[Датчик немного интересен] Понимание важных параметров
[Датчик немного интересен] Понимание важных параметров

1、sensor

Почувствуйте окружающий свет с помощью датчика изображения CMOS, выведите изображение для анализа и узнайте о характеристиках датчика и ситуации с помощью брошюры о датчике. На рисунке ниже в качестве примера использован Stewie SC8238.

2、

Важные параметры, связанные с датчиком:

2.1 Разрешение

8MP: сенсор имеет 8 миллионов пикселей.

Разрешение относится к общему количеству эффективных пикселей датчика.

Общее количество пикселей является одним из основных технических показателей для измерения датчика изображения CMOS. Среди общего количества пикселей датчика изображения CMOS пиксели, которые используются для эффективного фотоэлектрического преобразования и выходных сигналов изображения, являются эффективными пикселями. пикселей напрямую определяет возможности датчика изображения CMOS.

Общее количество пикселей в большинстве датчиков равно количеству эффективных пикселей. Некоторые датчики имеют контрольную область уровня черного. Пиксели в этой области используются для калибровки уровня черного и не используются в качестве окончательных выходных пикселей.

2.2 Пиксельный массив

3872Г x 2180В: разрешение по ширине и высоте, всего 3872 столбца пикселей в вертикальном направлении и всего 2180 строк пикселей в горизонтальном направлении.

Умение различать светлые и темные детали сцены.

2.3 Размер пикселей

1.5um x 1.5um

Размер пикселя относится к фактическому физическому размеру каждого пикселя в массиве пикселей чипа. Общие размеры включают 14 мкм, 10 мкм, 9 мкм, 7 мкм, 6,45 мкм, 3,75 мкм, 3,0 мкм, 2,0 мкм, 1,75 мкм, 1,4 мкм, 1,2 мкм, 1,0. хм и т. д.

Размер пикселя может в определенной степени отражать способность чипа реагировать на свет. Чем больше размер пикселя, тем больше фотонов он может принять. При одинаковых условиях освещения и времени воздействия тем больше количество генерируемых зарядов. Для изображений при слабом освещении размер пикселя отражает чувствительность чипа.

2.4 Размер целевой поверхности (оптический формат)

1/2,7 дюйма

Чем больше размер датчика изображения, тем больше размер системы формирования изображений, тем больше фотонов захватывается, тем лучше светочувствительность и тем ниже соотношение сигнал/шум. В настоящее время распространенные размеры датчиков изображения CMOS составляют 1, 2/3, 1/2, 1/3, 1/4 дюйма и т. д.

2.5 Максимальная частота кадров на выходе (Макс. частота кадров)

3872H x 2180V:@30fps

Частота кадров — это измерение, используемое для измерения количества кадров на дисплее. Единица измерения — это количество кадров изображения видеопотока, которые камера может выводить в секунду (кадров в секунду, называемых FPS). Камеры общего назначения выдают видео с высокой частотой кадров и более плавным изображением. Что касается промышленных камер, объекты на сборочной линии фотографируются, что позволяет быстрее обнаруживать дефекты.

2.6 Тип выходных данных (выходной интерфейс)

12/10/8 bit 4lane MIPI12/10/8 bit 4lane LVDS

1. Количество бит выходных данных зависит от объема передаваемых данных. Чем больше разрядность данных и чем выше частота кадров, тем больше данных передается в единицу времени.

2. Объем информации в 12 и 10 бит больше, чем в 8 бит, а количество уровней серого значительно больше, что облегчает последующую обработку, включая обнаружение дефектов, обработку изображений, анализ данных и другие операции.

3. Обычные мониторы также отображают 8-битные данные. Даже если выводятся 12- или 10-битные данные, позже они будут преобразованы в 8-битные, чтобы облегчить отображение изображения.

2.7 Выходные данные (формат вывода)

RAW RGB

Поддерживает вывод в формате RAW. Датчик цвета оснащен фильтрами RGB, которые можно демозаично обрабатывать в соответствии с режимом Байера и восстанавливать до цветных изображений.

2.8 CRA

15 градусов

Со стороны датчика линзы максимальный угол, под которым свет может быть сфокусирован на пикселе, определяется как главный угол (CRA). Он близок к нулю градусов вблизи оси линзы. Чем больше расстояние от оси, тем больше. больше угол. Если CRA объектива меньше CRA сенсора, обязательно будет цветовой оттенок.

2.9 Чувствительность

1160mv/lux.s

Чувствительность является одним из важных параметров чипа и имеет два физических значения.

1. Способность фотоэлектрического преобразования оптического устройства имеет то же значение, что и скорость отклика. То есть под чувствительностью чипа понимается напряжение (ток) выходного сигнала на единицу экспозиции в определенном спектральном диапазоне. Единицей измерения может быть наноампер/люкс, н А/люкс, вольт/ватт (В/Вт), вольт/люкс (). В/люкс), вольт/люмен (В/лм).

2. Мощность излучения земли (или освещенности), которую может обнаружить устройство, имеет то же значение, что и скорость обнаружения, и ее единица может быть выражена в ваттах (Вт) или люксах (Люкс).

2.10 Динамический диапазон

HDR mode up to 100dBLinear mode 70dB

Динамический диапазон определяется возможностями обработки сигнала и шумом датчика изображения CMOS и отражает рабочий диапазон датчика изображения CMOS. Его значение представляет собой отношение пикового напряжения сигнала на выходе к среднеквадратичному шумовому напряжению, обычно обозначаемому DB.

Формула расчета для расчета отношения максимального значения реакции к шуму:

$$

SNR=20log_{10}(Max/N)

$$

2.11 Отношение сигнал/шум (SNR)

36dB

SNR используется для измерения качества изображения, выдаваемого датчиком. Как правило, в руководстве указывается максимальное значение SNR и условия расчета значения SNR, такие как время экспозиции, коэффициент усиления и т. д.

Формула расчета для расчета отношения сигнала к шуму:

$$

SNR=20log_{10}(S/N)

$$

2.12 Диапазон рабочих температур

-30~85 градусов

Датчик имеет подходящий рабочий диапазон. При превышении диапазона рабочих температур производительность будет снижена или даже может не работать. В основном с точки зрения соотношения сигнал/шум и качества изображения.

2.13 Best IQ Temperature

-20~60 градусов

Наилучшее качество изображения при рабочей температуре


ссылка

Обнаружение светофора с помощью датчиков RCCB – База знаний: Технические данные о качестве изображения и цвете

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose