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在工業檢測中，低照度環境（如夜間監控、微光生產線）對CCD相機的成像質量提出嚴峻挑戰。針對這一需求，需從硬件、算法與系統優化三方面制定提升策略：
一、硬件優化
增益控制
通過電子增益（EG）或模擬增益（AG）放大微弱信號，但需平衡噪聲放大問題。建議采用分段增益策略，在低照度下優先啟用高靈敏度模式。
大像素設計
增大單個像素面積（如從3μm提升至5μm），提升光子捕獲效率，降低噪聲基底。
背照式傳感器
采用背照式（BSI）CCD結構，使光線直接照射感光層，減少光損耗，典型提升靈敏度30%以上。
二、算法優化
多幀降噪（MFNR）
通過連續采集多幀圖像并疊加平均，有效抑制隨機噪聲，適用于靜態場景。
深度學習降噪
訓練神經網絡模型（如U-Net）識別噪聲特征，實現實時降噪，同時保留邊緣細節。
自適應曝光
根據場景亮度動態調整曝光時間，避免過曝或欠曝，典型曝光時間范圍可擴展至1ms-10s。
三、系統集成
補光輔助
結合紅外或近紅外光源，提升環境照度，同時采用窄帶濾光片減少雜光干擾。
溫度補償
低照度下暗電流噪聲顯著增加，需通過半導體恒溫器（TEC）穩定傳感器溫度，降低噪聲漂移。
通過硬件、算法與系統的協同優化，工業CCD相機在低照度環境下的信噪比可提升20dB以上，動態范圍擴展至100dB，滿足微光檢測需求。
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