Surmonter les défauts des pixels dans l'imagerie SWIR InGaAs
Our unique algorithm, Pixel Correction Beyond, is engineered to overcome the pixel defects common in industrial SWIR imaging. It goes beyond conventional dynamic defect pixel correction to deliver exceptional image quality. By incorporating the image content and providing flexible adjustment of the correction strength, you achieve significantly better SWIR image results. This means you benefit from increased performance and cost savings while operating your vision system.
Le principal obstacle à des résultats de mesure précis : les pixels défectueux
Les pixels défectueux apparaissent dans les capteurs d'image des caméras industrielles numériques en raison de défauts de fabrication, du vieillissement des capteurs d'image ou d'influences environnementales. Ils peuvent donc nuire à la qualité perçue de l'image et donc à la précision des mesures et des résultats de l'image.
Pixels défectueux dans les capteurs de la caméra
Les pixels défectueux se produisent notamment en cas de temps d'exposition longs, de réglages de gain élevés ou de fonctionnement du capteur à des températures élevées (création de pixels chauds). Bien qu'ils soient peu nombreux, ils apparaissent comme des pixels complètement noirs ou blancs et n'offrent donc aucune information utilisable.
Les capteurs InGaAs sont connus pour leur sensibilité à la lumière infrarouge à ondes courtes. Cependant, ils sont aussi intrinsèquement sujets aux défauts des pixels, les niveaux de bruit augmentant à mesure que la température des capteurs s'élève.
Une seule solution : Correction dynamique des pixels défectueux
Seule la correction des pixels défectueux permet de garantir une grande précision de mesure. La correction statique détecte les pixels défectueux lors de l'étalonnage du capteur et les enregistre. La correction dynamique, en revanche, travaille en continu sur chaque image pendant que l'application fonctionne et peut donc réagir aux conditions changeantes pour corriger les nouveaux pixels défectueux. Elle reconnaît et corrige les pixels défectueux avant même qu'ils ne quittent la caméra sous forme de données d'image, en ajustant leurs valeurs pour qu'elles correspondent aux pixels environnants en termes de direction et d'intensité. Ces opérations sur les pixels sont très intensives en termes de calcul et de temps, c'est pourquoi notre algorithme Pixel Correction Beyond est implémenté sur le FPGA de la caméra.
Un pas de plus : Correction de pixel au-delà de l'imagerie SWIR
Pour les utilisateurs industriels, la question de savoir s'il faut ou non utiliser une caméra SWIR refroidie dépend de la qualité d'image requise. La solution Basler's surpasse les algorithmes de correction précédents, offrant une qualité d'image comparable à celle des caméras à base de TEC et réduisant ainsi le coût du système de manière significative.
Avantages de la correction des pixels au-delà de la solution d'imagerie SWIR
En intégrant le contenu de l'image, notre approche va au-delà de la correction dynamique conventionnelle des pixels défectueux :
Réglage souple de l'intensité de la correction
Meilleure correction des structures sur les bords des images tout en conservant les détails de l'image
Les pixels clignotants avec une saturation variable peuvent également être corrigés
Notre algorithme garantit une image uniforme et cohérente, et donc une amélioration significative de la qualité de l'imagerie SWIR. Des corrections sensibles des détails de l'image peuvent être apportées en ajustant l'intensité de la correction. La mise en œuvre sur un FPGA de caméra SWIR garantit que les images sont générées à une vitesse de traitement optimisée sans augmenter la charge de l'unité centrale.
Nos caméras SWIR
Modèles de caméras ace 2 X visSWIR
Trouvez la caméra adaptée à votre application ou utilisez notre Configurateur de système de vision pour concevoir votre système.