25/08/12Иако камерите во боја доминираат на пазарот на потрошувачки камери, монохроматските камери се почести во научното снимање.
Сензорите на камерите не се по природа способни да ја детектираат бојата или брановата должина на светлината што ја собираат. Добивањето слика во боја бара голем број компромиси во чувствителноста и просторното земање примероци. Сепак, во многу апликации за снимање, како што се патологијата, хистологијата или некоја индустриска инспекција, информациите за бојата се од суштинско значење, па затоа научните камери во боја се сè уште вообичаени.
Оваа статија истражува што се научни камери во боја, како функционираат, нивните предности и ограничувања и каде тие ги надминуваат своите монохроматски еквиваленти во научните апликации.
Што се научни камери во боја?
Научната камера во боја е специјализиран уред за снимање кој ги снима информациите за RGB боите со висока веродостојност, прецизност и конзистентност. За разлика од камерите во боја за широка потрошувачка кои даваат приоритет на визуелната привлечност, научните камери во боја се дизајнирани за квантитативно снимање каде што точноста на боите, линеарноста на сензорот и динамичкиот опсег се клучни.
Овие камери се широко користени во апликации како што се микроскопија со светло поле, хистологија, анализа на материјали и задачи за машински вид каде што визуелната интерпретација или класификацијата базирана на бои е од суштинско значење. Повеќето научни камери во боја се базираат на CMOS или sCMOS сензори, дизајнирани да ги задоволат ригорозните барања на научните и индустриските истражувања.
За детален преглед на различни системи за снимање, истражете го нашиот избор на високо-перформанснинаучна камерамодели изградени за професионални апликации.
Постигнување боја: Баеровиот филтер
Конвенционално, детекцијата на бои кај камерите се постигнува на истите начини како и репродукцијата на бои на мониторите и екраните: преку комбинации од блиски црвени, зелени и сини пиксели во „суперпиксели“ во целосна боја. Кога R, G и B каналите се сите со максимална вредност, се гледа бел пиксел.
Бидејќи силиконските камери не можат да ја детектираат брановата должина на дојдовните фотони, одвојувањето на секој R, G или B канал на бранова должина мора да се постигне преку филтрирање.
Кај црвените пиксели, врз пикселот се поставува индивидуален филтер за да ги блокира сите бранови должини освен оние во црвениот дел од спектарот, а истото важи и за сината и зелената. Сепак, за да се постигне квадратно обележување во две димензии и покрај тоа што има три канали во боја, суперпикселот се формира од еден црвен, еден син и два зелени пиксели, како што е прикажано на сликата.
Распоред на филтерот Баер за камери во боја
ЗАБЕЛЕШКАРаспоред на филтри за боја додадени на поединечни пиксели за камери во боја со користење на распоредот на филтерот Баер, користејќи повторени квадратни единици од 4 пиксели составени од зелени, црвени, сини и зелени пиксели. Редоследот во рамките на единицата од 4 пиксели може да се разликува.
Зелените пиксели се приоритетни и затоа што повеќето извори на светлина (од сонцето до белите LED диоди) го покажуваат својот врвен интензитет во зелениот дел од спектарот, и затоа што детекторите на светлина (од сензорите за камери базирани на силикон до нашите очи) обично ја достигнуваат својата најголема чувствителност во зелената боја.
Меѓутоа, кога станува збор за анализа и прикажување на слики, сликите обично не се доставуваат до корисникот со пиксели кои прикажуваат само своја R, G или B вредност. За секој пиксел на камерата се создава 3-канална RGB вредност, преку интерполирање на вредностите на блиските пиксели, во процес наречен „дебајеринг“.
На пример, секој црвен пиксел ќе генерира зелена вредност, или од просекот на четирите блиски зелени пиксели, или преку некој друг алгоритам, а слично е и за четирите блиски сини пиксели.
Предности и недостатоци на бојата
Професионалци
● Можете да го видите во боја! Бојата пренесува вредни информации што го подобруваат човековото толкување, особено при анализа на биолошки или материјални примероци.
● Многу поедноставно е да се снимаат RGB слики во боја во споредба со снимање секвенцијални R, G и B слики со монохроматска камера
Недостатоци
● Чувствителноста на фотоапаратите во боја е драстично намалена во споредба со нивните монохроматски еквиваленти, во зависност од брановата должина. Во црвениот и синиот дел од спектарот, поради тоа што само еден од четири филтри за пиксели минуваат низ овие бранови должини, собирањето светлина е најмногу 25% од она на еквивалентна монохроматска камера во овие бранови должини. Во зелена, факторот е 50%. Покрај тоа, ниеден филтер не е совршен: врвниот пренос ќе биде помал од 100% и може да биде многу помал во зависност од точната бранова должина.
● Резолуцијата на фините детали е исто така влошена, бидејќи стапките на семплирање се намалени за истите фактори (на 25% за R, B и на 50% за G). Во случај на црвени пиксели, со само 1 од 4 пиксели кои ја доловуваат црвената светлина, ефективната големина на пикселот за пресметување на резолуцијата е 2 пати поголема во секоја димензија.
● Камерите во боја секогаш вклучуваат инфрацрвен (IR) филтер. Ова се должи на способноста на силиконските камери да детектираат некои инфрацрвени бранови должини невидливи за човечкото око, од 700 nm до околу 1100 nm. Доколку оваа инфрацрвена светлина не се филтрира, тоа би влијаело на балансот на белата боја, што резултира со неточна репродукција на боите, а произведената слика нема да се совпаѓа со она што се гледа со око. Оттука, оваа инфрацрвена светлина мора да се филтрира, што значи дека камерите во боја не можат да се користат за апликации за снимање, кои ги користат овие бранови должини.
Како функционираат камерите во боја?
Пример за типична крива на квантна ефикасност на камера во боја
ЗАБЕЛЕШКА: Зависноста на квантната ефикасност од брановата должина е прикажана одделно за пиксели со црвен, син и зелен филтер. Исто така, прикажана е квантната ефикасност на истиот сензор без филтри за боја. Додавањето филтри за боја значително ја намалува квантната ефикасност.
Јадрото на научната камера во боја е нејзиниот сензор за слика, обичноCMOS камера or sCMOS камера(научен CMOS), опремен со Бајер филтер. Работниот процес од снимање на фотони до излез на слика вклучува неколку клучни чекори:
1. Детекција на фотони: Светлината влегува во леќата и го погодува сензорот. Секој пиксел е чувствителен на одредена бранова должина врз основа на филтерот за бои што го носи.
2. Конверзија на полнеж: Фотоните генерираат електричен полнеж во фотодиодата под секој пиксел.
3. Отчитување и засилување: Полнежите се претвораат во напони, се отчитуваат ред по ред и се дигитализираат со аналогно-дигитални конвертори.
4. Реконструкција на бои: Вградениот процесор на камерата или надворешен софтвер ја интерполираат сликата во целосна боја од филтрираните податоци користејќи алгоритми за демосаисирање.
5. Корекција на слика: Чекорите по обработката како што се корекција на рамно поле, баланс на белата боја и намалување на шумот се применуваат за да се обезбеди прецизен и сигурен резултат.
Перформансите на камерата во боја во голема мера зависат од нејзината сензорска технологија. Современите CMOS сензори на камерите нудат брзи стапки на слики и низок шум, додека sCMOS сензорите се оптимизирани за чувствителност при слаба светлина и широк динамички опсег, што е клучно за научната работа. Овие основи ја поставуваат основата за споредување на камерите во боја и монохроматските камери.
Камери во боја наспроти монохроматски камери: Клучни разлики
Споредба помеѓу слики во боја и монохроматски слики од камера за работа при слаба осветленост
ЗАБЕЛЕШКАФлуоресцентна слика со црвена емисија на бранова должина детектирана од камера во боја (лево) и монохроматска камера (десно), при што другите спецификации на камерата остануваат исти. Сликата во боја покажува значително помал однос сигнал-шум и резолуција.
Иако и фотоапаратите во боја и монохроматските фотоапарати делат многу компоненти, нивните разлики во перформансите и случаите на употреба се значајни. Еве една кратка споредба:
| Карактеристика | Камера во боја | Монохроматска камера |
| Тип на сензор | Баер-филтриран CMOS/sCMOS | Нефилтриран CMOS/sCMOS |
| Чувствителност на светлина | Пониско (поради филтрите за боја што ја блокираат светлината) | Повисоко (нема загуба на светлина преку филтрите) |
| Просторна резолуција | Пониска ефективна резолуција (демоискување) | Целосна матична резолуција |
| Идеални апликации | Брајтфилд микроскопија, хистологија, инспекција на материјали | Флуоресценција, снимање при слаба осветленост, мерења со висока прецизност |
| Податоци за боја | Ги снима сите RGB информации | Снима само сиви нијанси |
На кратко, фотоапаратите во боја се најдобри кога бојата е важна за интерпретација или анализа, додека монохроматските фотоапарати се идеални за чувствителност и прецизност.
Каде камерите во боја се истакнуваат во научните апликации
И покрај нивните ограничувања, фотоапаратите во боја се подобри во многу специјализирани области каде што разликувањето на боите е клучно. Подолу се дадени неколку примери за тоа каде тие се истакнуваат:
Биолошки науки и микроскопија
Камерите во боја најчесто се користат во микроскопијата со светло поле, особено во хистолошката анализа. Техниките на боење како што се H&E или Gram боење создаваат контраст базиран на боја кој може да се толкува само со RGB снимање. Образовните лаборатории и одделенијата за патологија, исто така, се потпираат на камери во боја за да снимаат реалистични слики од биолошки примероци за настава или дијагностичка употреба.
Наука за материјали и анализа на површини
Во истражувањето на материјалите, снимањето во боја е вредно за идентификување на корозија, оксидација, премази и граници на материјалите. Камерите во боја помагаат да се откријат суптилни варијации во завршната обработка на површината или дефекти што монохроматското снимање може да ги пропушти. На пример, оценувањето на композитните материјали или печатените кола честопати бара точна репрезентација на боите.
Машинска визија и автоматизација
Во автоматизираните системи за инспекција, камерите во боја се користат за сортирање на објекти, откривање на дефекти и верификација на етикетирање. Тие им овозможуваат на алгоритмите за машинска визија да класифицираат делови или производи врз основа на знаци во боја, подобрувајќи ја точноста на автоматизацијата во производството.
Образование, документација и информирање
Научните институции честопати бараат висококвалитетни слики во боја за публикации, предлози за грантови и информирање. Сликата во боја обезбедува поинтуитивна и визуелно попривлечна претстава на научни податоци, особено за интердисциплинарна комуникација или јавен ангажман.
Заклучни мисли
Научните камери во боја играат суштинска улога во современите работни процеси на снимање каде што диференцијацијата на боите е важна. Иако можеби не се споредливи со монохроматските камери по чувствителност или сурова резолуција, нивната способност да испорачуваат природни, толкувачки слики ги прави неопходни во областите почнувајќи од биолошките науки до индустриската инспекција.
Кога избирате помеѓу боја и монохроматско, земете ги предвид вашите цели за снимање. Ако вашата апликација бара перформанси при слаба осветленост, висока чувствителност или детекција на флуоресценција, монохроматска научна камера може да биде вашата најдобра опција. Но, за снимање со светло поле, анализа на материјали или која било задача што вклучува информации со кодирање во боја, решението во боја може да биде идеално.
За да истражите напредни системи за сликање во боја за научни истражувања, разгледајте ја нашата целосна понуда на CMOS камери со високи перформанси и sCMOS модели прилагодени на вашите потреби.
Tucsen Photonics Co., Ltd. Сите права се задржани. При цитирање, ве молиме наведете го изворот:www.tucsen.com
