यद्यपि उपभोक्ता कैमरा बाजार में रंगीन कैमरों का प्रभुत्व है, लेकिन वैज्ञानिक इमेजिंग में मोनोक्रोम कैमरे अधिक प्रचलित हैं।
कैमरा सेंसर स्वाभाविक रूप से एकत्रित प्रकाश के रंग या तरंगदैर्घ्य का पता लगाने में सक्षम नहीं होते। रंगीन छवि प्राप्त करने के लिए संवेदनशीलता और स्थानिक नमूने में कई समझौते करने पड़ते हैं। हालाँकि, पैथोलॉजी, ऊतक विज्ञान या कुछ औद्योगिक निरीक्षण जैसे कई इमेजिंग अनुप्रयोगों में, रंग की जानकारी आवश्यक होती है, इसलिए रंगीन वैज्ञानिक कैमरे अभी भी आम हैं।
यह लेख बताता है कि रंगीन वैज्ञानिक कैमरे क्या हैं, वे कैसे काम करते हैं, उनकी ताकत और सीमाएं क्या हैं, तथा वैज्ञानिक अनुप्रयोगों में वे अपने मोनोक्रोम समकक्षों से कहां बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
रंगीन वैज्ञानिक कैमरे क्या हैं?
रंगीन वैज्ञानिक कैमरा एक विशिष्ट इमेजिंग उपकरण है जो RGB रंग जानकारी को उच्च विश्वसनीयता, सटीकता और एकरूपता के साथ कैप्चर करता है। उपभोक्ता-ग्रेड रंगीन कैमरों के विपरीत, जो दृश्य अपील को प्राथमिकता देते हैं, वैज्ञानिक रंगीन कैमरे मात्रात्मक इमेजिंग के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जहाँ रंग सटीकता, सेंसर रैखिकता और गतिशील रेंज महत्वपूर्ण हैं।
इन कैमरों का व्यापक रूप से ब्राइटफील्ड माइक्रोस्कोपी, ऊतक विज्ञान, पदार्थ विश्लेषण और मशीन विज़न कार्यों जैसे अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है जहाँ दृश्य व्याख्या या रंग-आधारित वर्गीकरण आवश्यक होता है। अधिकांश रंगीन वैज्ञानिक कैमरे CMOS या sCMOS सेंसर पर आधारित होते हैं, जिन्हें वैज्ञानिक और औद्योगिक अनुसंधान की कठोर आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
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रंग प्राप्त करना: बायर फ़िल्टर
परंपरागत रूप से, कैमरों में रंग पहचान मॉनिटर और स्क्रीन पर रंग पुनरुत्पादन के समान ही होती है: आस-पास के लाल, हरे और नीले पिक्सेल को पूर्ण-रंगीन 'सुपरपिक्सेल' में मिलाकर। जब R, G और B चैनल अपने अधिकतम मान पर होते हैं, तो एक सफ़ेद पिक्सेल दिखाई देता है।
चूंकि सिलिकॉन कैमरे आने वाले फोटॉनों की तरंगदैर्ध्य का पता नहीं लगा सकते, इसलिए प्रत्येक R, G या B तरंगदैर्ध्य चैनल का पृथक्करण फ़िल्टरिंग के माध्यम से किया जाना चाहिए।
लाल पिक्सेल में, पिक्सेल के ऊपर एक अलग फ़िल्टर लगाया जाता है जो स्पेक्ट्रम के लाल भाग को छोड़कर बाकी सभी तरंगदैर्घ्यों को ब्लॉक कर देता है, और नीले और हरे रंग के लिए भी यही किया जाता है। हालाँकि, तीन रंग चैनल होने के बावजूद, द्वि-आयामी वर्गाकार टाइलिंग प्राप्त करने के लिए, एक लाल, एक नीले और दो हरे पिक्सेल से एक सुपरपिक्सेल बनाया जाता है, जैसा कि चित्र में दिखाया गया है।

रंगीन कैमरों के लिए बायर फ़िल्टर लेआउट
टिप्पणीबेयर फ़िल्टर लेआउट का उपयोग करते हुए रंगीन कैमरों के लिए अलग-अलग पिक्सेल में जोड़े गए रंग फ़िल्टर का लेआउट, हरे, लाल, नीले, हरे पिक्सेल की दोहराई गई वर्गाकार 4-पिक्सेल इकाइयों का उपयोग करके। 4-पिक्सेल इकाई के भीतर क्रम भिन्न हो सकता है।
हरे पिक्सेल को प्राथमिकता दी जाती है, क्योंकि अधिकांश प्रकाश स्रोत (सूर्य से लेकर सफेद एल.ई.डी. तक) स्पेक्ट्रम के हरे भाग में अपनी अधिकतम तीव्रता प्रदर्शित करते हैं, और क्योंकि प्रकाश संसूचक (सिलिकॉन आधारित कैमरा सेंसर से लेकर हमारी आंखों तक) आमतौर पर हरे रंग में अपनी अधिकतम संवेदनशीलता प्रदर्शित करते हैं।
हालाँकि, जब छवि विश्लेषण और प्रदर्शन की बात आती है, तो आमतौर पर उपयोगकर्ता को केवल R, G या B मान प्रदर्शित करने वाले पिक्सेल वाली छवियाँ नहीं दी जातीं। कैमरे के प्रत्येक पिक्सेल के लिए, आस-पास के पिक्सेल के मानों को प्रक्षेपित करके, 'डिबेयरिंग' नामक प्रक्रिया द्वारा एक 3-चैनल RGB मान बनाया जाता है।
उदाहरण के लिए, प्रत्येक लाल पिक्सेल एक हरा मान उत्पन्न करेगा, या तो चार निकटवर्ती हरे पिक्सेल के औसत से, या किसी अन्य एल्गोरिथ्म के माध्यम से, और इसी प्रकार चार निकटवर्ती नीले पिक्सेल के लिए भी।
रंग के पक्ष और विपक्ष
पेशेवरों
● आप इसे रंगों में देख सकते हैं! रंग बहुमूल्य जानकारी प्रदान करते हैं जो मानवीय व्याख्या को बेहतर बनाती है, खासकर जैविक या भौतिक नमूनों का विश्लेषण करते समय।
● मोनोक्रोम कैमरे का उपयोग करके अनुक्रमिक R, G, और B छवियों को लेने की तुलना में RGB रंगीन छवियों को कैप्चर करना बहुत आसान है
दोष
● तरंगदैर्ध्य के आधार पर, रंगीन कैमरों की संवेदनशीलता उनके मोनोक्रोम समकक्षों की तुलना में काफी कम हो जाती है। स्पेक्ट्रम के लाल और नीले भाग में, इन तरंगदैर्ध्यों से गुजरने वाले चार पिक्सेल फ़िल्टरों में से केवल एक के कारण, प्रकाश संग्रहण इन तरंगदैर्ध्यों में समतुल्य मोनोक्रोम कैमरे की तुलना में अधिकतम 25% होता है। हरे रंग में, यह कारक 50% है। इसके अलावा, कोई भी फ़िल्टर पूर्ण नहीं होता: अधिकतम संचरण 100% से कम होगा, और सटीक तरंगदैर्ध्य के आधार पर बहुत कम भी हो सकता है।
● सूक्ष्म विवरणों का रिज़ॉल्यूशन भी खराब हो जाता है, क्योंकि इन्हीं कारकों के कारण सैंपलिंग दरें कम हो जाती हैं (R, B के लिए 25% और G के लिए 50%)। लाल पिक्सेल के मामले में, जहाँ 4 में से केवल 1 पिक्सेल ही लाल प्रकाश को कैप्चर करता है, रिज़ॉल्यूशन की गणना के लिए प्रभावी पिक्सेल आकार प्रत्येक आयाम में 2x बड़ा होता है।
● रंगीन कैमरों में एक इन्फ्रारेड (IR) फ़िल्टर भी अनिवार्य रूप से शामिल होता है। ऐसा सिलिकॉन कैमरों की 700 नैनोमीटर से लेकर लगभग 1100 नैनोमीटर तक की कुछ अदृश्य IR तरंगदैर्ध्यों को पहचानने की क्षमता के कारण होता है। यदि इस IR प्रकाश को फ़िल्टर नहीं किया जाता, तो यह श्वेत संतुलन को प्रभावित करेगा, जिसके परिणामस्वरूप रंग प्रतिरूपण गलत होगा, और उत्पन्न छवि आँखों से दिखाई देने वाली छवि से मेल नहीं खाएगी। इसलिए, इस IR प्रकाश को फ़िल्टर करना आवश्यक है, जिसका अर्थ है कि रंगीन कैमरों का उपयोग उन इमेजिंग अनुप्रयोगों के लिए नहीं किया जा सकता है जो इन तरंगदैर्ध्यों का उपयोग करते हैं।
रंगीन कैमरे कैसे काम करते हैं?

एक विशिष्ट रंगीन कैमरा क्वांटम दक्षता वक्र का उदाहरण
टिप्पणीक्वांटम दक्षता की तरंगदैर्ध्य निर्भरता लाल, नीले और हरे फ़िल्टर वाले पिक्सेल के लिए अलग-अलग दर्शाई गई है। रंग फ़िल्टर के बिना उसी सेंसर की क्वांटम दक्षता भी दर्शाई गई है। रंग फ़िल्टर जोड़ने से क्वांटम दक्षता में उल्लेखनीय कमी आती है।
एक वैज्ञानिक रंगीन कैमरे का मूल उसका छवि संवेदक होता है, जो आमतौर पर एकCMOS कैमरा or एससीएमओएस कैमरा(वैज्ञानिक CMOS), एक बायर फ़िल्टर से सुसज्जित। फोटॉन कैप्चर से लेकर इमेज आउटपुट तक के वर्कफ़्लो में कई प्रमुख चरण शामिल हैं:
1. फोटॉन डिटेक्शन: प्रकाश लेंस में प्रवेश करता है और सेंसर से टकराता है। प्रत्येक पिक्सेल अपने रंग फ़िल्टर के आधार पर एक विशिष्ट तरंगदैर्ध्य के प्रति संवेदनशील होता है।
2. आवेश रूपांतरण: फोटॉन प्रत्येक पिक्सेल के नीचे फोटोडायोड में विद्युत आवेश उत्पन्न करते हैं।
3. रीडआउट और प्रवर्धन: आवेशों को वोल्टेज में परिवर्तित किया जाता है, पंक्ति दर पंक्ति पढ़ा जाता है, और एनालॉग-टू-डिजिटल कन्वर्टर्स द्वारा डिजिटलीकृत किया जाता है।
4. रंग पुनर्निर्माण: कैमरे का ऑनबोर्ड प्रोसेसर या बाहरी सॉफ्टवेयर डेमोसाइसिंग एल्गोरिदम का उपयोग करके फ़िल्टर किए गए डेटा से पूर्ण-रंगीन छवि को प्रक्षेपित करता है।
5. छवि सुधार: सटीक, विश्वसनीय आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए फ्लैट-फील्ड सुधार, श्वेत संतुलन और शोर में कमी जैसे पोस्ट-प्रोसेसिंग चरण लागू किए जाते हैं।
रंगीन कैमरे का प्रदर्शन उसकी सेंसर तकनीक पर बहुत हद तक निर्भर करता है। आधुनिक CMOS कैमरा सेंसर तेज़ फ़्रेम दर और कम शोर प्रदान करते हैं, जबकि sCMOS सेंसर कम रोशनी में संवेदनशीलता और विस्तृत डायनामिक रेंज के लिए अनुकूलित होते हैं, जो वैज्ञानिक कार्यों के लिए बेहद ज़रूरी है। ये बुनियादी बातें रंगीन और मोनोक्रोम कैमरों की तुलना के लिए आधार तैयार करती हैं।
रंगीन कैमरे बनाम मोनोक्रोम कैमरे: मुख्य अंतर

कम रोशनी में काम करने के लिए रंगीन और मोनोक्रोम कैमरा छवियों के बीच तुलना
टिप्पणी: एक रंगीन कैमरे (बाएँ) और एक मोनोक्रोम कैमरे (दाएँ) द्वारा लाल तरंगदैर्ध्य उत्सर्जन वाली प्रतिदीप्त छवि, जिसमें अन्य कैमरा विशेषताएँ समान हैं। रंगीन छवि में सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात और रिज़ॉल्यूशन काफ़ी कम दिखाई देता है।
हालाँकि रंगीन और मोनोक्रोम कैमरे दोनों में कई घटक समान हैं, फिर भी उनके प्रदर्शन और उपयोग के मामलों में अंतर महत्वपूर्ण है। यहाँ एक त्वरित तुलना दी गई है:
विशेषता | रंगीन कैमरा | मोनोक्रोम कैमरा |
सेंसर प्रकार | बायर-फ़िल्टर किए गए CMOS/sCMOS | अनफ़िल्टर्ड CMOS/sCMOS |
प्रकाश संवेदनशीलता | कम (रंगीन फिल्टर द्वारा प्रकाश को अवरुद्ध करने के कारण) | उच्चतर (फ़िल्टरों से कोई प्रकाश नष्ट नहीं होता) |
स्थानिक संकल्प | कम प्रभावी रिज़ॉल्यूशन (डेमोसाइसिंग) | पूर्ण मूल रिज़ॉल्यूशन |
आदर्श अनुप्रयोग | ब्राइटफील्ड माइक्रोस्कोपी, ऊतक विज्ञान, सामग्री निरीक्षण | प्रतिदीप्ति, कम-प्रकाश इमेजिंग, उच्च-परिशुद्धता माप |
रंग डेटा | पूर्ण RGB जानकारी कैप्चर करता है | केवल ग्रेस्केल कैप्चर करता है |
संक्षेप में, जब व्याख्या या विश्लेषण के लिए रंग मायने रखता है तो रंगीन कैमरे सर्वोत्तम होते हैं, जबकि संवेदनशीलता और परिशुद्धता के लिए मोनोक्रोम कैमरे आदर्श होते हैं।
वैज्ञानिक अनुप्रयोगों में रंगीन कैमरे कहाँ उत्कृष्ट हैं
अपनी सीमाओं के बावजूद, रंगीन कैमरे कई विशिष्ट क्षेत्रों में बेहतर प्रदर्शन करते हैं जहाँ रंग भेद महत्वपूर्ण होता है। नीचे कुछ उदाहरण दिए गए हैं जहाँ वे बेहतरीन प्रदर्शन करते हैं:
जीवन विज्ञान और सूक्ष्मदर्शी
रंगीन कैमरों का उपयोग आमतौर पर ब्राइटफील्ड माइक्रोस्कोपी में, विशेष रूप से ऊतकीय विश्लेषण में, किया जाता है। H&E या ग्राम स्टेनिंग जैसी स्टेनिंग तकनीकें रंग-आधारित कंट्रास्ट उत्पन्न करती हैं जिनकी व्याख्या केवल RGB इमेजिंग द्वारा ही की जा सकती है। शैक्षिक प्रयोगशालाएँ और पैथोलॉजी विभाग भी शिक्षण या निदान के लिए जैविक नमूनों की यथार्थवादी छवियों को कैप्चर करने के लिए रंगीन कैमरों पर निर्भर करते हैं।
पदार्थ विज्ञान और सतह विश्लेषण
सामग्री अनुसंधान में, रंग इमेजिंग जंग, ऑक्सीकरण, कोटिंग्स और सामग्री की सीमाओं की पहचान करने में उपयोगी होती है। रंगीन कैमरे सतह की फिनिश में सूक्ष्म अंतर या उन दोषों का पता लगाने में मदद करते हैं जो मोनोक्रोम इमेजिंग से छूट सकते हैं। उदाहरण के लिए, मिश्रित सामग्रियों या मुद्रित सर्किट बोर्डों के मूल्यांकन के लिए अक्सर सटीक रंग प्रतिनिधित्व की आवश्यकता होती है।
मशीन विज़न और स्वचालन
स्वचालित निरीक्षण प्रणालियों में, रंगीन कैमरों का उपयोग वस्तुओं की छंटाई, दोष पहचान और लेबलिंग सत्यापन के लिए किया जाता है। ये मशीन विज़न एल्गोरिदम को रंग संकेतों के आधार पर पुर्जों या उत्पादों को वर्गीकृत करने की अनुमति देते हैं, जिससे विनिर्माण में स्वचालन सटीकता बढ़ती है।
शिक्षा, दस्तावेज़ीकरण और आउटरीच
वैज्ञानिक संस्थानों को अक्सर प्रकाशनों, अनुदान प्रस्तावों और आउटरीच के लिए उच्च-गुणवत्ता वाली रंगीन छवियों की आवश्यकता होती है। एक रंगीन छवि, विशेष रूप से अंतःविषय संचार या सार्वजनिक जुड़ाव के लिए, वैज्ञानिक डेटा का अधिक सहज और दृश्यात्मक रूप से आकर्षक प्रतिनिधित्व प्रदान करती है।
अंतिम विचार
रंगीन वैज्ञानिक कैमरे आधुनिक इमेजिंग वर्कफ़्लो में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं जहाँ रंग विभेदन महत्वपूर्ण होता है। हालाँकि संवेदनशीलता या रॉ रिज़ॉल्यूशन के मामले में ये मोनोक्रोम कैमरों की बराबरी नहीं कर सकते, लेकिन प्राकृतिक, व्याख्या योग्य चित्र प्रदान करने की इनकी क्षमता इन्हें जीवन विज्ञान से लेकर औद्योगिक निरीक्षण तक के क्षेत्रों में अपरिहार्य बनाती है।
रंगीन और मोनोक्रोम के बीच चयन करते समय, अपने इमेजिंग लक्ष्यों पर विचार करें। यदि आपके अनुप्रयोग में कम रोशनी में प्रदर्शन, उच्च संवेदनशीलता, या प्रतिदीप्ति पहचान की आवश्यकता है, तो एक मोनोक्रोम वैज्ञानिक कैमरा आपके लिए सबसे अच्छा विकल्प हो सकता है। लेकिन ब्राइटफील्ड इमेजिंग, सामग्री विश्लेषण, या रंग-कोडित जानकारी से संबंधित किसी भी कार्य के लिए, एक रंग समाधान आदर्श हो सकता है।
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