One of the most important errors in measurements of the luminous flux is error of spectral sensitivity of photometrical devices. This error can be multiplied by main auxiliary devices (goniophotometers, photometrical integrators) and by used standards (lamps). In this paper, we try to explain how and when we can correct this error.
PL
Jednym z najważniejszych błędów przy pomiarach strumienia świetlnego jest błąd związany z czułością widmową urządzenia. Błąd ten może być zwielokrotniony przez podstawowe urządzenia pomocnicze (goniofotometry, kule fotometryczne) i używane wzorce (źródła). W tym artykule podjęto próbę wyjaśnienia jak i kiedy można korygować ten błąd.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Photometers should have their spectral sensitivity compatible with the sensitivity curve of the human eye. In practice, it is not possible to achieve a perfect matching to this spectral sensitivity. For quantitative determination of photometer spectral correction accuracy, the CIE recommends application of an equation for expressing the value of the correction error f1’. The analysis shows that the value of f1’ depends to a considerable extent on the spectral area in which the deviations from the desired spectral sensitivity curve of the photometer occur.
PL
Fotometry powinny charakteryzować się czułością widmową zgodna z rozkładem widmowym czułości ludzkiego oka. W praktyce nie udaje się jednak osiągnąć idealnego dopasowania przyrządu pomiarowego do tej charakterystyki. Dokładność tego dopasowania ocenia się przy użyciu, zdefiniowanego przez CIE, błędu f1’. W pracy zaprezentowana została analiza tej zależności oraz wnioski które wyciągnięte zostały na jej podstawie. Analiza ta pokazuje, że na wartość błędu f1’ w dużym stopniu wpływa przedział widmowym, w którym występuje niedopasowanie do wymaganej krzywej.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Engineers have utilized spectral information and have steadily improved its applications in imaging systems for more than a century. The course of technological developments in color imaging has been dictated by system improvements measured by their efficacy for direct human consumption. It seems reasonable to us to try to emulate nature and boost capabilities of machine vision systems by optimizing the way in which they exploit spectral information. This is a two-step process: First step involves using a few spectrally broad detectors to compress the information content of the scene and the second step constructs spectral discriminants for image segmentation based on a small number of spectrally generated features assigned to each pixel. In animals the discriminant value is attributed to the object as what is called color. Previous papers have concentrated on the final segmentation step. Here we show a straightforward way to design application-specific spectral sensitivity functions to improve image segmentation. The resulting functions can be used for reliable recognition of objects in a hyperspectral image in real-time. These functions can also be used to design task-specific specialized cameras that can outperform current hyperspectral systems in terms of sensitivity, size, power consumption, robustness, price, and complexity.
Omówiono metodę i wyniki badania względnej czułości widmowej wybranych przetworników fotoelektrycznych: elementu selenowego, elementów krzemowych i ger-manowych oraz fotorezystora.
EN
The method and results of studies of relative spectral sensitivity of chosen photoelectric transducers, that is the selenium element, the silicon and germanium elements, and the photoresistor are discussed.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.