Die Definition des Hauptstrahlwinkels der Linse und die gefürchtete CRA-Fehlanpassung

Abweichung des Hauptstrahlwinkels des Objektivs und Auswirkungen auf die Bildqualität 

The chief ray angle (CRA) of a lens and the chief ray of a sensor affect image quality factors such as color shading and vignetting.

The magnitude of impact from CRA mismatch can be approximated using the Difference of Squares. This is dependent on the sensor's pixel architecture, but is a good first order rule of thumb.

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°. 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.

Below is an example of problematic CRA mismatch compared to proper mismatch with our CIL340 M12 Lens.

Was ist der Hauptstrahlwinkel eines Objektivs?

Der Hauptstrahl eines Objektivs ist der Strahl, der durch die Mitte der Blende eines optischen Systems geht.

Wenn Sie vom Objektraum aus in ein Objektiv blicken, ist der Hauptstrahl der Strahl, der die optische Achse in der Eintrittspupille kreuzt.

Schaut man vom Bildraum aus in ein Objektiv, ist dies der Strahl, der die optische Achse in der Mitte der Austrittspupille kreuzt.

Hecht's "Optics" Fifth Edition bietet auf Seite 185 eine hervorragende Erklärung und Beschreibung für ein allgemeines optisches Abbildungssystem mit drei Elementen: https://www.pearson.com/en-us/subject-catalog/p/optics/P200000006793/9780137526420 

Hauptstrahlen gibt es für jeden beleuchteten Punkt im Objektraum. Schauen wir uns an, wie dies für ein Objektiv der "realen Welt" aussieht: unser CIL039.

Wenn man über den Hauptstrahlwinkel spricht, bezieht man sich in der Regel auf die "maximale CRA", die dem größten Sichtfeld einer Objektivkombination entspricht.

Um den Hauptstrahl eines Objektivs und den Hauptstrahl eines Sensors genau zu vergleichen, muss man die CRA über den nutzbaren Bereich des Bildes betrachten.

Schrägabhängigkeit von Mikrolinsen bei 25° CRA(CIL023 2,2mm F/2,2)

Schräglageabhängigkeit von Mikrolinsen bei 15° CRA(CIL039 3,9mm F/2,8)

Korrektur von Farbschattierungen aufgrund von CRA-Fehlanpassungen

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 

Eine falsche CRA-Anpassung kann zu einer radialen Rot-Grün-Schattierung von der Bildmitte bis zu den Ecken führen.

Diese Schattierung hängt von den Beleuchtungsbedingungen ab und macht die Abstimmung der Bildqualität extrem schwierig.

Dies ist ein häufiges Problem, wenn versucht wird, eine Kamera mit einem "mobilen" Sensor und einem "industriellen" Objektiv oder umgekehrt zu bauen. Wir haben mehrere Startup-Projekte gesehen, bei denen dieses Problem auftrat, was zu erheblichen Kosten (> 100.000 $) und Zeitüberschreitungen (> 1 Jahr) führte.