고감도 화상 처리 카메라

잔디가 높아질 수록 공을 찾기 어려워집니다. 노이즈가 커질 수록 실제 신호를 판독하기 힘들어집니다. 노이즈가 거의 없으면(잔디가 짧게 깎여 있으면) 물체(공)를 쉽게 탐지할 수 있습니다. 카메라의 이미지에 ‘노이즈가 많아지면’ 물체는 기본적으로 시야에서 사라집니다. 배경 신호들이 약할 수록 공을 찾기 쉬워집니다.

잔디에서 공을 더 이상 찾을 수 없는 지점을 의미하는 ‘탐지 임계점’은 개념적으로는 잔디의 키가 공 높이에 도달한 이후의 순간입니다. 마찬가지로 이미지 데이터의 물체는 노이즈 크기가 신호와 같다면 어렵지만 아직 구분할 수 있습니다. 신호 대 잡음의 비율을 신호대잡음비라 부릅니다. 위에서 설명한 탐지 임계점에서 신호대잡음비는 1입니다. 신호대잡음비가 높을 수록 물체를 쉽게 감지할 수 있습니다.

물체에 의해 카메라 센서에서 생성된 각각의 신호에는 카메라의 픽셀에 얼마나 많은 양의 빛이 부딪혔는지 반영되어 있습니다. 낮은 조도에서 이 신호는 매우 약합니다. 카메라의 전자 회로는 약한 신호를 증폭해 효과적으로 디지털화해 전달할 수 있도록 설계되어 있습니다. 함정이 하나 있습니다: 원하는 신호와 함께 카메라에서 발생하는 모든 노이즈 역시 이 과정에서 증폭됩니다. 증폭에 의해 신호대잡음비(SNR)가 바뀌지는 않습니다.

고감도 머신 비전 카메라는 강한 신호 증폭을 사용해 작동하기 때문에 이 점은 특히 중요합니다. 이미지를 강하게 증폭하더라도 우수한 해상도를 얻으려면 고감도 카메라의 SNR을 최대한 높게 설계해야 합니다. 이런 이유로 좋은 카메라 디자인은 노이즈가 가능한 한 낮게 유지되도록 작동합니다. 강력한 기본 신호 노이즈 성능을 가진 산업용 고감도 카메라는 우수한 신호대잡음비를 제공해 물체를 식별하기가 더 쉽습니다.

높은 신호대잡음비 구현에서 빛을 최대한 효율적으로 전기 신호로 변환하는 센서의 성능은 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 양자 효율(QE)은 얼마나 많은 전하가 얼마나 많은 광자로부터 생성되는지 알려줍니다. 최근의 센서들을 예로 들면 100개의 광자로부터 60개의 전하를 생성합니다. 이는 60%의 QE에 해당합니다. 센서 기술의 지속적인 개선으로 인해 70%의 QE가 가능할 것으로 예상됩니다.

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