MWIR විභේදනය, ශබ්දය සහ ඉලක්ක හඳුනාගැනීමේදී Pixel Pitch ප්‍රධාන සාධකයක් වන්නේ ඇයි?

Pixel pitch සෘජුවම MWIR අනාවරකයක් ශක්තිය රැස් කරන ආකාරය සහ විස්තර නිරාකරණය කරන ආකාරය නිර්වචනය කරයි, එය තාප රූපකරණයේ වඩාත් තීරණාත්මක පරාමිතියක් බවට පත් කරයි. විශාල පික්සලයකට වැඩි අධෝරක්ත විකිරණ ග්‍රහණය කර ගත හැකි අතර, ප්‍රබල සංඥාවක් සපයන අතර ශබ්දය අඩු කරයි, එය අඩු-ප්‍රතිවිරෝධතා හෝ අඩු-විකිරණ දර්ශනවල ස්ථායී රූපකරණය සඳහා අත්‍යවශ්‍ය වේ. ඊට ප්‍රතිවිරුද්ධව, කුඩා පික්සල පික්සලයකට අඩු ශක්තියක් රැස් කරයි, එමඟින් පද්ධතිය ශබ්දයට වඩාත් සංවේදී වන අතර සංඥා ගුණාත්මක භාවය පවත්වා ගැනීමට වඩාත් නිවැරදි සංවේදක නිර්මාණයක් අවශ්‍ය වේ.

Pixel pitch අවකාශීය විභේදනය ද තීරණය කරයි. එකම සංවේදක ප්‍රමාණය සඳහා, කුඩා පික්සල මඟින් රූපය හරහා වැඩි නියැදීම් ලක්ෂ්‍ය ලබා දෙයි, සියුම් විස්තර සබල කරයි සහ දිගු-පරාස ඉලක්ක හඳුනාගැනීම වැඩි දියුණු කරයි. කුඩා හෝ දුරස්ථ ඉලක්ක හඳුනා ගැනීම සෑම වර්ධක පික්සලයක් මත රඳා පවතින යෙදුම්වල මෙම සම්බන්ධතාවය විශේෂයෙන් වැදගත් වේ.

දෘෂ්‍ය විද්‍යාව සමානව බලපායි. කුඩා පික්සල් තාරතාව සම්පූර්ණයෙන් විසඳීමට, MWIR කාච මගින් ඉහළ MTF කාර්ය සාධනයක්, නිරවද්‍ය පෙළගැස්මක් සහ උෂ්ණත්ව වෙනස්වීම් හරහා ස්ථායී අවධානයක් ලබා දිය යුතුය. දෘෂ්ටි විද්‍යාවට පික්සල් ප්‍රමාණයට නොගැලපේ නම්, සෛද්ධාන්තික විභේදන වාසිය නැති වේ.

සැබෑ භාවිතයේදී, පික්සෙල් පිට්ටනිය ප්‍රධාන ප්‍රතිඵල තුනකට බලපෑම් කරයි: රූපය කෙතරම් පිරිසිදුද (ශබ්දය), කොපමණ විස්තර විසඳිය හැකිද (විභේදනය), සහ පද්ධතියකට දුරස්ථ ඉලක්කයක් හඳුනාගෙන වර්ගීකරණය කළ හැක්කේ කෙසේද යන්න විශ්වාසදායක ලෙස. ඕනෑම MWIR කැමරා හරය ඇගයීමේදී පික්සල් පිට්ටනිය මූලිකව සලකා බලනුයේ එබැවිනි.