렌즈 주 광선 각도 및 문제점인 CRA 불일치의 정의

Lens Chief Ray Angle Mismatch, CMOS Sensor Architecture, and the Impact on Image Quality 

Jul 27, 2025
작성: Max Henkart
2024년 10월 18일 업데이트

렌즈의 주 광선 각도(CRA)와 센서의 주 광선은 색상 음영 및 비네팅과 같은 이미지 품질 요소에 영향을 미칩니다.

CRA 불일치로 인한 영향의 크기는 제곱의 차이를 사용하여 근사화할 수 있습니다. 이는 센서의 픽셀 아키텍처에 따라 다르지만, 대략적인 추정 규칙으로 유용합니다.

다음은 당사의 CIL340 M12 렌즈를 사용하여 CRA 불일치 문제를 적절하게 해결한 경우와 비교한 예시입니다.

주 광선 입사각 불일치

이미지 센서의 주 광선 각도는 무엇입니까?

먼저 최신 상보형 금속 산화막 반도체(CMOS) 픽셀의 아키텍처부터 시작하겠습니다. 다음은 제가 마크업한 Sony 웹사이트의 단순화된 픽셀 아키텍처입니다.

이 단순화된 마케팅 그림에서 픽셀의 여러 구성 요소를 볼 수 있습니다.

UofR에서 예전에 공부했던 다이오드 입문 교재는 Sze and Lee "Semiconductor Devices, 3rd ed."입니다.

CMOS 이미지 센서 CRA Starvis2.webp__PID:6c23d145-7026-4128-82dd-1b8dfe06770c

렌즈의 주 광선 각도는 무엇입니까?

렌즈의 주 광선은 광학 시스템에서 조리개 스톱의 중심을 통과하는 광선입니다.

물체 공간에서 렌즈를 보면 주 광선은 입사 동공에서 광축을 가로지르는 광선입니다.

이미지 공간에서 보면 출사 동공의 중심에 있는 광선입니다.

Hecht의 Optics Fifth Edition 185페이지에는 일반적인 3요소 광학 이미징 시스템에 대한 훌륭한 1차 광학 다이어그램과 설명이 있습니다. 

광학 주 광선 및 주변 광선

주 광선은 물체 공간의 모든 조명 지점에 존재합니다. "실제" 렌즈에서는 어떻게 보이는지 살펴봅시다.

일반적으로 주 광선 입사각을 논할 때 렌즈 조합의 가장 넓은 시야에 해당하는 "최대 CRA"를 지칭합니다.

렌즈의 주 광선과 센서의 주 광선을 정확하게 비교하려면 이미지의 사용 가능한 영역 전체에서 CRA를 고려해야 합니다.

CRA 불일치는 물리적으로 어떻게 나타나며, 높은 CRA 각도에서 CRA 불일치가 더 중요한 이유는 무엇입니까?


로우 프로파일 렌즈(짧은 TTL)는 일반적으로 CRA가 매우 높은데, 설계에 낮은 CRA 요구 사항을 강제할 경우 광학 설계 성능이 수렴되지 않기 때문입니다(좋지 않음).

센서 제조업체는 시스템 수준의 이미지 품질을 제공하기 위해 센서에서 마이크로 렌즈의 공간 설계를 조정하여 렌즈 CRA를 보정합니다. 이 마이크로렌즈 조정은 일반적으로 대량 생산(연간 10백만 개 이상)을 하는 기업에서만 가능하므로 나머지 기업들은 올바른 센서 변형과 그에 맞는 렌즈를 선택하기 위해 최선을 다해야 합니다.
 

25° CRA에서 마이크로렌즈의 경사 의존도(CIL023 2.2mm F/2.2)

15° CRA에서 마이크로렌즈의 경사 의존도(CIL039 3.9mm F/2.8)

CRA 불일치로 인한 색상 음영 보정

CRA mismatch CAN be corrected for in post process, but ONLY in applications with well controlled static illumination such as industrial machine vision for inspection.

When the light sources change, it becomes challenging to compensate. This is due the friendly topic of metamerism. We've seen a major CRA mismatch (20° non-linear mismatch) overcome before in a regular indoor environment, so it is doable to a "good enough" extent. This requires advanced ISP tuning with a calculated pixel-level spectral energy distribution 3DMLUT approach. This in turn will slow down other performance metrics in your camera and/or require more compute, so generally not the best practice to get into this sitatuon.  

Additionally, there are only a handful of leading image quality experts with the requisite knowhow and experience to get to a "good enough" quality with a >15° nonlinear mismatch with a sensor at 33°.  I estimate <50 people in the world and it is near impossible to hire them as they are in high demand at big tech companies. So unless you are fortunate enough to be on a team with one of these experts, we highly advise against venturing down the rabbit hole of thinking you can solve >15° nonlinear CRA mismatch in software: your project will likely have a 6-12 month delay and budget overrun.

Regardless of the approach and expertise there will be more color tuning corner cases that occur with huge CRA mismatch, than when you have a well-matched lens to sensor CRA.

The Take-Away: We suggest Low Linear CRA (~<20°) Lenses/Sensors when Possible.

Otherwise Match the Lens Chief Ray Angle As Closely to the sensor as possible 

We generally recommend matching CRA within +/-10° if the sensor's CRA is <10°, +/-7° if the sensor's CRA is >10° and <20°, and within +/-4° if the sensor's CRA is >20°.

However, it really depends on the pixel architecture and your application.

Jon Stern from GoPro's optics team provided his opinion publicly during a talk at the Embedded Vision Summit in 2020: View Slide 22 Here.

This mismatch tolerance must hold across the entire field of view, so make sure to compare a full plot if the sensor's specification sheet says "non-linear" on it.

Incorrect CRA matching can result in radial red to green color shading from the center of an image to the corner.

This shading is dependent upon illumination conditions, so it makes Image Quality Tuning extremely difficult.

This is a common issue when trying to build a camera using a "Mobile" Sensor with an "Industrial" Lens or vis-versa. We've seen multiple startup projects run into this issue, resulting in extensive cost (>$100k) and schedule (>1yr) overruns.

어떤 용도로 사용하시나요? Commonlands Optics의 렌즈는 모든 스펙트럼을 커버합니다.

왜곡률 최소화 2.2mm M12 렌즈

CIL023-F2.2-M12B650

왜곡률 최소화 2.2mm M12 렌즈

왜곡률 최소화 6mm M12 렌즈

CIL059-F1.7-M12B650

왜곡률 최소화 6mm M12 렌즈

왜곡률 최소화 6.8mm M12 렌즈

CIL068-F2.5-M12A650

왜곡률 최소화 6.8mm M12 렌즈

모바일 로보틱스?

컴퓨터 비전 최적화를 위해 낮은 F값 또는 왜곡이 적은 렌즈를 찾아보세요.

공장 자동화 머신 비전?

당사의 비용 효율적인 소형 C-Mount 렌즈는 최대 1.1"~1.2" 형식의 글로벌 셔터 센서용으로 설계되었습니다.

180°@14.2mm C-Mount 어안 렌즈

CIL505-F2.2-CMANIR

180°@14.2mm C-Mount 어안 렌즈

8mm C-Mount 렌즈 1.1" 12MP

CIL508-F2.4-CMANIR

8mm C-Mount 렌즈 1.1" 12MP

12mm C-Mount 렌즈 1.1" 12MP

CIL512-F2.8-CMANIR

12mm C-Mount 렌즈 1.1" 12MP

왜곡 없는 3.2mm 렌즈

CIL034-F2.3-M12A660

왜곡 없는 3.2mm 렌즈

왜곡률 최소화 2.7mm M12 렌즈

CIL027-F2.8-M12A650

왜곡률 최소화 2.7mm M12 렌즈

소형 1.9mm M12 렌즈

CIL819-F2.0-M08A650

소형 1.9mm M12 렌즈

인텔리전트 에브리웨어?

다중 F#의 저왜곡 렌즈를 사용하여 피사계 심도를 최적화할 수 있습니다.

감시?

당사의 어안 렌즈 및 IR 보정 렌즈는 초인종 카메라 및 활성 IR 조명 장면에 적합합니다.

190°@5.7mm 어안 M12 렌즈

CIL290-F2.2-M12A660

190°@5.7mm 어안 M12 렌즈

IR 보정 4.4mm M12 렌즈

CIL046-F2.0-M12A650

IR 보정 4.4mm M12 렌즈

망원 35mm M12 렌즈

CIL350-F2.4-M12A650

망원 35mm M12 렌즈

200°@4.5mm Mini Fisheye M12 Lens

CIL914-F2.4-M12B650

200°@4.5mm Mini Fisheye M12 Lens

195°@5.2mm 어안 렌즈

CIL818-F2.0-M12A660

195°@5.2mm 어안 렌즈

190°@5.7mm 어안 M12 렌즈

CIL290-F2.2-M12A660

190°@5.7mm 어안 M12 렌즈

Exposed to the Elements?

당사의 IP67 및 IP69K 렌즈는 환경에 노출되는 애플리케이션에 적합합니다.

항공 로봇 공학?

소니의 초소형 렌즈는 충돌 방지 및 물체 인식에 이상적입니다.

195°@5.2mm 어안 렌즈

CIL818-F2.0-M12A660

195°@5.2mm 어안 렌즈

소형 2.1mm M12 렌즈

CIL821-F2.4-M12ANIR

소형 2.1mm M12 렌즈