25.08.2012.Iako kamere u boji dominiraju tržištem potrošačkih kamera, monohromatske kamere su češće u naučnoj obradi slika.
Senzori kamere nisu inherentno sposobni detektovati boju ili talasnu dužinu svjetlosti koju prikupljaju. Postizanje slike u boji zahtijeva niz kompromisa u osjetljivosti i prostornom uzorkovanju. Međutim, u mnogim primjenama snimanja, kao što su patologija, histologija ili neke industrijske inspekcije, informacije o boji su ključne, tako da su naučne kamere u boji i dalje uobičajene.
Ovaj članak istražuje šta su kolor naučne kamere, kako rade, koje su njihove snage i ograničenja, te gdje nadmašuju svoje monohromatske ekvivalente u naučnim primjenama.
Šta su naučne kamere u boji?
Naučna kamera u boji je specijalizovani uređaj za snimanje koji snima RGB informacije o boji sa visokom vernošću, preciznošću i konzistentnošću. Za razliku od kamera u boji široke potrošnje koje daju prioritet vizuelnoj privlačnosti, naučne kamere u boji su projektovane za kvantitativno snimanje gde su tačnost boja, linearnost senzora i dinamički opseg ključni.
Ove kamere se široko koriste u primjenama kao što su mikroskopija svijetlog polja, histologija, analiza materijala i zadaci mašinskog vida gdje je vizuelna interpretacija ili klasifikacija na osnovu boja ključna. Većina naučnih kamera u boji zasnovana je na CMOS ili sCMOS senzorima, dizajniranim da zadovolje rigorozne zahtjeve naučnih i industrijskih istraživanja.
Za detaljan pregled različitih sistema za snimanje, istražite naš izbor visokoperformansnihnaučna kameramodeli napravljeni za profesionalnu primjenu.
Postizanje boje: Bayerov filter
Konvencionalno, detekcija boja u kamerama se postiže istim sredstvima kao i reprodukcija boja na monitorima i ekranima: kombinacijama obližnjih crvenih, zelenih i plavih piksela u 'superpiksele' u punoj boji. Kada su R, G i B kanali na svojoj maksimalnoj vrijednosti, vidi se bijeli piksel.
Budući da silikonske kamere ne mogu detektovati talasnu dužinu dolaznih fotona, odvajanje svakog R, G ili B kanala talasne dužine mora se postići filtriranjem.
Kod crvenih piksela, preko piksela se postavlja pojedinačni filter koji blokira sve talasne dužine osim onih u crvenom dijelu spektra, a isto važi i za plavu i zelenu. Međutim, da bi se postiglo kvadratno popločavanje u dvije dimenzije uprkos postojanju tri kanala boja, superpiksel se formira od jednog crvenog, jednog plavog i dva zelena piksela, kao što je prikazano na slici.
Raspored Bayer filtera za kamere u boji
NAPOMENARaspored filtera u boji dodanih pojedinačnim pikselima za kamere u boji korištenjem Bayerovog rasporeda filtera, korištenjem ponovljenih kvadratnih jedinica od 4 piksela zelene, crvene, plave i zelene boje piksela. Redoslijed unutar jedinice od 4 piksela može se razlikovati.
Zeleni pikseli imaju prioritet i zato što većina izvora svjetlosti (od sunca do bijelih LED dioda) pokazuje svoj vršni intenzitet u zelenom dijelu spektra, i zato što detektori svjetlosti (od senzora kamera na bazi silicija do naših očiju) obično postižu maksimalnu osjetljivost u zelenom dijelu spektra.
Međutim, kada je u pitanju analiza i prikaz slike, slike se obično ne isporučuju korisniku s pikselima koji prikazuju samo svoju R, G ili B vrijednost. Za svaki piksel kamere kreira se 3-kanalna RGB vrijednost interpolacijom vrijednosti susjednih piksela, u procesu koji se naziva 'debayering'.
Na primjer, svaki crveni piksel će generirati zelenu vrijednost, bilo iz prosjeka četiri obližnja zelena piksela, ili putem nekog drugog algoritma, a slično i za četiri obližnja plava piksela.
Prednosti i mane boja
Prednosti
● Možete to vidjeti u boji! Boja prenosi vrijedne informacije koje poboljšavaju ljudsku interpretaciju, posebno prilikom analize bioloških ili materijalnih uzoraka.
● Mnogo jednostavnije snimanje RGB slika u boji u odnosu na snimanje sekvencijalnih R, G i B slika pomoću monohromatske kamere
Nedostaci
● Osjetljivost kamera u boji je drastično smanjena u poređenju s njihovim monokromatskim ekvivalentima, ovisno o talasnoj dužini. U crvenom i plavom dijelu spektra, zbog toga što samo jedan od četiri piksel filtera prolazi kroz ove talasne dužine, prikupljanje svjetlosti je najviše 25% u odnosu na ekvivalentnu monokromatsku kameru u ovim talasnim dužinama. U zelenom dijelu spektra, faktor je 50%. Osim toga, nijedan filter nije savršen: vršna transmisija će biti manja od 100% i može biti mnogo niža ovisno o tačnoj talasnoj dužini.
● Rezolucija finih detalja je također pogoršana, jer su brzine uzorkovanja smanjene istim tim faktorima (na 25% za R, B i na 50% za G). U slučaju crvenih piksela, gdje samo 1 od 4 piksela hvata crveno svjetlo, efektivna veličina piksela za izračunavanje rezolucije je 2 puta veća u svakoj dimenziji.
● Kamere u boji također neizbježno uključuju infracrveni (IR) filter. To je zbog sposobnosti silikonskih kamera da detektuju neke IR talasne dužine nevidljive ljudskom oku, od 700 nm do oko 1100 nm. Ako se ovo IR svjetlo ne filtrira, to bi uticalo na balans bijele boje, što bi rezultiralo netačnom reprodukcijom boja, a dobijena slika ne bi odgovarala onome što se vidi okom. Stoga se ovo IR svjetlo mora filtrirati, što znači da se kamere u boji ne mogu koristiti za aplikacije snimanja koje koriste ove talasne dužine.
Kako funkcionišu kamere u boji?
Primjer tipične krivulje kvantne efikasnosti kamere u boji
NAPOMENAZavisnost kvantne efikasnosti od talasne dužine prikazana je odvojeno za piksele sa crvenim, plavim i zelenim filterom. Takođe je prikazana kvantna efikasnost istog senzora bez filtera u boji. Dodavanje filtera u boji značajno smanjuje kvantnu efikasnost.
Jezgro naučne kamere u boji je njen senzor slike, običnoCMOS kamera or sCMOS kamera(naučni CMOS), opremljen Bayerovim filterom. Radni tok od snimanja fotona do ispisa slike uključuje nekoliko ključnih koraka:
1. Detekcija fotona: Svjetlost ulazi u objektiv i udara u senzor. Svaki piksel je osjetljiv na određenu talasnu dužinu na osnovu filtera boje koji nosi.
2. Konverzija naboja: Fotoni generiraju električni naboj u fotodiodi ispod svakog piksela.
3. Očitavanje i pojačavanje: Naboji se pretvaraju u napone, očitavaju red po red i digitaliziraju analogno-digitalnim pretvaračima.
4. Rekonstrukcija boja: Ugrađeni procesor kamere ili eksterni softver interpolira sliku u punoj boji iz filtriranih podataka koristeći algoritme za demosaicing.
5. Korekcija slike: Koraci naknadne obrade poput korekcije ravnog polja, balansa bijele i smanjenja šuma primjenjuju se kako bi se osigurala tačna i pouzdana slika.
Performanse kamere u boji uveliko zavise od tehnologije njenih senzora. Moderni CMOS senzori kamera nude brze sličice u sekundi i nizak šum, dok su sCMOS senzori optimizovani za osjetljivost pri slabom osvjetljenju i širok dinamički raspon, što je ključno za naučni rad. Ovi osnovni elementi postavljaju temelje za poređenje kamera u boji i monohromatskih kamera.
Kamere u boji u odnosu na monohromatske kamere: Ključne razlike
Poređenje slika u boji i monohromatskih slika za rad u uslovima slabog osvetljenja
NAPOMENAFluorescentna slika s emisijom crvene valne duljine detektirana kamerom u boji (lijevo) i monokromatskom kamerom (desno), pri čemu su ostale specifikacije kamere ostale iste. Slika u boji pokazuje znatno niži omjer signala i šuma i rezoluciju.
Iako i kamere u boji i monokromatske kamere dijele mnoge komponente, njihove razlike u performansama i slučajevima upotrebe su značajne. Evo kratkog poređenja:
| Značajka | Kamera u boji | Monohromatska kamera |
| Tip senzora | Bayer-filter CMOS/sCMOS | Nefiltrirani CMOS/sCMOS |
| Osjetljivost na svjetlost | Niža (zbog filtera u boji koji blokiraju svjetlost) | Viša (nema gubitka svjetlosti na filterima) |
| Prostorna rezolucija | Niža efektivna rezolucija (demozaicing) | Puna izvorna rezolucija |
| Idealne primjene | Mikroskopija svijetlog polja, histologija, inspekcija materijala | Fluorescencija, snimanje pri slabom osvjetljenju, visokoprecizna mjerenja |
| Podaci o boji | Snima sve RGB informacije | Snima samo sive nijanse |
Ukratko, kamere u boji su najbolje kada je boja bitna za interpretaciju ili analizu, dok su monohromatske kamere idealne za osjetljivost i preciznost.
Gdje se kamere u boji ističu u naučnim primjenama
Uprkos svojim ograničenjima, kamere u boji nadmašuju performanse u mnogim specijalizovanim oblastima gdje je razlikovanje boja ključno. U nastavku je nekoliko primjera gdje se ističu:
Biološke nauke i mikroskopija
Kamere u boji se često koriste u mikroskopiji svijetlog polja, posebno u histološkoj analizi. Tehnike bojenja poput H&E ili Gram bojenja proizvode kontrast zasnovan na boji koji se može interpretirati samo RGB snimanjem. Obrazovne laboratorije i odjeli za patologiju također se oslanjaju na kamere u boji za snimanje realističnih slika bioloških uzoraka za nastavnu ili dijagnostičku upotrebu.
Nauka o materijalima i analiza površina
U istraživanju materijala, snimanje u boji je vrijedno za identifikaciju korozije, oksidacije, premaza i granica materijala. Kamere u boji pomažu u otkrivanju suptilnih varijacija u završnoj obradi površine ili nedostataka koje monohromatski snimak može propustiti. Na primjer, procjena kompozitnih materijala ili štampanih ploča često zahtijeva tačnu reprezentaciju boja.
Mašinski vid i automatizacija
U automatiziranim sistemima inspekcije, kamere u boji se koriste za sortiranje objekata, otkrivanje defekata i provjeru označavanja. One omogućavaju algoritmima mašinskog vida da klasifikuju dijelove ili proizvode na osnovu oznaka boja, povećavajući tačnost automatizacije u proizvodnji.
Obrazovanje, dokumentacija i informiranje
Naučne institucije često zahtijevaju visokokvalitetne slike u boji za publikacije, prijedloge grantova i aktivnosti informisanja javnosti. Slika u boji pruža intuitivniji i vizualno privlačniji prikaz naučnih podataka, posebno za interdisciplinarnu komunikaciju ili angažman javnosti.
Završne misli
Naučne kamere u boji igraju ključnu ulogu u modernim radnim procesima obrade slika gdje je diferencijacija boja važna. Iako se možda ne mogu mjeriti s monokromatskim kamerama po osjetljivosti ili sirovoj rezoluciji, njihova sposobnost da pruže prirodne, interpretabilne slike čini ih nezamjenjivim u područjima koja se kreću od prirodnih nauka do industrijske inspekcije.
Prilikom odabira između snimanja u boji i monokromatskog snimanja, uzmite u obzir svoje ciljeve snimanja. Ako vaša primjena zahtijeva performanse u uvjetima slabog osvjetljenja, visoku osjetljivost ili detekciju fluorescencije, monokromatska naučna kamera bi mogla biti vaša najbolja opcija. Ali za snimanje u svijetlom polju, analizu materijala ili bilo koji zadatak koji uključuje informacije kodirane bojama, rješenje u boji može biti idealno.
Da biste istražili napredne sisteme za snimanje u boji za naučna istraživanja, pregledajte našu kompletnu ponudu visokoperformansnih CMOS kamera i sCMOS modela prilagođenih vašim potrebama.
Tucsen Photonics Co., Ltd. Sva prava pridržana. Prilikom citiranja, molimo navedite izvor:www.tucsen.com
