25. 8. 2012Ačkoli barevné fotoaparáty dominují na trhu spotřebních fotoaparátů, černobílé fotoaparáty jsou běžnější ve vědeckém zobrazování.
Snímače kamery nejsou ze své podstaty schopny detekovat barvu ani vlnovou délku světla, které snímají. Dosažení barevného obrazu vyžaduje řadu kompromisů v citlivosti a prostorovém vzorkování. V mnoha zobrazovacích aplikacích, jako je patologie, histologie nebo některé průmyslové kontroly, jsou však informace o barvě nezbytné, takže barevné vědecké kamery jsou stále běžné.
Tento článek zkoumá, co jsou barevné vědecké kamery, jak fungují, jaké jsou jejich silné a slabé stránky a v čem ve vědeckých aplikacích překonávají své černobílé protějšky.
Co jsou barevné vědecké kamery?
Vědecká barevná kamera je specializované zobrazovací zařízení, které zachycuje barevné informace RGB s vysokou věrností, přesností a konzistencí. Na rozdíl od spotřebitelských barevných kamer, které upřednostňují vizuální atraktivitu, jsou vědecké barevné kamery navrženy pro kvantitativní zobrazování, kde je klíčová přesnost barev, linearita senzoru a dynamický rozsah.
Tyto kamery se široce používají v aplikacích, jako je mikroskopie ve světlém poli, histologie, analýza materiálů a úlohy strojového vidění, kde je vizuální interpretace nebo klasifikace na základě barev nezbytná. Většina barevných vědeckých kamer je založena na senzorech CMOS nebo sCMOS, které jsou navrženy tak, aby splňovaly přísné požadavky vědeckého a průmyslového výzkumu.
Pro podrobnější pohled na různé zobrazovací systémy si prohlédněte naši nabídku vysoce výkonnýchvědecká kameramodely určené pro profesionální aplikace.
Dosažení barev: Bayerův filtr
Detekce barev ve fotoaparátech se obvykle dosahuje stejnými prostředky jako reprodukce barev na monitorech a obrazovkách: kombinacemi blízkých červených, zelených a modrých pixelů do plně barevných „superpixelů“. Když jsou kanály R, G a B na maximální hodnotě, je vidět bílý pixel.
Protože křemíkové kamery nemohou detekovat vlnovou délku přicházejících fotonů, musí být oddělení každého kanálu vlnové délky R, G nebo B dosaženo filtrací.
U červených pixelů je nad pixel umístěn samostatný filtr, který blokuje všechny vlnové délky kromě těch v červené části spektra, a obdobně i pro modrou a zelenou. Aby se však dosáhlo čtvercového uspořádání ve dvou rozměrech i přes přítomnost tří barevných kanálů, je superpixel vytvořen z jednoho červeného, jednoho modrého a dvou zelených pixelů, jak je znázorněno na obrázku.
Rozložení Bayerova filtru pro barevné kamery
POZNÁMKARozložení barevných filtrů přidaných k jednotlivým pixelům pro barevné kamery s použitím Bayerova rozložení filtrů s použitím opakovaných čtvercových 4pixelových jednotek zelených, červených, modrých a zelených pixelů. Pořadí v rámci 4pixelové jednotky se může lišit.
Zelené pixely jsou upřednostňovány jednak proto, že většina světelných zdrojů (od slunce po bílé LED diody) vykazuje svou maximální intenzitu v zelené části spektra, a jednak proto, že detektory světla (od křemíkových kamerových senzorů až po naše oči) obvykle dosahují maximální citlivosti v zelené části spektra.
Pokud jde o analýzu a zobrazení obrazu, snímky se obvykle nezobrazují uživateli s pixely, z nichž každý zobrazuje pouze svou hodnotu R, G nebo B. Pro každý pixel kamery se vytváří tříkanálová hodnota RGB interpolací hodnot blízkých pixelů v procesu zvaném „debayering“.
Například každý červený pixel vygeneruje zelenou hodnotu, buď z průměru čtyř blízkých zelených pixelů, nebo pomocí nějakého jiného algoritmu, a podobně i pro čtyři blízké modré pixely.
Výhody a nevýhody barev
Výhody
● Vidíte to barevně! Barva sděluje cenné informace, které zlepšují lidskou interpretaci, zejména při analýze biologických nebo materiálních vzorků.
● Mnohem jednodušší zachycení barevných snímků v RGB oproti sekvenčnímu pořizování snímků v R, G a B pomocí černobílého fotoaparátu
Nevýhody
● Citlivost barevných kamer je ve srovnání s jejich monochromatickými protějšky drasticky snížena v závislosti na vlnové délce. V červené a modré části spektra, protože pouze jeden ze čtyř pixelových filtrů propouští tyto vlnové délky, je sběr světla maximálně 25 % oproti ekvivalentní monochromatické kameře v těchto vlnových délkách. V zelené oblasti je tento faktor 50 %. Kromě toho žádný filtr není dokonalý: maximální propustnost bude menší než 100 % a může být mnohem nižší v závislosti na přesné vlnové délce.
● Rozlišení jemných detailů se také zhoršuje, protože vzorkovací frekvence se snižují o stejné faktory (na 25 % pro R a B a na 50 % pro G). V případě červených pixelů, kde pouze 1 ze 4 pixelů zachycuje červené světlo, je efektivní velikost pixelu pro výpočet rozlišení v každém rozměru 2x větší.
● Barevné kamery také vždy obsahují infračervený (IR) filtr. To je dáno schopností křemíkových kamer detekovat některé infračervené vlnové délky neviditelné pro lidské oko, od 700 nm do přibližně 1100 nm. Pokud by toto infračervené světlo nebylo odfiltrováno, ovlivnilo by to vyvážení bílé, což by vedlo k nepřesné reprodukci barev a výsledný obraz by neodpovídal tomu, co je vidět okem. Proto musí být toto infračervené světlo odfiltrováno, což znamená, že barevné kamery nelze použít pro zobrazovací aplikace, které tyto vlnové délky využívají.
Jak fungují barevné kamery?
Příklad typické křivky kvantové účinnosti barevné kamery
POZNÁMKAZávislost kvantové účinnosti na vlnové délce je zobrazena samostatně pro pixely s červeným, modrým a zeleným filtrem. Také je zobrazena kvantová účinnost stejného senzoru bez barevných filtrů. Přidání barevných filtrů kvantovou účinnost výrazně snižuje.
Jádrem vědecké barevné kamery je její obrazový snímač, obvykleCMOS kamera or sCMOS kamera(vědecký CMOS) vybavený Bayerovým filtrem. Pracovní postup od zachycení fotonů až po obrazový výstup zahrnuje několik klíčových kroků:
1. Detekce fotonů: Světlo vstupuje do čočky a dopadá na snímač. Každý pixel je citlivý na specifickou vlnovou délku na základě barevného filtru, který obsahuje.
2. Přeměna náboje: Fotony generují elektrický náboj ve fotodiodě pod každým pixelem.
3. Odečet a zesílení: Náboje jsou převedeny na napětí, odečty řádek po řádku a digitalizovány analogově-digitálními převodníky.
4. Rekonstrukce barev: Vestavěný procesor fotoaparátu nebo externí software interpoluje plnobarevný obraz z filtrovaných dat pomocí algoritmů demosaicingu.
5. Korekce obrazu: Pro zajištění přesného a spolehlivého výstupu se používají kroky následného zpracování, jako je korekce plochého pole, vyvážení bílé a redukce šumu.
Výkon barevné kamery silně závisí na technologii jejího snímače. Moderní snímače CMOS kamer nabízejí vysokou snímkovou frekvenci a nízký šum, zatímco snímače sCMOS jsou optimalizovány pro citlivost při slabém osvětlení a široký dynamický rozsah, což je pro vědeckou práci zásadní. Tyto základní prvky připravují půdu pro srovnání barevných a monochromatických kamer.
Barevné fotoaparáty vs. monochromatické fotoaparáty: Klíčové rozdíly
Porovnání barevných a monochromatických snímků z kamery pro práci za slabého osvětlení
POZNÁMKA: Fluorescenční snímek s emisí červené vlnové délky detekovaný barevnou kamerou (vlevo) a černobílou kamerou (vpravo), přičemž ostatní specifikace kamery zůstávají stejné. Barevný snímek vykazuje podstatně nižší poměr signálu k šumu a rozlišení.
Přestože barevné i černobílé kamery sdílejí mnoho komponent, jejich rozdíly ve výkonu a případech použití jsou značné. Zde je rychlé srovnání:
| Funkce | Barevná kamera | Monochromatický fotoaparát |
| Typ senzoru | Bayerově filtrované CMOS/sCMOS | Nefiltrovaný CMOS/sCMOS |
| Citlivost na světlo | Nižší (kvůli barevným filtrům blokujícím světlo) | Vyšší (žádné ztráty světla filtry) |
| Prostorové rozlišení | Nižší efektivní rozlišení (demozaicing) | Plné nativní rozlišení |
| Ideální aplikace | Mikroskopie v jasném poli, histologie, inspekce materiálů | Fluorescence, zobrazování za slabého osvětlení, vysoce přesná měření |
| Barevná data | Zachycuje kompletní informace RGB | Zachycuje pouze stupně šedi |
Stručně řečeno, barevné kamery jsou nejlepší, když je barva důležitá pro interpretaci nebo analýzu, zatímco černobílé kamery jsou ideální pro citlivost a přesnost.
Kde barevné kamery vynikají ve vědeckých aplikacích
Navzdory svým omezením barevné kamery dosahují vynikajících výsledků v mnoha specializovaných oblastech, kde je klíčové rozlišení barev. Níže uvádíme několik příkladů, kde vynikají:
Biologické vědy a mikroskopie
Barevné kamery se běžně používají v mikroskopii ve světlém poli, zejména v histologické analýze. Barvicí techniky, jako je H&E nebo Gramovo barvení, vytvářejí barevný kontrast, který lze interpretovat pouze pomocí RGB zobrazování. Vzdělávací laboratoře a patologická oddělení se také spoléhají na barevné kamery k zachycení realistických obrazů biologických vzorků pro výukové nebo diagnostické účely.
Materiálová věda a analýza povrchů
Ve výzkumu materiálů je barevné zobrazování cenné pro identifikaci koroze, oxidace, povlaků a materiálových hranic. Barevné kamery pomáhají detekovat jemné odchylky v povrchové úpravě nebo defekty, které by monochromatické zobrazování mohlo přehlédnout. Například vyhodnocování kompozitních materiálů nebo desek plošných spojů často vyžaduje přesné znázornění barev.
Strojové vidění a automatizace
V automatizovaných inspekčních systémech se barevné kamery používají k třídění objektů, detekci vad a ověřování označování. Umožňují algoritmům strojového vidění klasifikovat díly nebo produkty na základě barevných signálů, což zvyšuje přesnost automatizace ve výrobě.
Vzdělávání, dokumentace a osvěta
Vědecké instituce často vyžadují vysoce kvalitní barevné obrázky pro publikace, žádosti o granty a osvětové akce. Barevný obrázek poskytuje intuitivnější a vizuálně poutavější reprezentaci vědeckých dat, zejména pro interdisciplinární komunikaci nebo zapojení veřejnosti.
Závěrečné myšlenky
Barevné vědecké kamery hrají zásadní roli v moderních zobrazovacích pracovních postupech, kde je důležité barevné rozlišení. I když se nemusí srovnávat s monochromatickými kamerami v citlivosti nebo rozlišení RAW, jejich schopnost poskytovat přirozené a interpretovatelné snímky je činí nepostradatelnými v oblastech od biologických věd až po průmyslovou inspekci.
Při výběru mezi barevným a monochromatickým režimem zvažte své cíle v oblasti zobrazování. Pokud vaše aplikace vyžaduje výkon za slabého osvětlení, vysokou citlivost nebo detekci fluorescence, může být monochromatická vědecká kamera tou nejlepší volbou. Pro zobrazování ve světlém poli, analýzu materiálů nebo jakýkoli úkol zahrnující barevně kódované informace však může být ideální barevné řešení.
Chcete-li prozkoumat pokročilé systémy barevného zobrazování pro vědecký výzkum, prohlédněte si naši kompletní řadu vysoce výkonných CMOS kamer a modelů sCMOS přizpůsobených vašim potřebám.
Tucsen Photonics Co., Ltd. Všechna práva vyhrazena. Při citaci prosím uveďte zdroj:www.tucsen.com
