ゲイン・ビット深度と低コントラストのノイズを試験する

この試験で確認すること

明るい表示や出力ビット数の増加だけで欠陥は見やすくなりません。正規化した信号差とノイズを比較します。

本稿はメーカーに依存しない立上げ試験の方法です。設定変更前に、使用するカメラ、レンズ、センサ、制御装置の型式別マニュアルを確認してください。計算表の数値は仮定例であり、Deyi Visionの実測結果や製品仕様ではありません。

適用条件

静止した低コントラスト欠陥と背景を、一定照明と露光で撮影します。自動ゲインと画像補正を止め、センサ深度と出力形式を別に記録します。

ゲイン選定前に光子不足、飽和、量子化、判定閾値を切り分けます。安定照明と静止した代表特徴を使い、動きぶれは別に試験します。自動調整と表示階調処理を測定経路から除きます。センサ変換深度と転送形式は別で、大きい数値容器でも情報が増えるとは限りません。

試験機材と記録

パック形式に対応した生データ復号、同一ROI、設定ごと100枚以上を用意します。飽和率、ROI平均、時間変動を保存します。

対応する欠陥・背景領域を選び、対象でない境界、埃、飽和を避けます。座標、ゲイン制御、露光、形式、パッキング、照明、ファイルを記録します。必要なら暗画像でオフセットを区別します。比較前に符号、デコード、スケーリングを確認します。

試験手順

1. 低ゲインで8ビットと対応する高ビット形式を同じ露光で取得する。
2. 別の対応ゲインで繰り返し、形式と復号を再確認する。
3. 同じ物理領域の欠陥・背景の平均とノイズからCNRを算出する。
4. 実際の検出器に再入力し、独立試料で見逃しと過検出を記録する。

試料と入射光を固定して系列を取得します。平均とばらつきの定義を記録し、フレーム間変動と領域内の模様を無意識に混ぜません。全画像に欠陥判定を適用し、独立した良品・欠陥品でも繰り返します。綺麗な基準片だけでは承認しません。

仮定条件による計算表

仮定CNRは二つのROI標準偏差の二乗和平方根を分母とします。8ビットの値を12ビットへ単に尺度変更しても、比はほぼ変わりません。EMVAに従うセンサ評価や検出保証ではありません。

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

この指標は選んだ二領域の合成ばらつきで正規化します。数値スケール変更後も同程度なら、階調数だけでは分離性能が改善しない例です。材質模様、固定パターン、照明変動も含むので、検査用の予備評価でありEMVA特性評価ではありません。

試験の流れ

結果の読み方

測定は生データ、目視は共通表示で比較します。自動コントラスト伸張は異なる分布を同じように見せます。両領域のヒストグラムと局所飽和を確認し、欠陥の明暗極性と広がりも残します。平均が良くても小さな重要部分が背景に埋もれる場合があります。

トラブルシューティング

• 縞模様や異常に大きな値ではパック形式の誤復号を確認する。
• ゲインによる飽和は情報を失う。表示の滑らかさで判断せずヒストグラムを確認する。

形式変更後の値の飛びはデコードと正規化を先に調べます。ゲインで信号とばらつきだけ増えるなら光量と材質変動を確認します。良品に飽和点が出たら露光またはゲインを下げて欠陥試験を再実施します。照明不安定を閾値で隠さないでください。

受入判定と引継ぎ

必要な細部が飽和せず、見逃し・過検出の合意基準と転送・処理能力を満たす設定を採用します。出力形式と復号器の版を保存します。

生データ、設定、試料ID、判定限界を一式で保存してください。関連製品と事前準備のガイドを参照し、記録した要件をDeyi Visionに相談できます。

飽和、判定安定性、最小欠陥の事前基準を両クラスで検証します。判定前の変換も含む実経路で形式を確認し、露光、ゲイン、形式、解析スケールを一緒に承認します。照明、表面、デコーダの変更時は公称ビット数に頼らず再比較します。