25/08/19ശാസ്ത്രീയ ഗവേഷണത്തിൽ കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമായ ചിത്രങ്ങൾ പകർത്തുന്ന കാര്യത്തിൽ, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം റെസല്യൂഷനെയോ സെൻസർ വലുപ്പത്തെയോ മാത്രമല്ല ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട - എന്നാൽ ചിലപ്പോൾ അവഗണിക്കപ്പെടുന്ന - മെട്രിക്സുകളിൽ ഒന്നാണ് സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്‌സ് റേഷ്യോ (SNR). ഇമേജിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ, അനാവശ്യമായ ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് യഥാർത്ഥ സിഗ്നലിനെ (ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ) എത്രത്തോളം വ്യക്തമായി വേർതിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുമെന്ന് SNR നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
മൈക്രോസ്കോപ്പി, ജ്യോതിശാസ്ത്രം, സ്പെക്ട്രോസ്കോപ്പി തുടങ്ങിയ ശാസ്ത്രീയ ഇമേജിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ, ഒരു മോശം SNR എന്നാൽ ഒരു മങ്ങിയ ലക്ഷ്യം കണ്ടെത്തുന്നതിനും അത് പൂർണ്ണമായും കാണാതിരിക്കുന്നതിനും ഇടയിലുള്ള വ്യത്യാസമാണ്. SNR എങ്ങനെ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു, അത് എന്തുകൊണ്ട് പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു, അത് കോൺട്രാസ്റ്റിനെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു, ഈ നിർണായക മെട്രിക് അടിസ്ഥാനമാക്കി ഒരു ശാസ്ത്രീയ ക്യാമറ എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുത്ത് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാമെന്ന് ഈ ലേഖനം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്‌സ് അനുപാതം എന്താണ്, അത് എങ്ങനെയാണ് നിർവചിക്കുന്നത്?
സിഗ്നൽ ടു നോയ്‌സ് റേഷ്യോ (SNR) ആണ് നമ്മുടെ ഇമേജ് ഗുണനിലവാരത്തിന്റെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട അളവുകോൽ, ഇമേജ് കോൺട്രാസ്റ്റിൽ അടിസ്ഥാനപരവും, നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന് ഒരു ക്യാമറ വേണ്ടത്ര സെൻസിറ്റീവ് ആണോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്ന ഏറ്റവും ഉപയോഗപ്രദമായ ഘടകവുമാണ്.
ക്യാമറ സെൻസിറ്റിവിറ്റി മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള ശ്രമങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്ന സിഗ്നൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയാണ്:
● ക്വാണ്ടം കാര്യക്ഷമതയിലെ മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പിക്സൽ വലുപ്പത്തിലെ വർദ്ധനവ് വഴി
● ക്യാമറയെ ആശ്രയിച്ചുള്ള ശബ്ദ സ്രോതസ്സുകൾ കുറയ്ക്കൽ
ശബ്ദ സ്രോതസ്സുകൾ ഒന്നിച്ചു ചേരുന്നു, പക്ഷേ സാഹചര്യങ്ങളെ ആശ്രയിച്ച് ഒരാൾക്ക് ആധിപത്യം സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും, കൂടാതെ SNR മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ - ക്രമീകരണങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സജ്ജീകരണം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയോ അല്ലെങ്കിൽ മികച്ച പ്രകാശ സ്രോതസ്സുകൾ, ഒപ്റ്റിക്സ്, ക്യാമറകൾ എന്നിവയിലേക്ക് അപ്‌ഗ്രേഡ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെയോ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കണം.
ചിത്രങ്ങളെ ഒരൊറ്റ സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്‌സ് അനുപാതത്തിൽ വിവരിക്കുന്നത് സാധാരണമായ ഒരു ചുരുക്കെഴുത്താണ്, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു ചിത്രത്തിന് '15' എന്ന SNR ഉണ്ടെന്ന് അവകാശപ്പെടുന്നത്. എന്നിരുന്നാലും, പേരിൽ നിന്ന് വ്യക്തമാകുന്നതുപോലെ, സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്‌സ് അനുപാതം സിഗ്നലിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, തീർച്ചയായും ഇത് ഓരോ പിക്സലിനും വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും. ഇതാണ് നമുക്ക് നമ്മുടെ ചിത്രം നൽകുന്നത്.
ഒരു ചിത്രത്തിന്റെ SNR സാധാരണയായി ചിത്രത്തിനുള്ളിലെ താൽപ്പര്യമുള്ള പീക്ക് സിഗ്നലിന്റെ SNR നെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇരുണ്ട പശ്ചാത്തലത്തിലുള്ള ഫ്ലൂറസെന്റ് സെല്ലുകളുടെ ഒരു ചിത്രത്തിൽ നിന്നുള്ള SNR, സെല്ലിനുള്ളിലെ താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരു ഘടനയുടെ പിക്സലുകളിൽ നിന്നുള്ള പീക്ക് സിഗ്നൽ തീവ്രത ഉപയോഗിക്കും.
ഉദാഹരണത്തിന്, മുഴുവൻ ചിത്രത്തിന്റെയും SNR-ന് ഒരു ശരാശരി മൂല്യം എടുക്കുന്നത് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതല്ല. ഫ്ലൂറസെൻസ് മൈക്രോസ്കോപ്പി പോലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകളിൽ, പൂജ്യം കണ്ടെത്തിയ ഫോട്ടോണുകളുള്ള ഇരുണ്ട പശ്ചാത്തലം സാധാരണമായിരിക്കാം, ഈ പൂജ്യം സിഗ്നൽ പിക്സലുകളിൽ പൂജ്യം SNR ഉണ്ടായിരിക്കും. അതിനാൽ, ഒരു ചിത്രത്തിലുടനീളമുള്ള ഏത് ശരാശരിയും എത്ര പശ്ചാത്തല പിക്സലുകൾ കാഴ്ചയിലുണ്ടായിരുന്നു എന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കും.
ശാസ്ത്രീയ ക്യാമറകൾക്ക് SNR എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനം?
ശാസ്ത്രീയ ഇമേജിംഗിൽ, മങ്ങിയ വിശദാംശങ്ങൾ എത്രത്തോളം തിരിച്ചറിയാനും, അളവ് ഡാറ്റ അളക്കാനും, ഫലങ്ങൾ എത്രത്തോളം പുനർനിർമ്മിക്കാനും കഴിയുമെന്നതിനെ SNR നേരിട്ട് സ്വാധീനിക്കുന്നു.
●ചിത്രത്തിന്റെ വ്യക്തത– ഉയർന്ന SNR ഗ്രൈനിനസ് കുറയ്ക്കുകയും സൂക്ഷ്മമായ ഘടനകളെ ദൃശ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
●ഡാറ്റ കൃത്യത– തീവ്രത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരീക്ഷണങ്ങളിൽ അളക്കൽ പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു.
●കുറഞ്ഞ വെളിച്ചത്തിലുള്ള പ്രകടനം– ഫ്ലൂറസെൻസ് മൈക്രോസ്കോപ്പി, ഡീപ്-സ്കൈ ആസ്ട്രോഫോട്ടോഗ്രഫി, സ്പെക്ട്രോസ്കോപ്പി എന്നിവയ്ക്ക് അത്യാവശ്യമാണ്, അവിടെ ഫോട്ടോൺ കൗണ്ട് സ്വാഭാവികമായി കുറവാണ്.
നിങ്ങൾ ഒരു ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന്sCMOS ക്യാമറഹൈ-സ്പീഡ് ഇമേജിംഗിനോ ലോംഗ്-എക്സ്പോഷർ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് കൂൾഡ് സിസിഡിക്കോ, എസ്എൻആർ മനസ്സിലാക്കുന്നത് പ്രകടന ട്രേഡ്-ഓഫുകൾ സന്തുലിതമാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
SNR ഇമേജ് കോൺട്രാസ്റ്റിനെ എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു
ഒരു ചിത്രത്തിന്റെ പ്രകാശമുള്ള പ്രദേശങ്ങളും ഇരുണ്ട പ്രദേശങ്ങളും തമ്മിലുള്ള തീവ്രതയിലെ ആപേക്ഷിക വ്യത്യാസമാണ് കോൺട്രാസ്റ്റ്. പല ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും, താൽപ്പര്യമുള്ള മേഖലകളിലെ നല്ല ഇമേജ് കോൺട്രാസ്റ്റ് ആണ് ആത്യന്തിക അന്തിമ ലക്ഷ്യം.
ഇമേജിംഗ് വിഷയം, ഒപ്റ്റിക്കൽ സിസ്റ്റം, ഇമേജിംഗ് അവസ്ഥകൾ എന്നിവയ്ക്കുള്ളിൽ ലെൻസിന്റെ ഗുണനിലവാരം, പശ്ചാത്തല പ്രകാശത്തിന്റെ അളവ് തുടങ്ങിയ നിരവധി ഘടകങ്ങൾ ഇമേജ് കോൺട്രാസ്റ്റിനെ പ്രാഥമികമായി നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
●ഉയർന്ന SNR→ പ്രകാശമുള്ളതും ഇരുണ്ടതുമായ പ്രദേശങ്ങൾക്കിടയിൽ വ്യക്തമായ വേർതിരിവ്; അരികുകൾ വ്യക്തമായി കാണപ്പെടുന്നു; സൂക്ഷ്മമായ വിശദാംശങ്ങൾ ദൃശ്യമായി തുടരുന്നു.
●കുറഞ്ഞ SNR→ ഇരുണ്ട ഭാഗങ്ങൾ ശബ്ദം കാരണം തെളിച്ചമുള്ളതാകുന്നു, തെളിച്ചമുള്ള ഭാഗങ്ങൾ മങ്ങുന്നു, മൊത്തത്തിലുള്ള ഇമേജ് കോൺട്രാസ്റ്റ് മങ്ങുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഫ്ലൂറസെൻസ് മൈക്രോസ്കോപ്പിയിൽ, കുറഞ്ഞ SNR, ദുർബലമായി ഫ്ലൂറസെൻസ് സാമ്പിളിനെ പശ്ചാത്തലത്തിലേക്ക് ചേർക്കാൻ ഇടയാക്കും, ഇത് ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് വിശകലനം വിശ്വസനീയമല്ലാതാക്കുന്നു. ജ്യോതിശാസ്ത്രത്തിൽ, മങ്ങിയ നക്ഷത്രങ്ങളോ ഗാലക്സികളോ ശബ്ദായമാനമായ ഡാറ്റയിൽ പൂർണ്ണമായും അപ്രത്യക്ഷമാകും.
എന്നിരുന്നാലും, ക്യാമറയ്ക്കുള്ളിലും ചില ഘടകങ്ങളുണ്ട് - പ്രധാന ഘടകം സിഗ്നൽ ടു നോയ്‌സ് റേഷ്യോ ആണ്. കൂടാതെ, പ്രത്യേകിച്ച് കുറഞ്ഞ വെളിച്ചത്തിൽ, ഇമേജ് തീവ്രത സ്കെയിലിംഗ്, മോണിറ്ററിൽ ചിത്രം എങ്ങനെ പ്രദർശിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, എന്നിവ മനസ്സിലാക്കിയ ഇമേജ് കോൺട്രാസ്റ്റിൽ ഒരു വലിയ പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. ചിത്രത്തിന്റെ ഇരുണ്ട ഭാഗങ്ങളിൽ ഉയർന്ന നോയ്‌സ് ഉള്ളതിനാൽ, ഓട്ടോ ഇമേജ് സ്കെയിലിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് കുറഞ്ഞ മൂല്യമുള്ള നോയ്‌സ് പിക്സലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അവയുടെ താഴ്ന്ന ബൗണ്ട് വളരെ കുറവായി സജ്ജമാക്കാൻ കഴിയും, അതേസമയം ഉയർന്ന സിഗ്നൽ പിക്സലുകളിൽ നോയ്‌സ് ഉപയോഗിച്ച് ഉയർന്ന ബൗണ്ട് വർദ്ധിപ്പിക്കും. ലോ-എസ്എൻആർ ഇമേജുകളുടെ സ്വഭാവ സവിശേഷതയായ 'വാഷ്-ഔട്ട്' ഗ്രേ രൂപത്തിന് ഇത് കാരണമാകുന്നു. ക്യാമറ ഓഫ്‌സെറ്റിലേക്ക് താഴ്ന്ന ബൗണ്ട് സജ്ജമാക്കുന്നതിലൂടെ മികച്ച കോൺട്രാസ്റ്റ് ലഭിക്കും.
ശാസ്ത്രീയ ക്യാമറകളിലെ SNR നെ ബാധിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ
ഒരു ക്യാമറ സിസ്റ്റത്തിന്റെ SNR-നെ സ്വാധീനിക്കുന്ന നിരവധി രൂപകൽപ്പനയും പ്രവർത്തന പാരാമീറ്ററുകളും ഉണ്ട്:
സെൻസർ സാങ്കേതികവിദ്യ
● sCMOS – കുറഞ്ഞ വായനാ ശബ്ദവും ഉയർന്ന ഫ്രെയിം റേറ്റുകളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു, ഡൈനാമിക് ഇമേജിംഗിന് അനുയോജ്യം.
● CCD – ചരിത്രപരമായി ദീർഘമായ എക്‌സ്‌പോഷറുകളിൽ കുറഞ്ഞ ശബ്ദം നൽകുന്നു, എന്നാൽ ആധുനിക CMOS ഡിസൈനുകളേക്കാൾ വേഗത കുറവാണ്.
● EMCCD – ദുർബലമായ സിഗ്നലുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഓൺ-ചിപ്പ് ആംപ്ലിഫിക്കേഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഗുണന ശബ്ദം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.
പിക്സൽ വലുപ്പവും ഫിൽ ഘടകവും
വലിയ പിക്സലുകൾ കൂടുതൽ ഫോട്ടോണുകൾ ശേഖരിക്കുകയും സിഗ്നലും അതുവഴി SNR വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ക്വാണ്ടം കാര്യക്ഷമത (ക്യുഇ)
ഉയർന്ന QE എന്നാൽ കൂടുതൽ ഇൻകമിംഗ് ഫോട്ടോണുകൾ ഇലക്ട്രോണുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്യപ്പെടുന്നു, ഇത് SNR മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു എന്നാണ്.
സമ്പർക്ക സമയം
ദൈർഘ്യമേറിയ എക്സ്പോഷറുകൾ കൂടുതൽ ഫോട്ടോണുകൾ ശേഖരിക്കുകയും സിഗ്നൽ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ ഡാർക്ക് കറന്റ് നോയ്‌സും വർദ്ധിപ്പിക്കും.
കൂളിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ
തണുപ്പിക്കൽ ഡാർക്ക് കറന്റ് കുറയ്ക്കുന്നു, ദീർഘനേരം എക്സ്പോഷർ ചെയ്യുമ്പോൾ SNR ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
ഒപ്റ്റിക്സും പ്രകാശവും
ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ലെൻസുകളും സ്ഥിരതയുള്ള പ്രകാശവും സിഗ്നൽ ക്യാപ്‌ചർ പരമാവധിയാക്കുകയും വേരിയബിളിറ്റി കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
വ്യത്യസ്ത പീക്ക് SNR മൂല്യങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ
ഇമേജിംഗിൽ, പിക്സൽ സാച്ചുറേഷനുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ സൈദ്ധാന്തികമായി പരമാവധി എന്നതിനെയാണ് PSNR പലപ്പോഴും സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. ഇമേജിംഗ് വിഷയങ്ങൾ, ഇമേജിംഗ് അവസ്ഥകൾ, ക്യാമറ സാങ്കേതികവിദ്യ എന്നിവയിൽ വ്യത്യാസങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിലും, പരമ്പരാഗത ശാസ്ത്ര ക്യാമറകൾക്ക്, ഒരേ സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്‌സ് അനുപാതമുള്ള ചിത്രങ്ങൾക്ക് സമാനതകൾ ഉണ്ടാകാം. 'ധാന്യത്തിന്റെ' അളവ്, ഫ്രെയിമിൽ നിന്ന് ഫ്രെയിമിലേക്കുള്ള വ്യത്യാസം, ഒരു പരിധിവരെ ദൃശ്യതീവ്രത എന്നിവയെല്ലാം ഈ വ്യത്യസ്ത അവസ്ഥകളിൽ സമാനമായിരിക്കും. അതിനാൽ, പട്ടികയിൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ, പ്രതിനിധി ചിത്രങ്ങളിൽ നിന്ന് SNR മൂല്യങ്ങളെയും അവ സൂചിപ്പിക്കുന്ന വ്യത്യസ്ത അവസ്ഥകളെയും വെല്ലുവിളികളെയും കുറിച്ച് മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിയും.
കുറിപ്പ്: ഓരോ വരിയിലും ഫോട്ടോഇലക്ട്രോണുകളിലെ പീക്ക് സിഗ്നൽ മൂല്യങ്ങൾ നീല നിറത്തിൽ നൽകിയിരിക്കുന്നു. ഏറ്റവും തിളക്കമുള്ളതും ഇരുണ്ടതുമായ പിക്സലുകളുടെ 0.35% അവഗണിച്ചുകൊണ്ട് (സാച്ചുറേറ്റിംഗ്) ഓട്ടോ ഹിസ്റ്റോഗ്രാം സ്കെയിലിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് എല്ലാ ചിത്രങ്ങളും പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. ഇടതുവശത്തുള്ള രണ്ട് ഇമേജ് കോളങ്ങൾ: ഒരു ഇമേജിംഗ് ടെസ്റ്റ് ടാർഗെറ്റിന്റെ ലെൻസ് അധിഷ്ഠിത ഇമേജിംഗ്. വലത് നാല് കോളങ്ങൾ: 10x മൈക്രോസ്കോപ്പ് ലക്ഷ്യത്തോടെ ഫ്ലൂറസെൻസിൽ പകർത്തിയ അസ്കാരിസ്. താഴ്ന്ന SNR-ൽ പിക്സൽ മൂല്യങ്ങളിലെ ഫ്രെയിം-ടു-ഫ്രെയിം വ്യതിയാനങ്ങൾ ചിത്രീകരിക്കുന്നതിന്, തുടർച്ചയായി മൂന്ന് ഫ്രെയിമുകൾ നൽകിയിരിക്കുന്നു.
ഒരു പരീക്ഷണ ലക്ഷ്യത്തിന്റെ ലെൻസ് അധിഷ്ഠിത ചിത്രം, ഒരു ഫ്ലൂറസെൻസ് മൈക്രോസ്കോപ്പി ചിത്രം എന്നിവ കാണിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ തുടർച്ചയായ 3 ഫ്രെയിമുകൾക്കുള്ളിലെ വ്യതിയാനം കാണിക്കുന്ന ഫ്ലൂറസെന്റ് ചിത്രത്തിന്റെ സൂം ചെയ്ത കാഴ്ചയും കാണിച്ചിരിക്കുന്നു. ഓരോ സിഗ്നൽ തലത്തിലും പീക്ക് ഫോട്ടോ-ഇലക്ട്രോൺ എണ്ണവും നൽകിയിരിക്കുന്നു.
റഫറൻസിനായി ഈ ഉദാഹരണ ചിത്രങ്ങളുടെ പൂർണ്ണ പതിപ്പുകൾ ഇനിപ്പറയുന്ന ചിത്രം കാണിക്കുന്നു.
സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്‌സ് അനുപാത ഉദാഹരണ പട്ടികയ്ക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്ന പൂർണ്ണ വലുപ്പത്തിലുള്ള ചിത്രങ്ങൾ
ഇടത്: ലെൻസ് ഉപയോഗിച്ച് ഫോട്ടോയെടുത്ത ഒരു ഇമേജിംഗ് ടെസ്റ്റ് ലക്ഷ്യം.
ശരിയാണ്: 10x മാഗ്‌നിഫിക്കേഷനിൽ ഫ്ലൂറസെൻസ് മൈക്രോസ്കോപ്പി ഉപയോഗിച്ച് വീക്ഷിച്ച അസ്കാരിസ് നെമറ്റോഡ് വേം സെക്ഷന്റെ ഒരു സാമ്പിൾ.
ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലെ എസ്എൻആർ
വിവിധ മേഖലകളിൽ SNR ദൗത്യം നിർണായകമാണ്:
● മൈക്രോസ്കോപ്പി - ജൈവ സാമ്പിളുകളിൽ നേരിയ ഫ്ലൂറസെൻസ് കണ്ടെത്തുന്നതിന് തെറ്റായ നെഗറ്റീവ് ഫലങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ ഉയർന്ന SNR ആവശ്യമാണ്.
● ജ്യോതിശാസ്ത്രം - വിദൂര ഗാലക്സികളെയോ എക്സോപ്ലാനറ്റുകളെയോ തിരിച്ചറിയുന്നതിന് കുറഞ്ഞ ശബ്ദത്തോടെ ദീർഘനേരം എക്സ്പോഷർ ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.
● സ്പെക്ട്രോസ്കോപ്പി - ഉയർന്ന SNR രാസ വിശകലനത്തിൽ കൃത്യമായ പീക്ക് തീവ്രത അളവുകൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.
● വ്യാവസായിക പരിശോധന - കുറഞ്ഞ വെളിച്ചമുള്ള അസംബ്ലി ലൈനുകളിൽ, ഉയർന്ന SNR വിശ്വസനീയമായി വൈകല്യങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നു.
ശരിയായ SNR ഉള്ള ഒരു സയന്റിഫിക് ക്യാമറ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു
ഒരു പുതിയ ശാസ്ത്രീയ ക്യാമറ വിലയിരുത്തുമ്പോൾ:
●SNR സ്പെസിഫിക്കേഷനുകൾ പരിശോധിക്കുക- നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷന് സമാനമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ dB മൂല്യങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക.
●മറ്റ് മെട്രിക്കുകൾ ബാലൻസ് ചെയ്യുക– ക്വാണ്ടം കാര്യക്ഷമത, ഡൈനാമിക് ശ്രേണി, ഫ്രെയിം റേറ്റ് എന്നിവ പരിഗണിക്കുക.
●കേസ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് സാങ്കേതികവിദ്യ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുക– ഹൈ-സ്പീഡ് ഡൈനാമിക് സീനുകൾക്ക്, ഒരു sCMOS ക്യാമറ അനുയോജ്യമായേക്കാം; അൾട്രാ-ലോ-ലൈറ്റ് സ്റ്റാറ്റിക് സബ്ജക്റ്റുകൾക്ക്, ഒരു കൂൾഡ് CCD അല്ലെങ്കിൽ EMCCD മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചേക്കാം.
●വർക്ക്ഫ്ലോ കാര്യക്ഷമതയ്ക്കുള്ള കണക്റ്റിവിറ്റി- SNR-നെ നേരിട്ട് ബാധിക്കില്ലെങ്കിലും, HDMI ഔട്ട്‌പുട്ട് പോലുള്ള സവിശേഷതകൾ തത്സമയ ഇമേജ് അവലോകനം പ്രാപ്തമാക്കും, നിങ്ങളുടെ അക്വിസിഷൻ ക്രമീകരണങ്ങൾ ആവശ്യമുള്ള SNR നേടുന്നുണ്ടോ എന്ന് വേഗത്തിൽ പരിശോധിക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
തീരുമാനം
ശാസ്ത്രീയ ചിത്രങ്ങളുടെ വ്യക്തതയെയും വിശ്വാസ്യതയെയും നേരിട്ട് സ്വാധീനിക്കുന്ന ഒരു പ്രധാന പ്രകടന മെട്രിക് ആണ് സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്‌സ് റേഷ്യോ (SNR). SNR എങ്ങനെ നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു, അതിനെ ബാധിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ, വ്യത്യസ്ത SNR മൂല്യങ്ങളുടെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുന്നത് ഗവേഷകരെയും സാങ്കേതിക ഉപയോക്താക്കളെയും ഇമേജിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങളെ കൂടുതൽ ഫലപ്രദമായി വിലയിരുത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ അറിവ് പ്രയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ - പുതിയത് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലായാലുംശാസ്ത്രീയ ക്യാമറഅല്ലെങ്കിൽ നിലവിലുള്ള ഒരു സജ്ജീകരണം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക—നിങ്ങളുടെ നിർദ്ദിഷ്ട ആപ്ലിക്കേഷന് ആവശ്യമായ കൃത്യതയുടെ നിലവാരത്തിൽ നിങ്ങളുടെ ഇമേജിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോ ഡാറ്റ പിടിച്ചെടുക്കുന്നുണ്ടെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും.
പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ
ശാസ്ത്രീയ ക്യാമറകൾക്ക് "നല്ല" SNR ആയി കണക്കാക്കുന്നത് എന്താണ്?
അനുയോജ്യമായ SNR ആപ്ലിക്കേഷനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഫ്ലൂറസെൻസ് മൈക്രോസ്കോപ്പി അല്ലെങ്കിൽ ജ്യോതിശാസ്ത്രം പോലുള്ള ഉയർന്ന ആവശ്യകതയുള്ള, ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ജോലികൾക്ക് - 40 dB-യിൽ കൂടുതലുള്ള SNR സാധാരണയായി ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു, കാരണം ഇത് കുറഞ്ഞ ദൃശ്യമായ ശബ്ദത്തോടെ ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും സൂക്ഷ്മമായ വിശദാംശങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. പൊതുവായ ലബോറട്ടറി ഉപയോഗത്തിനോ വ്യാവസായിക പരിശോധനയ്‌ക്കോ, 35–40 dB മതിയാകും. 30 dB-യിൽ താഴെയുള്ള എന്തും സാധാരണയായി ദൃശ്യമായ ഗ്രെയിൻ കാണിക്കുകയും കൃത്യതയിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യുകയും ചെയ്യും, പ്രത്യേകിച്ച് കുറഞ്ഞ ദൃശ്യതീവ്രതയുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ.
ക്വാണ്ടം കാര്യക്ഷമത (QE) SNR-നെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു?
ഒരു സെൻസർ വരുന്ന ഫോട്ടോണുകളെ എത്രത്തോളം ഫലപ്രദമായി ഇലക്ട്രോണുകളാക്കി മാറ്റുന്നു എന്ന് ക്വാണ്ടം കാര്യക്ഷമത അളക്കുന്നു. ഉയർന്ന QE എന്നതിനർത്ഥം ലഭ്യമായ പ്രകാശത്തിന്റെ കൂടുതൽ ഭാഗം സിഗ്നലായി പിടിച്ചെടുക്കപ്പെടുന്നു എന്നാണ്, ഇത് SNR സമവാക്യത്തിലെ ന്യൂമറേറ്ററിനെ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. കുറഞ്ഞ വെളിച്ച സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്, അവിടെ ഓരോ ഫോട്ടോണും കണക്കിലെടുക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, 80% QE ഉള്ള ഒരു sCMOS ക്യാമറ, 50% QE ഉള്ള ഒരു സെൻസറുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ സമാനമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഉയർന്ന SNR നേടും, കാരണം അത് കൂടുതൽ ഉപയോഗയോഗ്യമായ സിഗ്നൽ പിടിച്ചെടുക്കുന്നു.
SNR ഉം കോൺട്രാസ്റ്റ്-ടു-നോയ്‌സ് റേഷ്യോ (CNR) ഉം തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം എന്താണ്?
ശബ്ദവുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മൊത്തത്തിലുള്ള സിഗ്നൽ ശക്തി SNR അളക്കുമ്പോൾ, ഒരു പ്രത്യേക സവിശേഷതയുടെ പശ്ചാത്തലത്തിലുള്ള ദൃശ്യപരതയിലാണ് CNR ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. ശാസ്ത്രീയ ഇമേജിംഗിൽ, രണ്ടും പ്രധാനമാണ്: ചിത്രം മൊത്തത്തിൽ എത്രത്തോളം "വൃത്തിയുള്ളതാണ്" എന്ന് SNR നിങ്ങളോട് പറയുന്നു, അതേസമയം താൽപ്പര്യമുള്ള ഒരു പ്രത്യേക വസ്തു കണ്ടെത്തലിനോ അളക്കലിനോ വേണ്ടത്ര വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് CNR നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
കൂടുതലറിയാൻ താൽപ്പര്യമുണ്ടോ? അനുബന്ധ ലേഖനങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക:
ശാസ്ത്രീയ ക്യാമറകളിലെ ക്വാണ്ടം കാര്യക്ഷമത: ഒരു തുടക്കക്കാരന്റെ ഗൈഡ്
ടക്സെൻ ഫോട്ടോണിക്‌സ് കമ്പനി ലിമിറ്റഡ്. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. ഉദ്ധരിക്കുമ്പോൾ, ദയവായി ഉറവിടം അറിയിക്കുക:www.ടക്സെൻ.കോം
