Probar ganancia, profundidad de bits y ruido de bajo contraste

Qué resuelve la prueba

Más brillo y más bits de salida no mejoran automáticamente la visibilidad. Compare contraste normalizado y ruido antes de elegir ajustes.

Este método de puesta en marcha es independiente del fabricante. Antes de cambiar ajustes, consulte el manual del modelo concreto de cámara, lente, sensor o controlador. Los números son hipotéticos, no mediciones de Deyi Vision ni especificaciones del producto.

Condiciones de aplicación

Use defecto estático de bajo contraste y fondo equivalente con luz y exposición fijas. Desactive ganancia automática y mejoras; distinga bits del sensor del formato transmitido.

Distinga falta de fotones, clipping, cuantización y umbral antes de elegir ganancia. Use iluminación estable y un detalle quieto; pruebe movimiento aparte. Desactive automatismos y transformaciones tonales de medida. Conversión del sensor y formato transmitido son distintos: un contenedor mayor no garantiza más información.

Banco de pruebas y registros

Prepare decodificación de datos empaquetados, ROI iguales y al menos 100 imágenes por ajuste. Registre saturación, medias y variación temporal.

Elija regiones equivalentes de defecto y fondo, evitando bordes, polvo y saturación ajena al ensayo. Registre coordenadas, ganancia, exposición, formato, packing, luz y archivos. Una captura oscura puede separar offset y señal. Verifique signo, decodificación y escala antes de comparar.

Procedimiento

1. Capture 8 bits y profundidad superior compatible con ganancia baja y exposición igual.
2. Repita con otra ganancia compatible verificando formato y decodificación.
3. Calcule medias, ruido y CNR sobre la misma región física.
4. Reprocese con el detector real y registre omisiones y falsas alarmas en muestras independientes.

Capture sin mover muestra ni cambiar luz. Documente medias y variación, separando cambios temporales de textura espacial. Aplique la decisión a cada imagen y repita con piezas buenas y defectuosas independientes. Una probeta limpia no basta para aceptación.

Hoja de cálculo hipotética

El CNR hipotético combina dos desviaciones ROI mediante raíz de suma de cuadrados. Cambiar solo la escala de valores de 8 bits a 12 bits apenas altera el cociente. No es caracterización EMVA ni garantía de detección.

CNR = abs(mean_defect - mean_background) / sqrt(sd_defect^2 + sd_background^2)
8-bit example: abs(108 - 100) / sqrt(3^2 + 3^2) = 1.89
12-bit example: abs(1730 - 1600) / sqrt(48^2 + 48^2) = 1.92

El indicador normaliza contraste por variación combinada de ambas regiones. Valores parecidos tras cambiar escala muestran que más niveles no prueban mejor separación. Incluye textura, patrón fijo y luz: es una evaluación de esta inspección, no caracterización EMVA ni garantía universal.

Secuencia de prueba

Interpretación de la evidencia

Mida datos originales y use visualización constante. Estiramiento automático puede igualar apariencias de distribuciones distintas. Revise histogramas y clipping local, conservando polaridad y extensión del defecto. Una media favorable puede ocultar un segmento crítico indistinguible del fondo.

Diagnóstico de fallos

• Bandas o cifras enormes pueden indicar desempaquetado incorrecto.
• La saturación por ganancia destruye contraste; revise histogramas antes de interpretar la pantalla.

Saltos tras cambiar formato exigen revisar decodificación y normalización. Si ganancia aumenta señal y variación sin estabilidad, investigue fotones y material. Nuevos puntos saturados en piezas buenas requieren bajar exposición/ganancia y repetir. No oculte iluminación inestable mediante umbrales.

Aceptación y entrega

Elija ajustes que cumplan límites de omisión y alarma, con detalle útil sin saturar y capacidad de transferencia/proceso suficiente. Guarde formato y versión del decodificador.

Archive juntos datos originales, ajustes, identificadores de muestras y límites de decisión. Utilice las guías y productos relacionados para revisar los requisitos documentados con Deyi Vision.

Verifique límites declarados de clipping, estabilidad y defecto mínimo en ambas clases. Valide el formato por la cadena real y sus conversiones. Apruebe conjuntamente exposición, ganancia, formato y escala. Cambios de luz, superficie o decoder requieren comparación nueva, no confiar en bits nominales.