25. 8. 2012Čeprav barvni fotoaparati prevladujejo na trgu potrošniških fotoaparatov, so enobarvni fotoaparati pogostejši v znanstveni slikovni industriji.
Senzorji kamer sami po sebi niso sposobni zaznati barve ali valovne dolžine svetlobe, ki jo zajamejo. Za doseganje barvne slike je potrebnih več kompromisov glede občutljivosti in prostorskega vzorčenja. Vendar pa so v številnih slikovnih aplikacijah, kot so patologija, histologija ali nekateri industrijski pregledi, barvne informacije bistvene, zato so barvne znanstvene kamere še vedno pogoste.
Ta članek raziskuje, kaj so barvne znanstvene kamere, kako delujejo, katere so njihove prednosti in omejitve ter kje prekašajo svoje enobarvne kolege v znanstvenih aplikacijah.
Kaj so barvne znanstvene kamere?
Znanstvena barvna kamera je specializirana naprava za slikanje, ki zajema barvne informacije RGB z visoko natančnostjo, natančnostjo in doslednostjo. Za razliko od barvnih kamer potrošniškega razreda, ki dajejo prednost vizualni privlačnosti, so znanstvene barvne kamere zasnovane za kvantitativno slikanje, kjer so ključnega pomena barvna natančnost, linearnost senzorja in dinamični razpon.
Te kamere se pogosto uporabljajo v aplikacijah, kot so mikroskopija svetlega polja, histologija, analiza materialov in naloge strojnega vida, kjer je vizualna interpretacija ali klasifikacija na podlagi barv bistvenega pomena. Večina barvnih znanstvenih kamer temelji na senzorjih CMOS ali sCMOS, zasnovanih tako, da izpolnjujejo stroge zahteve znanstvenih in industrijskih raziskav.
Za podroben pregled različnih sistemov za slikanje si oglejte našo ponudbo visokozmogljivihznanstvena kameramodeli, izdelani za profesionalno uporabo.
Doseganje barve: Bayerjev filter
Običajno se zaznavanje barv v kamerah doseže na enak način kot reprodukcija barv na monitorjih in zaslonih: s kombinacijami bližnjih rdečih, zelenih in modrih slikovnih pik v polnobarvne »superslike«. Ko so kanali R, G in B vsi na svoji največji vrednosti, je viden bel slikovni pik.
Ker silicijeve kamere ne morejo zaznati valovne dolžine vhodnih fotonov, je treba ločitev posameznih valovnih dolžin R, G ali B doseči s filtriranjem.
Pri rdečih slikovnih pikah se na piksel namesti individualni filter, ki blokira vse valovne dolžine razen tistih v rdečem delu spektra, enako pa velja za modro in zeleno. Da pa se kljub trem barvnim kanalom doseže kvadratno razporeditev v dveh dimenzijah, se superpiksel oblikuje iz enega rdečega, enega modrega in dveh zelenih slikovnih pik, kot je prikazano na sliki.
Postavitev Bayerjevega filtra za barvne kamere
OPOMBA: Razporeditev barvnih filtrov, dodanih posameznim slikovnim pikam za barvne kamere z uporabo Bayerjevega filtra, z uporabo ponavljajočih se kvadratnih enot s 4 slikovnimi pikami zelene, rdeče, modre in zelene barve. Vrstni red znotraj enote s 4 slikovnimi pikami se lahko razlikuje.
Zeleni slikovni piki imajo prednost, ker večina svetlobnih virov (od sonca do belih LED diod) kaže svojo največjo intenzivnost v zelenem delu spektra in ker svetlobni detektorji (od silicijevih senzorjev kamer do naših oči) običajno dosežejo največjo občutljivost v zelenem delu spektra.
Ko gre za analizo in prikaz slik, pa se slike običajno ne dostavijo uporabniku s slikovnimi pikami, ki prikazujejo le svojo vrednost R, G ali B. Za vsako slikovno piko kamere se ustvari 3-kanalna vrednost RGB z interpolacijo vrednosti bližnjih slikovnih pikslov v postopku, imenovanem »debayering«.
Na primer, vsak rdeči slikovni pik bo ustvaril zeleno vrednost, bodisi iz povprečja štirih bližnjih zelenih slikovnih pik bodisi z uporabo nekega drugega algoritma, enako pa velja za štiri bližnje modre slikovne pike.
Prednosti in slabosti barve
Prednosti
● Vidite ga lahko v barvah! Barve posredujejo dragocene informacije, ki izboljšajo človeško interpretacijo, zlasti pri analizi bioloških ali materialnih vzorcev.
● Zajem barvnih slik RGB je veliko preprostejši kot zaporeden posnetek slik R, G in B z enobarvnim fotoaparatom
Slabosti
● Občutljivost barvnih kamer je v primerjavi z njihovimi enobarvnimi ustreznicami drastično zmanjšana, odvisno od valovne dolžine. V rdečem in modrem delu spektra je zaradi le enega od štirih slikovnih filtrov, ki prepuščajo te valovne dolžine, zajetje svetlobe največ 25 % zajetja svetlobe pri enakovredni enobarvni kameri v teh valovnih dolžinah. V zelenem delu je faktor 50 %. Poleg tega noben filter ni popoln: najvišja prepustnost bo manjša od 100 % in je lahko precej nižja, odvisno od natančne valovne dolžine.
● Ločljivost drobnih podrobnosti se prav tako poslabša, saj se frekvence vzorčenja zmanjšajo za iste dejavnike (na 25 % za R in B ter na 50 % za G). V primeru rdečih slikovnih pik, kjer le 1 od 4 slikovnih pik zajame rdečo svetlobo, je efektivna velikost slikovne pike za izračun ločljivosti 2-krat večja v vsaki dimenziji.
● Barvne kamere vedno vključujejo tudi infrardeči (IR) filter. To je posledica sposobnosti silicijevih kamer, da zaznajo nekatere IR valovne dolžine, ki so nevidne človeškemu očesu, od 700 nm do približno 1100 nm. Če te IR svetlobe ne bi filtrirali, bi to vplivalo na ravnovesje beline, kar bi povzročilo netočno reprodukcijo barv, ustvarjena slika pa se ne bi ujemala s tisto, kar vidimo z očesom. Zato je treba to IR svetlobo filtrirati, kar pomeni, da barvnih kamer ni mogoče uporabljati za slikovne aplikacije, ki uporabljajo te valovne dolžine.
Kako delujejo barvne kamere?
Primer tipične krivulje kvantne učinkovitosti barvne kamere
OPOMBAOdvisnost kvantne učinkovitosti od valovne dolžine je prikazana ločeno za slikovne pike z rdečim, modrim in zelenim filtrom. Prikazana je tudi kvantna učinkovitost istega senzorja brez barvnih filtrov. Dodatek barvnih filtrov znatno zmanjša kvantno učinkovitost.
Jedro znanstvene barvne kamere je njen slikovni senzor, običajnoCMOS kamera or sCMOS kamera(znanstveni CMOS), opremljen z Bayerjevim filtrom. Potek dela od zajemanja fotonov do izpisa slike vključuje več ključnih korakov:
1. Zaznavanje fotonov: Svetloba vstopi v lečo in zadene senzor. Vsak slikovni element je občutljiv na določeno valovno dolžino glede na barvni filter, ki ga vsebuje.
2. Pretvorba naboja: Fotoni ustvarijo električni naboj v fotodiodi pod vsakim slikovnim pikom.
3. Odčitavanje in ojačanje: Naboji se pretvorijo v napetosti, odčitajo vrstico za vrstico in digitalizirajo z analogno-digitalnimi pretvorniki.
4. Rekonstrukcija barv: Vgrajeni procesor kamere ali zunanja programska oprema interpolira polnobarvno sliko iz filtriranih podatkov z uporabo algoritmov demosaicinga.
5. Popravek slike: Za zagotovitev natančnega in zanesljivega izhoda se uporabljajo koraki naknadne obdelave, kot so korekcija ravnega polja, ravnovesje beline in zmanjšanje šuma.
Zmogljivost barvne kamere je močno odvisna od tehnologije senzorjev. Sodobni senzorji CMOS kamer ponujajo hitro hitrost sličic in nizek šum, medtem ko so senzorji sCMOS optimizirani za občutljivost pri šibki svetlobi in širok dinamični razpon, kar je ključnega pomena za znanstveno delo. Ti temelji postavljajo temelje za primerjavo barvnih in enobarvnih kamer.
Barvne kamere v primerjavi z enobarvnimi kamerami: ključne razlike
Primerjava barvnih in enobarvnih slik s kamere za delo pri šibki svetlobi
OPOMBA: Fluorescentna slika z emisijo rdeče valovne dolžine, zaznana z barvno kamero (levo) in enobarvno kamero (desno), pri čemer so ostale specifikacije kamere ostale enake. Barvna slika kaže znatno nižje razmerje signal/šum in ločljivost.
Čeprav imata tako barvna kot enobarvna kamera veliko skupnih komponent, so razlike v zmogljivosti in primerih uporabe precejšnje. Tukaj je kratka primerjava:
| Funkcija | Barvna kamera | Enobarvna kamera |
| Vrsta senzorja | Bayerjev filtriran CMOS/sCMOS | Nefiltriran CMOS/sCMOS |
| Občutljivost na svetlobo | Nižje (zaradi barvnih filtrov, ki blokirajo svetlobo) | Višje (svetloba se ne izgubi zaradi filtrov) |
| Prostorska ločljivost | Nižja efektivna ločljivost (demozaicing) | Polna izvorna ločljivost |
| Idealne aplikacije | Svetlopoljska mikroskopija, histologija, pregled materialov | Fluorescenca, slikanje pri šibki svetlobi, visoko natančne meritve |
| Barvni podatki | Zajame vse informacije RGB | Zajame samo sivine |
Skratka, barvne kamere so najboljše, kadar je barva pomembna za interpretacijo ali analizo, medtem ko so enobarvne kamere idealne za občutljivost in natančnost.
Kjer barvne kamere blestijo v znanstvenih aplikacijah
Kljub svojim omejitvam so barvne kamere na mnogih specializiranih področjih, kjer je razlikovanje barv ključnega pomena, boljše. Spodaj je nekaj primerov, kje blestijo:
Znanosti o življenju in mikroskopija
Barvne kamere se pogosto uporabljajo pri svetlopolni mikroskopiji, zlasti pri histološki analizi. Tehnike barvanja, kot sta H&E ali barvanje po Gramu, ustvarjajo barvni kontrast, ki ga je mogoče interpretirati le s slikanjem RGB. Izobraževalni laboratoriji in oddelki za patologijo se prav tako zanašajo na barvne kamere za zajemanje realističnih slik bioloških vzorcev za poučevanje ali diagnostično uporabo.
Znanost o materialih in analiza površin
Pri raziskavah materialov je barvno slikanje dragoceno za prepoznavanje korozije, oksidacije, premazov in meja materialov. Barvne kamere pomagajo zaznati subtilne razlike v površinski obdelavi ali napake, ki jih enobarvno slikanje morda spregleda. Na primer, ocenjevanje kompozitnih materialov ali tiskanih vezij pogosto zahteva natančno predstavitev barv.
Strojni vid in avtomatizacija
V avtomatiziranih sistemih za pregledovanje se barvne kamere uporabljajo za razvrščanje predmetov, odkrivanje napak in preverjanje označevanja. Omogočajo algoritmom strojnega vida razvrščanje delov ali izdelkov na podlagi barvnih signalov, kar povečuje natančnost avtomatizacije v proizvodnji.
Izobraževanje, dokumentacija in ozaveščanje
Znanstvene ustanove pogosto potrebujejo visokokakovostne barvne slike za objave, predloge za nepovratna sredstva in ozaveščanje. Barvna slika zagotavlja bolj intuitivno in vizualno privlačno predstavitev znanstvenih podatkov, zlasti za interdisciplinarno komunikacijo ali sodelovanje z javnostjo.
Zaključne misli
Barvne znanstvene kamere imajo bistveno vlogo v sodobnih delovnih procesih obdelave slik, kjer je pomembno razlikovanje barv. Čeprav se po občutljivosti ali surovi ločljivosti morda ne morejo kosati z enobarvnimi kamerami, jih njihova sposobnost zagotavljanja naravnih in razumljivih slik naredi nepogrešljive na področjih, od ved o življenju do industrijskih pregledov.
Pri izbiri med barvnim in enobarvnim načinom slikanja upoštevajte svoje cilje. Če vaša aplikacija zahteva delovanje pri šibki svetlobi, visoko občutljivost ali zaznavanje fluorescence, je enobarvna znanstvena kamera morda vaša najboljša možnost. Za slikanje v svetlem polju, analizo materialov ali katero koli nalogo, ki vključuje barvno kodirane informacije, pa je barvna rešitev morda idealna.
Če želite raziskati napredne sisteme barvnega slikanja za znanstvene raziskave, si oglejte našo celotno ponudbo visokozmogljivih CMOS kamer in modelov sCMOS, prilagojenih vašim potrebam.
Tucsen Photonics Co., Ltd. Vse pravice pridržane. Pri citiranju navedite vir:www.tucsen.com
