2. Sensor核心技术指标
选Sensor，说白了就是选一套光电转换的底子。底子好不好，就看这几个核心指标。我这些年调过的ISP方案少说也有几十款，踩过的坑大多跟这些参数理解不透有关。咱们一个一个掰开聊。
像素尺寸（Pixel Size）
像素尺寸，就是每个感光单元的物理边长。单位是微米（μm）。常见的有1.4μm、1.0μm，甚至0.8μm。你想想看，同样是一颗1/2英寸的Sensor，像素尺寸越小，分辨率就能堆得越高。
但这里有个硬道理：像素尺寸越大，单个像素能收集的光子就越多。大像素天生信噪比高，暗光表现好。小像素呢？分辨率高，但单位面积进光量少，噪声相对就大。
我的经验：做安防监控项目时，客户非要上4K分辨率，选了0.8μm的Sensor。结果晚上画面全是噪点，ISP怎么压都压不住。后来换成1.4μm的2K Sensor，画质反而更好。像素尺寸不是越小越好，得看应用场景。
| 像素尺寸 | 优势 | 劣势 | 典型应用 |
|---|---|---|---|
| ≥2.0μm | 信噪比极高，暗光优秀 | 分辨率受限 | 工业相机、天文 |
| 1.4μm ~ 2.0μm | 画质与分辨率均衡 | 体积较大 | 手机主摄、安防 |
| 0.8μm ~ 1.0μm | 高分辨率，小尺寸 | 噪声敏感，暗光差 | 手机副摄、无人机 |
量子效率（Quantum Efficiency, QE）
量子效率，就是光子转换成电子的效率。单位是百分比。QE越高，说明Sensor对光的利用率越高。说白了，同样亮度的场景，QE高的Sensor能输出更强的信号。
QE跟波长有关。一般Sensor在绿光波段QE最高，红光和蓝光会低一些。这也是为什么Bayer阵列里绿色像素占一半——人眼对绿光敏感，Sensor也得跟上。
避坑指南：我曾经遇到一个项目，Sensor标称QE很高，但实际暗光下画面偏暗。查了半天才发现，它的QE峰值在650nm（红光），而场景主要是白光LED（蓝光成分多）。选Sensor时一定要看QE曲线，别只看峰值。
满阱容量（Full Well Capacity, FWC）
满阱容量，就是每个像素最多能装多少电子。单位是电子数（e⁻）。FWC越大，动态范围越宽，高光部分越不容易过曝。
大像素通常FWC也大。但这不是的，跟工艺和设计有关。有些小像素通过深阱工艺也能做到不错的FWC。
FWC和像素尺寸的关系，我习惯用一个简单公式估算：
FWC ≈ 像素面积 × 阱深系数
典型值参考：
- 1.4μm 像素：FWC ≈ 3000 ~ 5000 e⁻
- 2.0μm 像素：FWC ≈ 8000 ~ 12000 e⁻
- 3.0μm 像素：FWC ≈ 20000 ~ 30000 e⁻注意：FWC不是越大越好。FWC大了，转换增益（Conversion Gain）通常会降低，读出噪声的贡献会相对变大。这是个权衡。
暗电流（Dark Current）
暗电流，就是没有光照时，像素自己产生的电子。单位是 e⁻/s 或 e⁻/pixel/s。暗电流越大，暗场下的底噪就越高，长曝光时尤其明显。
暗电流跟温度强相关。温度每升高6~8°C，暗电流大约翻一倍。这也是为什么工业相机要配制冷——把Sensor温度降到0°C以下，暗电流能压到几乎忽略不计。
我做过一个对比测试，数据很直观：
| 温度 | 暗电流（e⁻/s） | 10秒曝光暗噪声（e⁻） |
|---|---|---|
| 25°C | 50 | 500 |
| 40°C | ~200 | 2000 |
| 60°C | ~800 | 8000 |
你看，60°C下10秒曝光，暗电流贡献的噪声已经超过读出噪声了。所以做长曝光应用，一定要关注Sensor的散热设计。
读出噪声（Readout Noise）
读出噪声，就是Sensor把电荷转换成电压、再读出数字信号时引入的噪声。单位是 e⁻（均方根值）。读出噪声决定了Sensor的底噪下限。
现代CMOS Sensor的读出噪声可以做到1~3 e⁻，高端产品甚至低于1 e⁻。CCD的读出噪声更低，但速度慢、功耗高，现在基本被CMOS取代了。
读出噪声和增益有关。增益越高，读出噪声的贡献会被放大。所以高ISO下画质变差，不全是增益的锅，读出噪声也在作祟。
我的习惯：选Sensor时，我会把读出噪声和满阱容量放在一起看。两者比值决定了动态范围。比如FWC=10000 e⁻，读出噪声=2 e⁻，动态范围就是 20×log₁₀(10000/2) ≈ 74dB。这个值低于60dB的Sensor，我基本不考虑。
核心指标关系图
这几个指标不是孤立的。它们互相影响，共同决定了Sensor的成像底子。我画了一张关系图，帮你理清脉络：
五个指标的综合权衡
选Sensor不是看单个指标，而是看组合。我总结了一个简单的选型思路：
- 先定像素尺寸——根据分辨率要求和光学系统（镜头、光圈）决定。
- 再看QE曲线——确认QE峰值覆盖你的主要光源波段。
- 检查FWC和读出噪声——两者比值决定动态范围，至少60dB起步。
- 评估暗电流——长曝光或高温环境，暗电流必须低。
- 综合看信噪比——把光子散粒噪声、读出噪声、暗电流噪声都算进去，估算实际SNR。
一个小技巧：我习惯把Sensor的datasheet参数整理成一张对比表，然后根据项目需求加权打分。比如暗光场景，QE和像素尺寸权重高；高动态场景，FWC和读出噪声权重高。这样选型就有据可依，不会拍脑袋。
嗯，这五个指标是Sensor选型的基石。理解透了，后面ISP调优才能有的放矢。你想想看，如果底子本身就差，ISP再怎么调也是事倍功半。