25.08.12Kuigi tarbijakaamerate turul domineerivad värvikaamerad, on teaduslikus pildistamises levinumad mustvalged kaamerad.
Kaamerasensorid ei ole loomupäraselt võimelised tuvastama kogutava valguse värvi ehk lainepikkust. Värvilise pildi saavutamine nõuab mitmeid kompromisse tundlikkuse ja ruumilise diskreetimise osas. Paljudes pilditöötlusrakendustes, näiteks patoloogias, histoloogias või mõnes tööstuslikus inspektsioonis, on värviteave siiski oluline, seega on värviteaduslikud kaamerad endiselt tavalised.
See artikkel uurib, mis on värvilised teaduskaamerad, kuidas need töötavad, nende tugevusi ja piiranguid ning kus nad teaduslikes rakendustes oma monokroomseid analooge edestavad.
Mis on värvilised teaduskaamerad?
Värviline teaduskaamera on spetsiaalne pildistamisseade, mis jäädvustab RGB-värviteavet suure täpsuse, täpsuse ja järjepidevusega. Erinevalt tarbijaklassi värvikaameratest, mis seavad esikohale visuaalse atraktiivsuse, on teaduslikud värvikaamerad loodud kvantitatiivseks pildistamiseks, kus värvitäpsus, anduri lineaarsus ja dünaamiline ulatus on üliolulised.
Neid kaameraid kasutatakse laialdaselt sellistes rakendustes nagu erevälja mikroskoopia, histoloogia, materjalianalüüs ja masinnägemise ülesanded, kus visuaalne tõlgendamine või värvipõhine klassifitseerimine on oluline. Enamik värvilisi teaduskaameraid põhinevad CMOS- või sCMOS-anduritel, mis on loodud vastama teaduslike ja tööstuslike uuringute rangetele nõudmistele.
Erinevate pildisüsteemide põhjalikumaks tutvumiseks uurige meie valikut suure jõudlusega tooteid.teaduskaameraprofessionaalseks kasutamiseks loodud mudelid.
Värvi saavutamine: Bayeri filter
Tavaliselt saavutatakse kaamerates värvide tuvastamine samamoodi nagu monitoride ja ekraanide värvide taasesitus: lähedalasuvate punaste, roheliste ja siniste pikslite kombineerimise teel täisvärvilisteks "superpiksliteks". Kui R-, G- ja B-kanalid on kõik oma maksimaalse väärtusega, on näha valge pikslit.
Kuna ränikaamerad ei suuda sissetulevate footonite lainepikkust tuvastada, tuleb iga R-, G- või B-lainepikkusega kanali eraldamine saavutada filtreerimise teel.
Punaste pikslite puhul asetatakse piksli peale individuaalne filter, mis blokeerib kõik lainepikkused peale spektri punase osa, samamoodi ka sinise ja rohelise puhul. Ruudukujulise paanimise saavutamiseks kahes dimensioonis, hoolimata kolmest värvikanalist, moodustatakse superpiksel ühest punasest, ühest sinisest ja kahest rohelisest pikslist, nagu joonisel näidatud.
Bayeri filtri paigutus värvikaameratele
MÄRKUSVärvikaamerate üksikutele pikslitele lisatud värvifiltrite paigutus Bayeri filtripaigutuse abil, kasutades korduvaid ruudukujulisi 4-pikslisi ühikuid: roheline, punane, sinine ja roheline pikslid. Järjekord 4-pikslise ühiku sees võib erineda.
Rohelised pikslid on prioriteetsed nii seetõttu, et enamik valgusallikaid (päikesest valgete LED-ideni) näitavad oma maksimaalset intensiivsust spektri rohelises osas ja kuna valgusdetektorid (ränipõhistest kaamerasensoritest kuni meie silmadeni) on tavaliselt rohelises piirkonnas kõige tundlikumad.
Pildianalüüsi ja -kuvamise puhul ei edastata kasutajale pilte tavaliselt nii, et iga piksel kuvab ainult oma R-, G- või B-väärtust. Kaamera iga piksli jaoks luuakse kolmekanaliline RGB-väärtus, interpoleerides lähedalasuvate pikslite väärtusi protsessis, mida nimetatakse debayeringuks.
Näiteks genereerib iga punane piksel rohelise väärtuse kas nelja lähedalasuva rohelise piksli keskmise põhjal või mõne muu algoritmi abil, ja samamoodi nelja lähedalasuva sinise piksli jaoks.
Värvi plussid ja miinused
Plussid
● Seda on värviliselt näha! Värv edastab väärtuslikku teavet, mis parandab inimese tõlgendusvõimet, eriti bioloogiliste või materjaliproovide analüüsimisel.
● RGB-värvipiltide jäädvustamine on palju lihtsam kui mustvalge kaameraga järjestikuste R-, G- ja B-piltide tegemine
Miinused
● Värvikaamerate tundlikkus on lainepikkusest olenevalt monokroomsete kaameratega võrreldes drastiliselt vähenenud. Spektri punases ja sinises osas, kuna ainult iga neljas pikslifilter läbib neid lainepikkusi, on valguse kogumine maksimaalselt 25% samaväärse monokroomkaamera omast nendel lainepikkustel. Rohelises osas on see tegur 50%. Lisaks pole ükski filter täiuslik: tippläbilaskvus on alla 100% ja võib olla palju madalam, olenevalt täpsest lainepikkusest.
● Peenete detailide eraldusvõime halveneb samuti, kuna diskreetimissagedusi vähendatakse samade tegurite tõttu (25%-ni punase ja sinise puhul ning 50%-ni rohelise puhul). Punaste pikslite puhul, kus ainult iga neljas piksel püüab kinni punast valgust, on eraldusvõime arvutamiseks kasutatav efektiivne piksli suurus igas dimensioonis 2 korda suurem.
● Värvikaamerad sisaldavad alati ka infrapunafiltrit (IR-filtrit). See on tingitud ränikaamerate võimest tuvastada mõningaid inimsilmale nähtamatuid IR-lainepikkusi vahemikus 700 nm kuni umbes 1100 nm. Kui seda IR-valgust välja ei filtreeritaks, mõjutaks see valge tasakaalu, mille tulemuseks oleks ebatäpne värvide taasesitus ja saadud pilt ei vastaks silmaga nähtule. Seega tuleb see IR-valgus välja filtreerida, mis tähendab, et värvikaameraid ei saa kasutada pildistamisrakendustes, mis neid lainepikkusi kasutavad.
Kuidas värvikaamerad töötavad?
Näide tüüpilisest värvikaamera kvantefektiivsuse kõverast
MÄRKUSKvantefektiivsuse sõltuvus lainepikkusest on näidatud eraldi punase, sinise ja rohelise filtriga pikslite jaoks. Näidatud on ka sama sensori kvantefektiivsus ilma värvifiltriteta. Värvifiltrite lisamine vähendab oluliselt kvantefektiivsust.
Teadusliku värvikaamera tuumaks on selle pildisensor, tavaliseltCMOS-kaamera or sCMOS-kaamera(teaduslik CMOS), mis on varustatud Bayeri filtriga. Töövoog footonite püüdmisest pildi väljundini hõlmab mitut põhietappi:
1. Footonite tuvastamine: valgus siseneb objektiivi ja langeb sensorile. Iga piksel on tundlik kindla lainepikkuse suhtes, mis põhineb sellel oleval värvifiltril.
2. Laengu muundamine: footonid genereerivad iga piksli all olevas fotodioodis elektrilaengu.
3. Näit ja võimendus: Laengud teisendatakse pingeteks, loetakse rida-realt ja digitaliseeritakse analoog-digitaalmuundurite abil.
4. Värvide rekonstrueerimine: kaamera sisseehitatud protsessor või väline tarkvara interpoleerib filtreeritud andmetest täisvärvilise pildi demosaicing-algoritmide abil.
5. Pildiparandus: Täpse ja usaldusväärse tulemuse tagamiseks rakendatakse järeltöötlusetappe, nagu lamevälja korrigeerimine, valge tasakaal ja müra vähendamine.
Värvikaamera jõudlus sõltub suuresti selle sensoritehnoloogiast. Kaasaegsed CMOS-kaamerasensorid pakuvad kiiret kaadrisagedust ja madalat müra, samas kui sCMOS-sensorid on optimeeritud hämaras tundlikkuse ja laia dünaamilise ulatuse jaoks, mis on teadustöö jaoks ülioluline. Need põhitõed loovad aluse värvi- ja mustvalgete kaamerate võrdlemiseks.
Värvikaamerad vs. mustvalged kaamerad: peamised erinevused
Värviliste ja mustvalgete kaamerapiltide võrdlus hämaras töötamisel
MÄRKUSPunase lainepikkusega fluorestseeruv pilt, mille on tuvastanud värvikaamera (vasakul) ja mustvalge kaamera (paremal), kusjuures muud kaamera tehnilised andmed on jäänud samaks. Värvipildil on oluliselt madalam signaali-müra suhe ja eraldusvõime.
Kuigi nii värvi- kui ka mustvalgetel kaameratel on palju ühiseid komponente, on nende jõudluse ja kasutusjuhtude erinevused märkimisväärsed. Siin on kiire võrdlus:
| Funktsioon | Värvikaamera | Mustvalge kaamera |
| Anduri tüüp | Bayeri filtriga CMOS/sCMOS | Filtreerimata CMOS/sCMOS |
| Valgustundlikkus | Madalam (valgust blokeerivate värvifiltrite tõttu) | Kõrgem (filtritele ei kao valgust) |
| Ruumiline eraldusvõime | Madalam efektiivne eraldusvõime (mosaiikide eemaldamine) | Täielik natiivne eraldusvõime |
| Ideaalsed rakendused | Brightfieldi mikroskoopia, histoloogia, materjalide kontroll | Fluorestsents, hämaras pildistamine, suure täpsusega mõõtmised |
| Värviandmed | Jäädvustab kogu RGB-info | Jäädvustab ainult halltooni |
Lühidalt öeldes on värvikaamerad parimad siis, kui värv on tõlgendamise või analüüsi jaoks oluline, samas kui mustvalged kaamerad sobivad ideaalselt tundlikkuse ja täpsuse saavutamiseks.
Kus värvikaamerad teaduslikes rakendustes silma paistavad
Vaatamata oma piirangutele on värvikaamerad paljudes spetsialiseeritud valdkondades, kus värvide eristamine on võtmetähtsusega, paremad. Allpool on toodud mõned näited, kus nad säravad:
Eluteadused ja mikroskoopia
Värvikaameraid kasutatakse tavaliselt erevälja mikroskoopias, eriti histoloogilises analüüsis. Värvimistehnikad, näiteks H&E või Grami värvimine, tekitavad värvipõhise kontrasti, mida saab tõlgendada ainult RGB-kuvamise abil. Hariduslaborid ja patoloogiaosakonnad toetuvad samuti värvikaameratele, et jäädvustada bioloogilistest proovidest realistlikke kujutisi õpetamise või diagnostilise kasutamise eesmärgil.
Materjaliteadus ja pinnaanalüüs
Materjaliuuringutes on värvipildistamine väärtuslik korrosiooni, oksüdatsiooni, katete ja materjalide piiride tuvastamiseks. Värvikaamerad aitavad tuvastada pinnaviimistluse peeneid erinevusi või defekte, mis mustvalge pildistamise ajal võivad märkamata jääda. Näiteks komposiitmaterjalide või trükkplaatide hindamiseks on sageli vaja täpset värviesitust.
Masinnägemine ja automatiseerimine
Automatiseeritud kontrollsüsteemides kasutatakse värvikaameraid objektide sorteerimiseks, defektide tuvastamiseks ja märgistuse kontrollimiseks. Need võimaldavad masinnägemise algoritmidel klassifitseerida osi või tooteid värvimärkide põhjal, suurendades automatiseerimise täpsust tootmises.
Haridus, dokumentatsioon ja teavitustegevus
Teadusasutused vajavad publikatsioonide, toetustaotluste ja teavitustöö jaoks sageli kvaliteetseid värvipilte. Värvipilt pakub teadusandmete intuitiivsemat ja visuaalselt köitvamat esitust, eriti interdistsiplinaarse suhtluse või avalikkuse kaasamise jaoks.
Lõppmõtted
Värviteaduslikud kaamerad mängivad olulist rolli tänapäevastes pilditöötlusprotsessides, kus värvide eristamine on oluline. Kuigi nende tundlikkus või toores eraldusvõime ei pruugi monokroomkaameratele vastu pidada, muudab nende võime edastada loomulikke ja tõlgendatavaid pilte asendamatuks erinevates valdkondades alates bioteadustest kuni tööstusliku kontrollini.
Värvilise ja mustvalge pildistamise vahel valides arvestage oma pildistamiseesmärkidega. Kui teie rakendus nõuab jõudlust hämaras, suurt tundlikkust või fluorestsentsi tuvastamist, võib mustvalge teaduskaamera olla teie parim valik. Kuid eredavälja pildistamiseks, materjalianalüüsiks või mis tahes muuks värvikoodiga teavet hõlmavaks ülesandeks võib värvilahendus olla ideaalne.
Teadusuuringuteks mõeldud täiustatud värvipildindussüsteemide avastamiseks sirvige meie täielikku valikut suure jõudlusega CMOS-kaameraid ja sCMOS-mudeleid, mis on kohandatud teie vajadustele.
Tucsen Photonics Co., Ltd. Kõik õigused kaitstud. Tsiteerides palun viidata allikale:www.tucsen.com
