理论知识
机器视觉系统成像重要参数之噪声篇
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时间:2012-07-24 10:19:58

    机器视觉技术是目前在工业上比较先进的检测技术,整个机器视觉系统包括光源、镜头、相机、图像采集卡、图像处理软件几个部分,实现了光信号的获取、光电信号的转换、电荷的存储与传输以及图像的处理等一系列过程。随着机器视觉技术的不断发展和应用,人们开始有了更宽动态范围、更高像素和更低噪声等众多需求,而这些需求也恰恰是影响机器视觉系统成像的重要参数。

    机器视觉技术是通过对信号的获取以及转换,最终达到成像目的的,信号的出现就总是会伴随着噪声的存在。在整个机器视觉系统的运作过程中,噪声的影响普遍存在着,其中有由于开关介入电容后带来电压而产生的复位噪声,有由入射光子数的变动而引发的散粒噪声,还有最为常见也是最重要的成像影响因素暗电流噪声等等。

    噪声会对机器视觉系统接收正常信号产生干扰影响,而这些接收到的干扰,在成像时就会造成图像的失真,大大降低了图像的质量。因此,对于噪声的处理是机器视觉技术的一个重要的技术环节。信噪比是评价噪声的一项技术指标,有用信号与噪声强度之比的参数就被称为信噪比,其比值越大就说明噪声对信号的影响越小,图像质量就越高。反之,图像质量就会越低。

    如此看来,如果我们想通过机器视觉系统获得更高品质的图像,就要抑制噪声的影响,提高信噪比。随着噪声种类的不同,影响机器视觉信噪比的因素也有所不同,我们用来抑制噪声的方法就不同。例如:随机噪声与绝对温度的平方根成正比、暗电流噪声随温度每升高10℃则提高2倍,因此降低温度可以减小随机噪声和暗电流噪声;散粒噪声与信号电荷量的平方根成正比,光强度增加,信噪比会变得越大;暗电流噪声与信号的储存时间成正比,存储时间越长,暗电流噪声就越大;对于转移噪声,可以采用提高衬底电压;对于复位噪声,可以采用相关双采样电路来消除等等。

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