신호 대 잡음비(SNR)란 무엇입니까? 임베디드 카메라에서 SNR이 중요한 이유는 무엇입니까?

신호 대 잡음비(SNR)는 20년 전만큼 오늘날에는 논의의 대상이 되지 않을 것입니다. 한때 엄청난 과제로 여겨졌던 높은 SNR을 달성하는 것은 오늘날 많은 애플리케이션, 특히 카메라 및 이미징 기반 장치에서 특별한 기능이 아닌 표준이 되었습니다.

그러나 이 용어는 많은 사람에게 여전히 미스터리입니다. 많은 사람이 이 용어에 대해 들어봤지만, 우리 중 많은 사람이 이 용어가 무엇을 의미하는지, 어떻게 측정하는지, 카메라와 임베디드 비전 애플리케이션에서 왜 중요한지 이해하지 못합니다.

이 블로그에서는 신호 대 잡음비의 개념, 이를 계산하는 방법스마트 감시 카메라, 원격 환자 모니터링 시스템, 자율 체크아웃 카메라, 스마트 사이니지 카메라 , 등과 같은 차세대 임베디드 비전 애플리케이션에서의 신호 대 잡음비의 중요성에 대해 설명합니다.

신호 대 잡음비란 무엇입니까?

신호 대 잡음비(SNR)는 배경 잡음에 대한 원하는 신호의 강도를 측정하는데, 배경 잡음은 원하지 않는 신호입니다. SNR은 효율적인 출력을 달성하기 위해 다양한 출력 신호를 구별하는 데 필수적입니다.

신호 대 잡음비는 일반적으로 데시벨로 표현됩니다. SNR 값이 높을수록 출력이 더 좋습니다. 그 이유는 높은 SNR 출력에서 원치 않는 데이터(잡음)보다 유용한 정보(신호)가 더 많기 때문입니다. 예를 들어, 100dB의 SNR은 70dB보다 더 좋습니다.

신호 대 잡음비를 계산은 어떻께 합니까?

SNR 계산은 장치에 따라 다를 수 있습니다. 그러나 신호 값이 데시벨 형태인 경우 SNR은 원하는 신호에서 노이즈 양을 빼서 계산합니다.

따라서 SNR = SN이고, 여기서 S는 신호량이고 N은 잡음 레벨입니다.

예를 들어 이를 설명하자면, 귀하의 기기가 -50dBm(밀리와트당 데시벨)의 신호를 수신하고 있고, 노이즈 레벨이 -70dBm이라고 가정해 보겠습니다. 그러면 신호 대 잡음비는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.

SNR = -50-(-70) = 20dB

SNR을 계산하는 또 다른 방법은 아래 공식에 표시된 대로 녹음된 신호와 전체 제곱 평균 제곱근 잡음 간의 선형 비율을 구하는 것입니다. 이를 선형 SNR이라고 합니다.

임베디드 카메라에서 SNR의 중요성

카메라의 SNR은 이미지에서 발견되는 신호 품질을 나타냅니다. 높은 SNR은 많은 임베디드 비전 애플리케이션, 특히 AI/ML 알고리즘이 처리된 이미지를 분석하여 지능적인 결정을 내려야 하는 에지 기반 처리가 필요한 애플리케이션에서 필요합니다. 이는 이러한 스마트 AI 카메라 의 이미지 출력 이 사람 수 세기(감시 시스템), 인구 통계 분석(스마트 간판), 작물 감지(농업 로봇, 차량 및 드론), 객체 인식(자율 쇼핑 시스템, 로봇), 샘플 분석(의료용 현미경, 진단 장치) 등과 같은 기능에 필요한 세부 정보를 제공해야 하기 때문입니다.

저조도 카메라 모듈 에서는 높은 SNR이 필수적입니다. 저조도 카메라 모듈에서는 노이즈 수준이 일반 조명 조건에서 작동하는 카메라에 비해 이미지 품질에 훨씬 더 크고 뚜렷한 영향을 미칠 수 있습니다.

SNR과 기타 카메라 기능 간의 관계 탐색

SNR은 픽셀 크기, 센서 기능, 렌즈 품질 등과 같은 다른 카메라 기능과 상관 관계가 있습니다. 최상의 이미지 품질과 향상된 SNR을 달성하려면 이러한 카메라 기능이 서로 어떻게 관련되어 있는지 이해하는 것이 중요합니다. 다양한 카메라 속성이 SNR에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.

센서 크기: 일반적으로 더 큰 센서는 더 많은 빛을 포착하여 SNR이 높아집니다. 더 큰 센서는 또한 더 큰 픽셀을 의미하며, 이는 더 많은 광자를 수집하여 더 나은 SNR에 기여할 수 있습니다. 반면에 작은 픽셀은 노이즈가 발생할 가능성이 더 높아 SNR에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

조리개 크기: 조리개가 넓을수록 더 많은 빛이 들어오므로 SNR이 높아집니다. 조리개가 작을수록 노출 시간이 길어질 수 있으며, 이로 인해 노이즈가 더 많이 발생할 수 있습니다. 다음 섹션인 노출 시간이 SNR에 미치는 영향 이해 에서 SNR과 노출이 서로에게 미치는 영향에 대한 자세한 내용을 읽어보세요.

ISO 감도: ISO 설정이 높을수록 신호가 증폭되지만 노이즈도 증폭되어 SNR이 낮아질 수 있습니다. ISO 설정이 낮을수록 일반적으로 SNR이 좋아지지만 적절한 노출을 위해서는 더 많은 빛이 필요합니다.

이미지 처리 알고리즘: 고급 노이즈 감소 알고리즘을 사용하면 이미지 세부 사항을 손상시키지 않고 원치 않는 노이즈를 줄여 SNR을 향상시킬 수 있습니다.

셔터 속도: 셔터 속도가 빠르면 모션 블러가 줄어들지만 더 넓은 조리개나 더 높은 ISO가 필요하여 SNR에 영향을 미칩니다. 저조도 조건에서 셔터 속도가 느리면 노출 시간이 늘어나 SNR이 낮아질 수 있습니다. 다음 섹션인 노출 시간이 SNR에 미치는 영향 이해 에서 SNR과 노출이 서로에게 미치는 영향에 대한 자세한 내용을 읽어보세요.

다이나믹 레인지: 다이나믹 레인지가 좋은 카메라는 광범위한 톤을 포착하여 하이라이트와 섀도우 모두에서 더 나은 SNR에 기여할 수 있습니다. 다이나믹 레인지가 제한되면 밝거나 어두운 영역에서 세부 정보가 손실될 수 있습니다.

노출 시간이 SNR에 미치는 영향 이해

SNR과 노출 시간 간의 관계의 기본은 광자 통계를 통해 이해할 수 있습니다. 즉, 신호(S)는 노출 시간 동안 수집된 광자 수에 비례하며, 이는 광 강도(I)와 노출 시간(t)의 곱으로 계산됩니다.

입사 광자 강도를 고려하는 동안 광자 샷 노이즈(광자 샷 노이즈는 빛이 이산 단위, 즉 광자로 계산되는 모든 시스템에 내재된 노이즈 유형)도 그림에 등장합니다. 광자 샷 노이즈(SNR_Shot)로 인한 신호 대 잡음비는 다음과 같습니다.

노출 시간이 길어지면 수집되는 광자 수(N)도 늘어나고, 그에 따라 신호(S)도 커집니다. 그 결과 신호의 제곱근(√S)도 커집니다. 즉, 샷 노이즈의 맥락에서 SNR은 노출 시간의 제곱근만큼 향상됩니다.

더 긴 노출 시간을 선택하는 것의 한 가지 단점은 더 많은 광자가 수집되고 결과적으로 샷 노이즈로 인해 SNR이 더 좋아진다는 것입니다. 그러나 더 긴 노출은 전자 노이즈를 도입할 가능성도 높이고 열 노이즈와 같은 문제를 일으킬 수 있습니다. 따라서 주어진 장면에 대해 이러한 요소를 균형 있게 조절하는 최적의 노출 시간과 카메라 설정을 선택해야 합니다.

임베디드 비전 장치의 신호 대 잡음비를 개선하기 위한 실용적인 단계

높은 SNR을 달성하기 위해 신호 강도를 개선하기 위해 이득을 최대화하려는 경향이 있습니다. 하지만 이는 신호와 노이즈를 동시에 증가시킵니다. 그리고 SNR 값에 큰 변화가 없다는 것을 알게 될 것입니다. 즉, 이미징 출력의 대비가 좋아질 수 있지만 동일한 품질 문제가 계속 발생합니다.

So, while deploying 따라서 높은 SNR 애플리케이션(현미경 등)에 임베디드 카메라를 배치하는 동안 더 나은 품질의 출력(노이즈 감소)을 보장하기 위해 특정 실용적인 단계를 따라야 합니다. 따라서 올바른 아키텍처 설계로 카메라를 빌드/커스터마이징/배치하고 고품질 센서를 사용해야 합니다. 또한 열을 적절히 발산하여 센서의 온도를 낮추는 것도 도움이 될 수 있습니다.

저소음 카메라에는 저 판독 노이즈 이미지 센서가 함께 제공됩니다. 하지만 대부분의 경우 능동적 냉각도 보장해야 합니다. 이미지 센서의 다른 노이즈 소스를 관리하는 데 도움이 될 것입니다. 하지만 이는 솔루션의 전체 비용을 증가시킬 수 있습니다.

e-con Systems의 저소음 카메라

이 분야의 선구자인 e-con Systems는 의료, 생명 과학 을 포함한 다양한 산업을 대상으로 OEM 카메라를 설계, 개발, 제조하는 분야에서 20년 이상의 경험을 보유하고 있습니다 .

e-con Systems는 지난 20년 동안 다양한 임베디드 비전 애플리케이션에 적합한 저소음 카메라의 견고한 포트폴리오를 구축해 왔습니다.

아래는 e-con Systems의 모든 저소음 카메라 목록입니다.

• Sony® Pregius IMX264 흑백/컬러 USB 3.0 카메라
• e-CAM521_CUMI568C_MOD – 5MP Sony Pregius S IMX568 글로벌 셔터 카메라 모듈
• See3CAM_CU55 – 5MP 저소음 USB 카메라

이 글에서 신호 대 잡음비 개념을 잘 설명할 수 있었기를 바랍니다. 이 주제에 대해 더 궁금한 점이 있으면 언제든지 댓글을 남겨주세요. 최대한 빨리 답변드리겠습니다.

저소음 카메라를 귀사 제품에 맞게 맞춤화하고 통합하는 데 도움이 필요하시면 camerasolutions@e-consystems.com 으로 메일을 보내주세요.

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