克服InGaAs SWIR成像技术中的像素缺陷
克服InGaAs SWIR成像技术中的像素缺陷
我们的独特算法Pixel Correction Beyond像素校正超越功能经过专门设计，用于克服SWIR成像技术中常见的像素缺陷，它所具备的性能超越了传统的动态缺陷像素校正。通过结合图像信息和灵活调整校正的强度，可明显提升SWIR成像效果，让视觉系统在运行时提升性能和节约成本。
影响获得精确测量结果的主要障碍 - 像素缺陷
由于制造缺陷、成像芯片老化或环境影响，数字工业相机的成像芯片会出现缺陷像素。这会影响图像的感知质量，进而影响测量和成像结果的准确性。
相机芯片中的缺陷像素
尤其是当曝光时间过长、增益设置过高，或者芯片工作温度过高（热像素）时，就会出现有缺陷的像素。虽然缺陷像素的数量很少，但看起来完全是黑色或白色像素，无法提供可用的信息。
InGaAs芯片的特点就是对短波红外光较为灵敏。但是，这种芯片本身也容易出现像素缺陷，随着芯片温度升高，噪声水平也会上升。
解决方案：动态缺陷像素校正
只有纠正有缺陷的像素，才能保证较高的测量精度。静态校正技术可在芯片校准过程中检测并补救缺陷像素。而动态校正则是在应用运行时对每幅图像进行连续校正，因此可以对不断变化的条件做出反应，随时校正新出现的缺陷像素。甚至在相机输出代表缺陷像素的图像数据之前，动态校正技术就能识别并纠正，并调整其值，使其在方向和强度上与周围的像素相匹配。这种像素运算所产生的计算量非常大，对时间的要求也很高，因此我们的像素校正超越算法是在相机FPGA上实现的。
更进一步：适用于SWIR成像的Pixel Correction Beyond（像素校正超越）及其他功能
对于工业用户而言，是否使用冷却型SWIR相机要取决于对成像质量的要求。Basler的解决方案整体优于以往的校正算法，其提供的成像质量可媲美冷却型(TEC)相机，能够显著降低系统成本。
Pixel Correction Beyond（像素校正超越）在SWIR成像解决方案中的优势
通过结合图像信息，我们的方法超越了传统的动态缺陷像素校正，可提供以下优势：
灵活调整校正强度
更好地修正边缘结构，同时保留图像细节
还可以修正饱和度会变化的闪烁像素
我们的算法可确保图像均匀一致，显著提高SWIR成像质量。通过调整校正强度，就能灵敏地校正图像细节。在SWIR相机的FPGA上实施这一处理过程，可确保以出色的速度处理并生成图像，不对CPU造成负担。