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本文格式为Word版，下载可任意编辑镜头CRA(DOC) CRA：chief ray angle 主光线倾斜角； SENSOR存在CRA的理由是外观集光用的微透镜有FOV的问题，超出片面的光线无法被收集； LENS的CRA就是最大像高处的主光线与光轴的倾角； 假设LENS与SENSOR的CRA不搭配的话，像高较大的位置，光线会无法被有效收集，shading会被加重； 是主光线倾斜角；SENSOR（SENSOR外观有微透镜阵列）和LENS都有的；你只要留神使LENS的小于SENSOR的就行了； 今天在看资料的时候，碰见了一个英文缩写CRA，一下子触住了，在各大光学设计论坛找了找，结果在光行天下论坛上找到了答案 CRA：chief ray angle 主光线倾斜角 这个参数有好多名堂，根据网友的一些观点和阅历，总结了一下： 1、 camera中LENS和SENSOR的CRA需要举行合理的搭配，Sensor接收光能的效应一方面与Sensor本身有关，另一方面还与入射到Sensor上的光线角度有很大关系在原来的感光胶片上CRA与照度有关，而假设在CMOS或CCD Sensor上光能的采纳效率不仅与CRA有关，还与Sensor的Micro Lens开口布局有关。

因此在做Lens设计的时候CRA要尽量符合Sensor厂家供给的CRA参考值，这样才能和他们的Sensor布局相合作，提高光能接收效率其匹配的原那么为:Lens的CRA值确定要小于Sensor的Micro Lens CRA值（一般要求LENS和SENSOR的CRA曲线误差在+/-2度），否那么将会导致成像照度或色调问题 2、 生产厂家在Sensor data sheet中会附有全视场CRA参考值，不同sensor厂家有不同的要求，可以按照这个来做设计参考 3、 SENSOR存在CRA的理由是外观集光用的微透镜有FOV（Field Of View）的问题，超出片面的光线无法被收集；LENS的CRA就是最大像高处的主光线与光轴的倾角；假设LENS与SENSOR的CRA不搭配的话，像高较大的位置，光线会无法被有效收集，shading会被加重； 4、LENS 和SENSOR CRA 搭配是很主要，但目前流传的说法中有一些错误的理论，现说明一下： 1.SENSOR 有一个CRA值，也就是SENSOR 的MICRO LENS 与光电二极管的位置存在一个水平误差，并不在一条直线上，做成这样有确定的目的，按通常的做法，由于SENSOR 的MICRO LENS 与光电二极管之间存在确定的距离，这样的做的目的也是为了好搭配LENS。

2.LENS 也存在一个CRA值，这在LENS设计的时候就是要考虑的内容，根据SENSOR的CRA 值举行设计，偏差在2度以内为佳，太大了，轻易造成受光缺乏和偏色 3.并不是LENS CRA 越小越好，有人认为0度是最正确的，那也是不对的，只能说与SENSOR 的CRA 越接近越好 微透镜提高了填充系数 填充系数是指在曝光过程中曝光的像素区域的比例梦想处境下，该值为100 %由于除光敏光电二极管以外，传感器外观还有其它元件，根据传感器技术，该值可能降低30~50 %左右使用微透镜可以对此举行补偿，并将填充系数提高到90 %或以上微透镜通过收集光电二极管上的光线，以增加传感器可用区域 图 11: 使用微透镜提高有效填充系数 图 12: CMOS像素设计，带Bayer滤光片（红色）和微透镜 带 CRA 校正的微透镜 片面传感器配备了微透镜，能够对传感器边缘举行补偿这些微透镜能够补偿倾斜入射光生成的阴影入射光角度叫做主光角（CRA），而微透镜补偿叫做CRA校正微透镜的平移量单位为度（°）该微透镜 是指传感器各角落的微透镜。

图 13: 不带CRA校正的微透镜 图 14:无CRA校正时抓获的图像显示阴影 图 15: 带CRA校正的微透镜 图 16: 有CRA校正时抓获的图像 由于技术理由，数字图像传感器只能检测亮度信息，无法检测色调信息为了生产彩色传感器，每个光电管（像素）上都应用了彩色滤片下图所示的是彩色滤片的排列每四个像素中的两个像素各有一个绿色-滤片，其余两个像素一个像素具有红色-滤片，另一个像素具有蓝色滤片 这种色调分布与肉眼感色灵敏度相对应，称为拜尔模板利用拜尔模板可以正确计算出每个像素的亮度和色调信息利用拜尔模板可以正确计算出每个像素的亮度和色调信息拜尔模板留存了全传感器辨识率 图 17: Bayer RGB模板 Bayer 转换 Bayer 转换，也叫做去拜尔（de-Bayering），用于确定原始传感器数据（原始 Bayer）中的色调信息大多数 uEye 相机传输图像数据到计算机时默认使用原始 Bayer 格式然后计算机调用 uEye API 的函数举行图像数据转换用于图像显示或进一步处理 全体 USB 3 uEye CP/LE/ML 相机还支持内部去拜尔功能。

在这种处境下，彩色图像在传输至计算机时已处理完毕这样可以降低计算机 CPU 负荷需要留神的是确保相机的传输带宽足够为了转换颜色，滤波器掩码在图像上移动，并根据周边像素计算每个像素的颜色值 uEye API 支持两个滤波器掩码，这两个滤波器掩码的图像质量和CPU负荷不同 ?普遍质量（IS_CONV_MODE_SOFTWARE_3X3/IS_CONV_MODE_HARDWARE_3X3 模式） 使用较小的滤波器掩码举行转换本算法产生的 CPU 负荷较低滤光片的平均化功能可能会导致图像微弱模糊，但会裁减图像噪声本滤光片适用于对图像举行处理 ?高质量（IS_CONV_MODE_SOFTWARE_5X5 模式） 使用大滤波器掩码举行转换本算法可以实现精确的色调定位和巩固的图像细节在使用大滤波器掩码举行转换时，CPU 负荷要高于普遍滤波器掩码这种滤光片适用于可视化应用 只有绿像素感光灵敏度一致的传感器才能实现高质量的图像转换这些传感器包括： ?全体 uEye CCD 传感器 ?UI-122x/UI-322x/522x 的 CMOS 传感器 对于其他传感器，我们推举使用标准滤波器掩码。

图 18: 使用标准掩码举行拜尔转换 A “Vision” of the Future FSI and BSI Image Sensor Technology Aptina Imaging Corporation公司供稿 过去30年中，聚光技术和半导体制造工艺的创新对图像传感器像素技术产生了重大影响例如，最初便携式摄像机采用的图像传感器为25微米像素，而如今，相机中传感器的像素尺寸只有1.4微米目前，市场对像素尺寸的需求小至1.1微米，即使存在一些相关制造挑战，图像传感器制造商也能够供给更高的成像性能 标准IC制造工艺和成像专用工艺在不断进步，促进了采用前面照度(FSI)技术的图像传感器的开发在这种技术中，宛如人眼鹰一样，光落在IC的前面，然后通过读取电路和互连，结果被集聚到光电检测器中FSI为目前图像传感器所采用的主流技术，具有已获表明的大批量生产才能、高稳当性和高良率以及颇具吸引力的性价比等优势，大大推动了其在、笔记本电脑、数码摄像机和数码相机等众多领域的应用。

这些优势，再加上高性能特性，使得这种技术具有独特的本金、性能和价值定位，未来应用有望进一步扩展 — 6 —。