在機器視覺系統(tǒng)中，曝光時間（Exposure Time）和增益（Gain）是影響圖像質(zhì)量的核心參數(shù)，二者共同決定了圖像的亮度、

噪聲和動態(tài)范圍。以下從原理到實踐，逐步解析其控制邏輯與優(yōu)化策略。

一、曝光時間（Exposure Time）

1. 基本原理

曝光時間的定義：傳感器感光元件（如CMOS/CCD）接收光信號的時間長度，單位為微秒（μs）或毫秒（ms）。

1）逐行曝光（Rolling Shutter）：

常見于CMOS傳感器，逐行按順序曝光，不同行的曝光時間存在微小延遲。

優(yōu)勢：功耗低，適合動態(tài)場景（如運動物體）。

缺點：高速運動物體可能產(chǎn)生“果凍效應(yīng)”（Jello Effect）。

2）全局曝光（Global Shutter）：

所有像素同時曝光，適合高精度靜態(tài)場景（如工業(yè)檢測）。

缺點：成本高，功耗大。

2. 曝光時間的控制邏輯

1)手動控制：

通過軟件（如Halcon、OpenCV）或硬件接口直接設(shè)定固定曝光時間。

示例：在光照穩(wěn)定的工業(yè)環(huán)境中，設(shè)定曝光時間為8ms以匹配流水線速度。

2)自動曝光（AE, Auto Exposure)：

系統(tǒng)根據(jù)圖像亮度動態(tài)調(diào)整曝光時間。

算法邏輯：

a)計算圖像平均灰度值（或ROI區(qū)域亮度）。

b) 若亮度低于閾值（如100/250），則增加曝光時間；若過曝則減少。

c) 結(jié)合反饋循環(huán)（如PID控制）平滑調(diào)整。

3. 曝光時間對圖像的影響

亮度：曝光時間越長，圖像越亮，但過曝會丟失高光細(xì)節(jié)。

動態(tài)模糊：曝光時間過長時，運動物體模糊（需根據(jù)物體速度調(diào)整）。

噪聲：曝光時間本身不直接引入噪聲，但低光下需配合增益調(diào)整。

二、增益（Gain）

1. 增益的定義與類型

1)模擬增益：在傳感器內(nèi)部放大模擬信號（電壓），提升信號強度。

優(yōu)點：放大信號的同時放大噪聲，但信噪比（SNR）相對穩(wěn)定。

缺點：動態(tài)范圍降低（高增益下飽和更快）。

2)數(shù)字增益：對數(shù)字化后的圖像數(shù)據(jù)進行乘法放大（如將像素值×1.5）。

缺點：放大噪聲，導(dǎo)致圖像顆粒感增強。

2. 增益的控制邏輯

1)手動控制：直接設(shè)置增益值（如0dB~24dB）。

示例：低光環(huán)境中設(shè)定增益為12dB以提升亮度。

2)自動增益控制（AGC, Auto Gain Control）：

與自動曝光協(xié)同工作，優(yōu)先通過調(diào)整曝光時間滿足亮度需求，不足時再增加增益。

典型策略：

a) 曝光時間拉滿仍欠曝 → 提升模擬增益。

b) 避免數(shù)字增益（優(yōu)先保留原始信號質(zhì)量）。

3. 增益對圖像的影響

亮度：增益越高，圖像越亮。

噪聲：增益放大信號的同時放大噪聲（尤其是暗部），導(dǎo)致SNR下降。

動態(tài)范圍：高增益下傳感器的飽和閾值降低，高光區(qū)域細(xì)節(jié)丟失更快。

三、曝光時間與增益的協(xié)同優(yōu)化

1. 核心原則

優(yōu)先調(diào)整曝光時間：在允許的范圍內(nèi)盡可能延長曝光時間，減少增益依賴。

增益作為補充：當(dāng)曝光時間受限于運動模糊或幀率時，再逐步提升增益。

2. 場景化調(diào)整策略

高速運動場景（如傳送帶檢測）：

縮短曝光時間（如1ms）以凍結(jié)運動 → 需提高增益補償亮度。

噪聲問題可通過后續(xù)算法（如降噪濾波器）緩解。

低光靜態(tài)場景（如顯微鏡成像）：

延長曝光時間（如100ms）→ 關(guān)閉增益以保留細(xì)節(jié)。

若需實時性，可適當(dāng)增加模擬增益（如6dB）。

高動態(tài)范圍場景（如強光與陰影共存）：

多幀曝光（HDR技術(shù)）：短曝光捕獲高光細(xì)節(jié)，長曝光保留暗部。

單幀下需權(quán)衡曝光與增益，避免局部過曝或欠曝。

3. 硬件與算法的協(xié)同

1)硬件支持：

某些傳感器支持雙增益模式（Dual Gain）：同時輸出低增益和高增益圖像，后期融合以擴展動態(tài)范圍。

抗溢出門（Anti-Blooming Gate）：防止過曝像素電荷溢出到相鄰像素。

2)算法補償：

非均勻性校正（NUC）：消除增益引入的固定模式噪聲。

暗電流補償：長曝光時扣除傳感器熱噪聲。

四、實踐案例

案例1：食品分揀流水線

- **需求**：檢測高速移動的包裝缺陷，避免模糊。

- **參數(shù)設(shè)置**：

- 曝光時間：2ms（凍結(jié)運動）。

- 增益：18dB（補償?shù)推毓饬炼龋?/p>

- 結(jié)果：圖像輕微噪聲，但通過形態(tài)學(xué)算法仍可準(zhǔn)確識別缺陷。

案例2：半導(dǎo)體晶圓檢測

- **需求**：高精度識別微米級劃痕，要求低噪聲。

- **參數(shù)設(shè)置**：

- 曝光時間：50ms（靜態(tài)場景）。

- 增益：0dB（禁用增益）。

- 結(jié)果：圖像信噪比高，缺陷對比度清晰。

五、總結(jié)

曝光時間決定“光量積累”，影響動態(tài)模糊與亮度；

增益決定“信號放大強度”，影響噪聲與動態(tài)范圍；

協(xié)同優(yōu)化需平衡場景需求（速度、噪聲、動態(tài)范圍），結(jié)合硬件特性與算法補償。

在實際應(yīng)用中，通過實驗標(biāo)定不同光照條件下的最佳參數(shù)組合，并利用自動曝光/增益算法實現(xiàn)動態(tài)適應(yīng)，是提升機器視覺系統(tǒng)魯棒性的關(guān)鍵。