Sensor-Technik fundamental erklärt

[slashCAM]

Nachdem wir uns weiterhin an Grundlagen-Artikeln zur Kameratechnik versuchen, sind wir auch über dieses ständig aktualisierte Online-Werk von R


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Sensor-Technik fundamental erklärt

[Funque]

Den Artikel versteht doch kein Schwans, wenn er nicht studiert hat...

[domain]

So eine grundlegende Einführung halte ich schon für wichtig, wenn auch in Konkurrenz zu dem bald erscheinenden COSMOS-Baukasten CMOS-ADVANCED.
Dessen Absatz-Chancen dürften recht gut sein, nachdem eine Markforschungsstudie ergeben hat, dass Advanced-User außer nachträglicher Grundlagenforschung eigentlich nur mehr Testaufnahmen mit div. Sensoren machen und veröffentlichen wollen.
So stehen in dem Baukasten unterschiedliche Sensoren (insbesondere hinsichtlich Pixelpitch) zum versuchsweisen Einbau zur Verfügung. Ein besonderes Highlight ist, dass auch ein CCD-Sensor mit eklatanten Bloomingeffekten ausprobiert werden kann.

Das Bild zeigt den halbfertigen Versuchsaufbau, von jedem Laien ganz einfach zu bewältigen:

[WoWu]

DerArtikel hat nur ein Problem.
Er stützt sich zwar auf elementare Grundlagen, z.B. der Poisen Statistik, auf der andern Seite aber auf reine Kameramessungen, woraus er dann Rückschlüsse zieht, aber nicht die Verbindung, wie die Messungen entstanden sind.
Ein Beispiel:
Die Poisen Statistik sagt zwar, dass die auftretenden Rauschphotonen immer aus der Quadratwurzel der Gesamtphotonen zu berechnen ist und zeigt die Tabelle .... die aber bedeutet, dass dann ein Sensor, mit einer Ladungsmenge von 90.000 Photonen, 300 Photonen Rauschen hat.
SNR errechnet sich durch 90.000/300 = 300.
Das bedeutet, dass der Sensor 300 Graustufen aufweist, also gerade mal 8Bit.
Er stellt nirgendwo die Frage, wie es denn dann möglich ist, dass in seien Tabellen, Sensoren mit 14 Bit auftauchen, die über gigantische Ladungsmengen verfügen müssten, aber beispielsweise nur um die 60.000 FW haben. Das wären dann nämlich auch eigentlich nur 8Bit (244). Wo die andern 6 Bit herkommen, sagt er nicht.
Des Rätsels Lösung, also die Funktion im Umgang mit dem Sensor lässt er dabei völlig im Dunkeln denn er vergisst leider, irgendwo zu sagen, dass der Umgang mit den Rauschphotonen in der Addition sich nach derselben Gesetzmäßigkeit verhält und sich so signifikant andere Verhältnisse einstellen.

Die Arbeit ist ein Sammelsurium von Messtabellen, ohne jeden Bezug zur Funktion wird aber dem selbstgesetzten Anspruch nicht gerecht.
Vermutlich deshalb kommt er auch schon nach wenigen Zeilen selbst zu der Erkenntnis:

Image quality is subjective and the bottom line is lighting, composition and subject are more important than the inherent image quality that a camera delivers. I have been studying sensor performance for two reasons: intellectual curiosity and a better camera for astrophotography. In comparing results on this page, do not get too carried away with over-interpreting the results. You would probably do better spending your time out photographing and refining your knowledge on lighting, composition, and subject. (see: http://www.clarkvision.com/articles/lig ... on.subject).

Und führt dann nur noch seine Messtabellen auf, die immer ganze Kameraergebnisse und so gut wie keine Sensorergebnisse aufweisen.

Dann doch lieber die Slashcam Version.
Man sollte auch nicht jeden Blog, der eine Messkurve enthält immer gleich für wissenschaftliche Erkenntnis halten.

"Das Internet nutzt nun mal nur dem, der nicht alles glaubt".

[prophet]

Was für ein interessanter Fund, danke! Der Artikel ist leider wirr geschrieben, aber es sind sehr interessante Erkenntnisse dabei.

... die aber bedeutet, dass dann ein Sensor, mit einer Ladungsmenge von 90.000 Photonen, 300 Photonen Rauschen hat.
SNR errechnet sich durch 90.000/300 = 300.
Das bedeutet, dass der Sensor 300 Graustufen aufweist, also gerade mal 8Bit.

Du verwechselst etwas: Das ist das Signalrauschen bei 90000 e-. Die Sensor-DR ist ein Verhältnis zw. FWC und read noise, also bei 2e- wärens

Code: Alles auswählen

ld(90000/2) ~= 15,5 stops

Zugegeben das ist an der Stelle im Text etwas unklar ausgedrückt.

Ferner ist der Rauschprozess (apropos, Poisson!) nicht linear, wie im Artikel auch erwähnt, du kannst nicht einfach durch 300 teilen, um auf die "Graustufen" zu kommen :-) Bei 10.000 e- ist das Rauschen ja 100 und nicht 300...
Bei 90k e- FWC kommt man somit auf ~601(+/-1) "Graustufen". Numerisch gelöst aus

Code: Alles auswählen

sum_i=1..x [ sqrt(i)*(x-i+1) ] ~= 90000

Der "Graustufen"-Teil ist jetzt von mir aus der Hüfte geschossen, falls es falsch ist, gern korrigieren.

Edith sagt: das sollte die allgmeine Formel für die "Graustufen"-Auflösung sein

Code: Alles auswählen

N = 1 + 2 * sqrt(FWC), FWC = full well capacity

[WoWu]

Ich hab ja auch nicht gesagt, dass ich das so berechne, sondern dass der Autor das so rechnet. Ganz im Gegenteil.

Nun kann man das unter "Zugegeben das ist an der Stelle im Text etwas unklar ausgedrückt. " natürlich ablegen.
Das war in der Summe auch mein Vorschlag, nämlich den ganzen Artikel darunter abzulegen.

Table 1 shows the signal-to-noise ratio when detecting different numbers of photons.

SNR ist Grundlage für Dynamik:

Dynamic Range per pixel = Maximum signal per pixel (electrons) / Measured Read Noise per pixel (electrons),

Ich denke, wir sind uns einig darüber, dass der Artikel wenig geeignet ist und Begriffe und Herleitungen unzureichend klärt, als dass er Aufklärung in Sachen Sensoreigenschaften leisten könnte.

Sorry für "Poisen" aber mein Korrekturprogramm schein keine Franzosen zu kennen :-(