Tradeoffs in imager design parameters for sensor reliability
Notice bibliographique
Résumé
Image sensors are continuously subject to the development of in-field permanent defects in the form of hot pixels. Based on measurements of defect rates in 23 DSLRs, 4 point and shoot cameras, and 11 cell phone cameras, we show in this paper that the rate of these defects depends on the technology (APS or CCD) and on design parameters the like of imager area, pixel size, and gain (ISO). Increasing the image sensitivity (ISO) (from 400 up to 25,600 ISO range) causes the defects to be more noticeable, with some going into saturation, and at the same time increases the defect rate. Partially stuck hot pixels, which have an offset independent of exposure time, make up more than 40% of the defects and are particularly affected by ISO changes. Comparing different sensor sizes has shown that if the pixel size is nearly constant, the defect rate scales with sensor area. Plotting imager defect/year/sq mm with different pixel sizes (from 7.5 to 1.5 microns) and fitting the result shows that defect rates grow rapidly as pixel size shrinks, with an empirical power law of the pixel size to the -2.5. These defect rate trends result in interesting tradeoffs in imager design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».