介紹CCD與CMOS差異│威視康 機器視覺專家

CMOS的影像電荷驅動方式為主動式，感光二極體所產生的電荷會直接由旁邊的電晶體做放大輸出，耗電量低。CCD的影像電荷驅動方式為被動式， 必須外加電壓，讓每個畫素中的電荷移動至傳輸通道，耗電量較高。

 

 

繼先前針對【機器視覺是什麼】及【AI 深度學習是什麼】專篇介紹之後，我們又特別整理了CCD與CMOS比較表，讓製程主管更容易評估選用。

 

CCD是Charge Coupled Device的縮寫，感光耦合元件。

CMOS是Complementary Metal-Oxide Semiconductor的縮寫，互補性氧化金屬半導體。

 

CCD 和 CMOS，兩者都是利用矽感光二極體（photodiode）進行光電轉換，進入的光線越強，所產生的電力就越強，再透過類比數位信號轉換器，轉換為電子數位資訊。詳下方圖示CCD與CMOS訊號轉換方式比較表：

 

 

　　　　　　　　CCD與CMOS訊號轉換方式比較表 (示意圖來源：網路)

 

CMOS 的設計中，每個畫素旁都有獨立的放大器：ADC（放大兼類比數位信號轉換器），訊號直接放大並轉換成數位資料輸出。由於CMOS每個感光二極體旁都搭配一個 ADC 放大器，以百萬畫素來看，那麼就需要百萬個以上的 ADC 放大器，每個放大器在製程上都會有些微的差異，很難有同步放大的效果。

  

CCD的設計為單一放大器，曝光後會進行畫素轉移處理，將每一行中每一個畫素的電荷信號依序傳入緩衝器中，再由線路導引輸出至放大器進行放大，再串聯 ADC 輸出。

CMOS的影像電荷驅動方式為主動式，感光二極體所產生的電荷會直接由旁邊的電晶體做放大輸出。詳下方CCD與CMOS 比較表：

 

CCD/CMOS一覽表	CCD	CMOS
影像雜訊	單一放大器 低	個別放大器 高
傳輸速度	慢	快
製造成本	高	低
耗電量	高	低
感光度	高	低

                              【CCD與CMOS比較表│威視康整理】

 

 

一、CCD與CMOS影像雜訊比較：

CMOS每個感光二極體旁都搭配一個 ADC 放大器，每個放大器在製程上都會有些微的差異，很難有同步放大的效果，雜訊較多。

CCD為單一放大器，成像品質相較於CMOS來說，雜訊相對較低。

 

 

二、CCD與CMOS感光度比較：

在相同尺寸大小之感光器尺寸，CMOS的感光度會低於CCD

 

 

三、CCD與CMOS耗電量比較：

CMOS的影像電荷驅動方式為主動式，感光二極體所產生的電荷會直接由旁邊的電晶體做放大輸出，耗電量低。

CCD的影像電荷驅動方式為被動式， 必須外加電壓，讓每個畫素中的電荷移動至傳輸通道，耗電量較高。

 

 

四、CCD與CMOS製造成本比較：

CMOS具有低成本、低耗電以及高整合度的特性。

 

什麼是CCD與CMOS？您是否有更深入的理解了呢？您已經選好如何應用在生產線了嗎？

這裡是「機器視覺型錄-形狀搜索篇」先參考評估看看吧！

 

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關於機器視覺，現階段分為兩大派系：「Module視覺系統」以及「PC Base」

 

 

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目前市場上詢問度最高的「AI深度學習」，我們也整理了以下4種工具介紹影片：

 

一、Locate 特徵定位和識別：

定位工具可以從標註的圖像中學習，定位複雜的特徵和工件，透過深度學習演算法定位工件，計數貨盤上的半透明玻璃醫療小瓶，並對試劑盒和工具包執行裝配驗證檢查。使用定位工具時，只需提供標記有目標特徵的圖像即可。

影片介紹：Cognex VIDI Locate 定位工具

 

二、Analyze 分析和缺陷檢測：

檢查工具用於檢測異常和外觀缺陷。無論是裝飾表面上的刮痕，不完整或不正確的裝配件，還是織物上的紡織問題，都能透過學習物體的正常外觀，輕鬆識別所有這些問題及更多包括顯著但在公差範圍以內的變化。另可用於分割特定的感興趣區域，比如缺陷或其他感興趣區域。

影片介紹：Cognex VIDI Analyze 分析工具

 

三、Classify物體和場景分類：

分類工具用於對物體或完整場景進行分類。無論是基於包裝識別產品，分類焊縫，還是區分缺陷，都能基於標注的圖像集合學習區分不同的類別。訓練分類工具時，只需提供標記不同類別的圖像集便可。

影片介紹：Cognex VIDI Classify 分類工具

 

四、Read讀取文本和字元：

讀取工具可讀取嚴重變形，歪斜和蝕刻品質不佳的代碼。預訓練的字庫能識別大多數文本，無需額外的程式設計或字型訓練，確保迅速，輕鬆實施。這款性能卓越的工具可以重新訓練，以適應特定的OCR應用需求，且無需任何視覺專業知識。

影片介紹：Cognex VIDI Read 讀取工具

 

 

以上說明，如果您對於AI深度學習影像辨識感興趣，可以從這篇查看內容「AI 深度學習是什麼」 

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