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Definitionen von Random Noise, Photon Shot Noise und Reset Noise

Random Noise beschreibt eine Bildstörung, die unvorhergesehen auftritt und ein temporäres Rauschen verursacht. Aus Anwendersicht wird diese Form des Rauschens als nicht so störend wahrgenommen wie das Fixed Pattern Noise, da das menschliche Gehirn bei der Auswertung von Bildern weniger empfindlich ist. Für einen Bildverarbeitungsalgorithmus aber kann diese Art des Rauschens problematisch sein, da es sich nur schwer von feinen Texturen unterscheiden lässt. Aus technischer Sicht stellt die Unvorhersehbarkeit in der Tat ein Problem dar und macht aktive Kompensationsmechanismen erforderlich. Eine der einfachsten Methoden besteht darin, den Durchschnittswert einer Reihe von Bildern zu bilden.

Photonen treffen nicht gleichmäßig auf den Sensor auf, sondern gemäß der Poisson-Wahrscheinlichkeitsverteilung. Das Photon-Shot-Noise entspricht der Quadratwurzel der Anzahl der von einem Pixel detektierten Photonen. Diese Art des Rauschens lässt sich nicht korrigieren. Wenn jedoch die Lichtstärke und die Quanteneffizienz des Pixels bekannt sind, lässt sich das Rauschen recht gut abschätzen.

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Das kTC-Rauschen ist eine weitere Störvariante: In einer Photodiode akkumulierte Ladungen werden mithilfe eines Kondensators in eine Spannung umgewandelt. Nach jedem Umwandlungszyklus muss der Kondensator auf eine bestimmte Referenzspannung zurückgesetzt werden. Bei diesem Prozess gibt es eine gewisse von der Temperatur und dem Kapazitätswert abhängige Unsicherheit. Daher wird dieses Rauschen als kTC-Rauschen bezeichnet. Diese Form des Rauschens wird üblicherweise mit der sogenannten Correlated Double Sampling (CDS)-Methode korrigiert, was bedeutet, dass der Spannungswert des Kondensators unmittelbar nach dem Zurücksetzen gelesen und dieser Wert als Offset des letzten Wertes angesehen wird. CDS ist bei CMOS-Sensoren direkt im Schaltkreis implementiert, während bei CCD-Sensoren eine speziell integrierte Schaltung diese Aufgabe übernimmt.

Nicht korrigierbar ist das Quantisierungsrauschen, das folgende Ursache hat: Der Analog-Digital-Wandler (ADC) eines Bildsensors rechnet ein analoges Signal in ein digitales um. Bei dieser Umwandlung gehen einige Informationen verloren, da ein bestimmter Bereich von analogen Werten einem digitalen Schritt gleichkommt. Das hierdurch erzeugte Rauschen entspricht dem analogen Wert dividiert mit √(Bittiefe ADC).

Der Einfluss des Rauschens auf die Sensor-Performance

Das Grundrauschen eines Sensors beeinflusst maßgeblich dessen Empfindlichkeit und damit die Bildqualität. Ein Sensor ist umso empfindlicher, je höher sein Wirkungsgrad (Quanteneffizienz) und je niedriger sein Grundrauschen ist. In Industriekameras wird zur Verstärkung des nutzbaren Signals und der erreichbaren Helligkeit häufig der Grauwert manipuliert, wodurch sich aber gleichzeitig auch das Rauschen erhöht und der Nutzen der Signalverstärkung eingeschränkt wird. Auch die maximal erreichbare Dynamik wird immer durch einen gewissen Rauschanteil gemindert. In der Praxis ist das Verhältnis zwischen dem tatsächlich nutzbaren Signal und dem Rauschanteil durch das Signal-to-Noise-Ratio (SNR, Signal-Rausch-Verhältnis) in dB ausgedrückt und durch das beschriebene Photon-Shot-Noise begrenzt. Die Berechnung des SNR nach dem Messstandard EMVA1288 lautet: SNR = √aus maximal erfassbare Elektronen eines Pixels. Daraus lässt sich dann der SNR-Wert in dB wie folgt ableiten:
SNR (in db) = 20*log(SNR).
Das Signal-to-Noise-Ratio ist damit der Praxis-Wert für die Dynamik des tatsächlichen nutzbaren Signals nach der A/D-Wandlung. Auch wenn das menschliche Auge höchstens 60 Grauwertstufen unterscheiden kann, so steht das SNR für die Algorithmen der Bildanalyse und damit zur Verbesserung der Detektionsgenauigkeit zur Verfügung. Ein geringes Rauschen sowie ein intelligenter Umgang damit führen zu einer präzisieren Erfassung.

Neben der Auswahl des optimalen Sensors kann Rauschen durch eine verbesserte Beleuchtung, auf die Sensorleistung abgestimmte Objektivauflösungen und durch eine geringe Wärmeentwicklung im Vision-System positiv beeinflusst werden. Wie das Rauschen weitgehend vermieden und bestmöglich korrigiert werden kann, ist ein komplexes Thema. Erfahrene Bildverarbeitungsexperten wissen um Theorie und Praxis, um die Probleme zu lösen. Das globale Experten-Team von FRAMOS beispielsweise unterstützt Anwender mit ausführlicher Beratung zu Systemkomponenten, deren Kriterien und Wechselwirkungen sowie Messungen und Testaufbauten. Unterstützung gibt es auch zu Evaluation, zum optimalen Anwendungsaufbau sowie dessen Konfiguration und Implementierung.

* Stephanie Simon ist Field Application Engineer bei Framos, Taufkirchen.

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