EMVA 1288 대시보드
EMVA 1288 표준(Release 4.0) 기반 통합 센서 특성화 대시보드입니다. 픽셀 설계 파라미터로부터 주요 성능 지표를 시뮬레이션합니다.
EMVA 1288 대시보드
EMVA 1288 표준 기반 통합 특성화 대시보드. 픽셀 설계로부터 주요 센서 파라미터를 시뮬레이션합니다.
피크 QE (520nm)
85.1
%
피크 응답도
0.357
A/W
포화 용량
5,000
e-
시간적 암노이즈
3.0
e- rms
SNR_max
37.0
dB
다이나믹 레인지
64.4
dB (10.7 EV)
암전류 @25C
10
e-/s
PRNU
1.0
%
절대 감도
3.5
광자
양자화 노이즈
0.35
e-
변환 이득
200.0
µV/e-
유효 비트
10.7
bit
SNR 곡선
모델 범위
이 브라우저 도구는 직관 형성, 상대 경향 비교, 설계 공간 탐색에 사용하세요. 로컬에서 실행되는 간이 모델이며 RCWA/FDTD sign-off, 실리콘 보정, 벤더 공정 데이터를 대체하지 않습니다.
더 알아보기
물리 수식과 이론
EMVA 1288 특성화 지표
쉽게 이해하기
EMVA 1288은 업계 표준 “센서 성적표”입니다. 모든 제조사가 동일한 방식으로 시험하기 때문에 서로 다른 회사의 카메라끼리 사과 대 사과로 비교할 수 있죠. 이 대시보드는 EMVA 용어에 맞춰 감도, 노이즈, 풀웰, 다이나믹 레인지, SNR을 한 화면에 묶어 보여주므로, 모든 센서를 같은 잣대로 읽을 수 있습니다.
이 대시보드는 EMVA 1288 측정 용어에 따라 감도, 노이즈, 포화, 다이나믹 레인지, SNR 지표를 묶어 보여줍니다.
모델 가정
- Dashboard는 compact synthetic input을 사용해 EMVA 1288 measurement vocabulary를 따릅니다.
- Sensor response는 선택한 operating range에서 안정적이고 선형이며 scalar noise term으로 characterization된다고 가정합니다.
- 브라우저 dashboard는 calibrated illumination을 사용한 controlled lab measurement를 대체하지 않습니다.
출력값
- QE, saturation capacity, temporal noise, SNR, dynamic range, absolute sensitivity threshold, EMVA-style summary metric을 출력합니다.
- Pixel design 가정이 표준 camera metric에 미치는 영향을 비교하는 단일 operating-point dashboard를 제공합니다.
검증 예제
- Temporal noise를 줄이면 absolute sensitivity threshold와 low-signal SNR이 개선되어야 합니다.
- Saturation capacity 증가는 noise floor가 함께 증가하지 않을 때만 DR을 개선해야 합니다.
핵심 수식
절대 감도 임계값
$$\mu_{p, \text{min}} \quad (\text{at } SNR=1)$$
- \(\mu_{p, \text{min}}\): 최소 검출 가능 광자 수
신호가 노이즈와 같아지는 데 필요한 광자 수를 추정합니다.
포화 용량
$$S_{\text{sat}} \approx FWC$$
- \(S_{\text{sat}}\): 포화 신호
풀웰은 clipping 또는 비선형성이 지배하기 전 전하 용량입니다.
SNR
$$SNR = \frac{\mu_e}{\sqrt{\sigma_d^2 + \sigma_q^2 + \mu_e}}$$
- \(\mu_e\): 평균 광전자 수
- \(\sigma_d\): 암전류 노이즈 표준편차
단순화된 대시보드는 dark/read 계열 노이즈와 샷 노이즈 항을 포함합니다.
모델 해석
- EMVA 1288은 측정 표준이지 소자 물리 시뮬레이터가 아닙니다.
- 일관된 정의 아래 카메라 수준 지표를 비교하는 데 사용하세요.
- 실제 EMVA 시험에는 보정된 조명과 영상 취득 절차가 필요합니다.
지표군
- Sensitivity 지표는 사용 가능한 신호를 얻는 데 필요한 photon 수를 설명합니다.
- Noise 지표는 temporal noise, dark noise, fixed-pattern contribution을 분리합니다.
- Saturation 및 dynamic range 지표는 full-well capacity를 noise floor와 연결합니다.
시험 절차 discipline
- 의미 있는 결과에는 calibrated irradiance, exposure control, black-level handling, linear raw data가 필요합니다.
- Gain, bit depth, image processing 같은 camera setting을 측정값과 함께 보고해야 합니다.
- 반복성이 중요합니다. 온도와 조명 안정성이 작은 차이를 지배할 수 있습니다.
아직 빠진 물리
- 대시보드는 EMVA 용어를 요약하지만 완전한 실험실 acquisition pipeline을 모사하지 않습니다.
- Spatial artifact, image-processing default, application-specific perception metric을 모델링하지 않습니다.
- 보고 가능한 camera characterization에는 공식 EMVA 절차를 사용해야 합니다.