LEIA explique : à quoi sert la correction de champ plat ? En quoi est-elle essentielle à une caméra linéaire ?
Quel type de problème se produisant en général avec les caméras linéaires ne peut être résolu par la correction de champ plat (FFC) ?
Réponses possibles :
a) Manque d'homogénéité de la puce du capteur
b) Distorsion due à l'objectif
c) Manque de netteté sur les bords de l'image
d) Vignettage de l'objectif
LEIA vous donne la réponse
CEOwl of the European Imaging Academy
La correction de champ plat (FFC) correspond au calibrage du capteur de la caméra pour optimiser l’enregistrement et permettre une évaluation rapide et fiable.
« Sur chaque capteur, il existe un certain degré d’hétérogénéité de la luminosité de chaque pixel en raison des tolérances naturelles de fabrication », explique Lars Fermum, responsable de l'European Imaging Academy chez STEMMER IMAGING.
« En raison de ces tolérances, chaque pixel peut réagir différemment à la même quantité de lumière. Les différences de luminosité sur l’image n'ont pas beaucoup d'impact si la caméra est matricielle, car les différences qui se produisent dans l'ensemble de l'image sont mineures. L'image globale est à peine affectée ; la qualité est en général suffisante pour la plupart des applications. Cependant, avec une caméra linéaire, la hauteur du capteur n'étant que d'un pixel, toute erreur de pixel sera répétée sur chaque ligne enregistrée, à la même position. Cette erreur d'image peut prendre la forme de bandes verticales par exemple, ce qui aura un impact significatif sur les données d'image enregistrées. »
Ces erreurs d'image peuvent être compensées au moyen d'une correction de champ plat qui comprend deux étapes : le calibrage du bruit spatial fixe Fixed Pattern Noise (FPN) et la correction PRNU (Photo Response Non Uniformity).
La première étape de la correction du champ plat – le calibrage du bruit d'obscurité - est utilisée pour réduire autant que possible le Fixed Pattern Noise (FPN), également appelé Offset Noise ou Dark Signal Non Uniformity (DSNU). Pour ce faire, l'objectif doit être couvert. Ensuite, toutes les valeurs de pixel sont normalisées en utilisant un offset. Ce processus compense l' hétérogénéité de la puce du capteur.
Dans la deuxième étape, la correction PRNU (Photo Response Non Uniformity), une valeur de gain analogique est utilisée pour obtenir une certaine valeur cible pour tous les pixels dans des conditions d'éclairage uniformes. Ce processus permet d'éliminer la perte d'intensité sur bords de l’image. En même temps, comme effet secondaire, il est possible de compenser le vignettage de l'objectif. Cela permet d’obtenir un même niveau de luminosité sur toute l’image.
La correction de champ plat supprime ainsi les rayures et les ombres sur les images prises par une caméra linéaire. L'analyse de l'image est ainsi plus facile, pratique et fiable car les erreurs d’image sont moins nombreuses. Un logiciel de correction n’est plus nécessaire.
Ce que la correction de champ plat ne peut cependant éliminer, ce sont les distorsions causées par l’objectif. Pour cela, il faut utiliser un logiciel qui éliminera les erreurs directement sur les données enregistrées. Pour vous éviter cette étape supplémentaire de traitement d’images, nous vous recommandons l'utilisation d'objectifs de haute qualité qui présentent une faible distorsion.
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À ce propos : voici une vidéo pour apprendre pas à pas le fonctionnement de la correction de champ plat !
Cette vidéo de formation de STEMMER IMAGING vous montre comment effectuer une correction de champ plat (Flat-Field Correction / FFC) sur une caméra linéaire de vision industrielle en différentes étapes. La FFC vous aide à éliminer les rayures et les ombres qui peuvent apparaître sur des images fournies par des caméras linéaires.