高分辨率成像
挑战：随着 PCB 和平板显示器的密度不断增大，行业需要合适的相机以便设计精确、经济高效以及吞吐量高的检测系统。
解决方案：
我们的高分辨率相机配备了众多适用于检测大型高精细度零部件的功能。 您可以：
• 仅使用一部 900 万、1200 万或 2000 万像素的相机来替代多部相机。
• 通过高帧率和高级触发选项增加吞吐量。
• 借助动态范围和低噪声技术获取高精细图像。
高分辨率光学检查
通过降低复杂度和增大通量来降低成本
5 MP 图像显示为100%放大
放大至 100% 的 2000 万像素图像。
更多细节可以在 LED 内检测到。
5 MP 图像，显示为 400% 放大。
LED内部的细节更加像素化。
20 MP 图像，仅显示为 200% 放大。可以更清晰地看见 LED 内部的细节。
成本降低
采用多部相机的检测系统需要配备多个镜头、多条数据线和 GPIO 电缆以及多个控制器卡。 而一部超高分辨率相机只需要分别配备一个上述组件即可，这能帮助节省大量资金。 同时，零部件数量的减少还有助于提高系统的可靠性和降低维护成本。 超高分辨率 1” 和 1.1” 传感器紧凑小巧，可与 C 接口光学组件搭配使用。 高品质 C 接口镜头完全支持超高分辨率传感器，不用投入高昂成本，也无需使用大尺寸 F 接口光学组件。
简化检测系统
与使用多部低分辨率相机相比，仅使用一部超高分辨率相机可以显著降低成像系统的复杂性和成本。 若仅使用一部相机，便不再需要多部相机触发同步，而且可以避免同步抖动造成的检测伪影。 单相机系统无需管理通道带宽，这可为照明系统设计提供更大的自由度。 由于使用的相机、镜头、电缆和接口卡数量减少，单相机系统的可靠性会更高，而且系统校准和故障排除也会更轻松。
左侧：4 部 500 万像素相机覆盖的区域对比一部 2000 万像素相机覆盖的区域。
右侧：500 万像素相机和 2000 万像素相机的覆盖区域差异的比例图示。
使用多部相机覆盖大面积区域时，需要极其精确地对齐。 而振动和热膨胀会导致相机对齐失准，致使图像“撕裂”。 此外，相机之间的颜色不平衡还会产生额外伪影。 在软件中进行图像对齐和颜色校正会增加视觉应用程序开发流程的复杂性，而且运行该应用程序需要占用更多系统资源。 再者，通过软件对齐多相机系统需要图像间有重叠，而这会缩小相机覆盖区域。 虽然校准一部相机很简单，也可以快速完成， 但要校准四部相机并保持其始终处于校准状态，所需的时间将大大增加。 若仅使用一部超高分辨率相机，您便可以避免这些问题。
高性能相机图像质量
若要对高密度 PCB 和平板显示器进行光学检测，只计算像素数是不够的。 这正是 FLIR 超高分辨率相机采用最新 Sony Pregius 和 Starvis 传感器的原因所在。 凭借这些传感器提供的出色成像性能，用户不仅可以简单地检测组件位置，更可以进一步验证零部件数量、零部件方向和回流焊后连接质量。
动态范围
动态范围是图像传感器可记录的最高光强度与最低光强度之间的差值范围。 高动态范围传感器可以捕捉到阴影区域和光明区域中的细节。 经照明后，高密度 PCB 上的无光泽和高度反光零部件会分别产生阴影和亮点。 具有高动态范围的相机可以克服此问题，无需进行多次曝光 HDR 处理。 动态范围的测量单位为 dB。
颞暗噪声
颞暗噪声的测量单位为 e-，是像素被传感器读取时的亮度测量方差。 颞暗噪声可使像素变亮，即使像素未受到光子撞击。 在阴影或亚光黑 IC 的表面等黑暗区域，颞暗噪声会产生模糊图像，使得难以看到部件数量等精细细节。 降低颞暗噪声能够检测到低密度信号，否则此类信号将隐藏在本底噪声下。 Sony Pregius 和 Starvis CMOS 传感器的颞暗噪声是其他 CMOS 传感器的颞暗噪声的二分之一到四分之一，是 CCD 的四分之一到九分之一。
量子效率
量子效率 (QE) 用于衡量相机对特定波长的光的敏感度。 传感器的量子效率越高，它将光转化为电信号的效率就越高。 Sony 新推出的 900 万、1200 万和 2000 万像素传感器具备出色的量子效率，能够通过短时曝光捕捉高品质图像，从而大大缩短检测时间。
有关更详细的量子效率解释，请参阅问题解决课程 #1：Capturing consistent color。
高吞吐量检测
超高分辨率 FLIR 相机的功能集让用户能够快速检测大型高精细度零部件。 高帧率和高级触发选项为用户提供精确控制功能，确保在对平板显示器成像时与显示器的刷新周期保持同步。 提升后的 10 GigE 带宽接口甚至支持更高帧率。 最新 CMOS 传感器出色的动态范围省去了多次曝光 HDR 成像过程，而且它们的高量子效率和低颞暗噪声将确保通过短时曝光捕捉精细细节。
镜头注意事项
要想充分利用超高分辨率相机的性能，您需要使用高分辨率光学组件。 高品质镜头可以在整个图像上（而不仅仅是图像中央）提供出色的亮度、对比度和清晰度。 虽然焦距相同的两个镜头可能看起来差不多，但它们的光学性能却可能相差甚远。
MTF 图
为了帮助用户根据自己的相机和应用选择合适的镜头，制造商往往会在镜头规格中提供调制传递函数 (MTF) 图。 在 MTF 图中，纵轴表示清晰度和对比度，横轴表示到图像中心的距离。 镜头性能越高，MTF 数值越大，且在距离镜头中心较远的位置也有较大的 MTF 数值。
左侧：高性能镜头、低性能镜头与假定完美镜头的对比图。
高性能镜头在整个图像上保持出色的对比度和清晰度。
右侧：使用高性能镜头拍摄的图像一角的裁剪细节与使用标准镜头拍摄的图像的对比。 可以明显看到前者的对比度和清晰度更出色。 越靠近图像四角和边缘，低性能镜头（紫色）就会变得越模糊。
