Olympus Kodak CCD的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

CMOS影像感測器光學效率與干涉改善之研究

為了解決Olympus Kodak CCD的問題，作者林哲宏 這樣論述：

互補式金氧半(Complementary Metal-Oxide Semiconductor，CMOS)影像感測器比電荷耦合元件(Charge-coupled Device，CCD)影像感測器有優勢的地方在於較低的操作電壓、較低的功耗、較低的成本、較小的體積與系統整合容易，近幾年來因應高畫質與輕薄短小的趨勢下，CMOS影像感測器的光電二極體(Photodiode)尺寸必須不斷地縮小，使單位面積內畫素(Pixel)的數目增加，以達到提高畫質的目的。但縮小元件尺寸意味著有效受光面積(Fill Factor，FF)變小，光學效率(Optical Efficiency，OE)將隨之降低，同時，較小的

光電二極體面積也會提高光干涉(Optical Crosstalk)的情況，故提升光學效率與降低光干涉成為一個重要的課題。本論文中，我們提出一內嵌結構的CMOS影像感測器，藉由改變結構的方式來增加全反射與縮短光學路徑，進而提升光學效率與降低光干涉。初步先利用時域有限差分法(Finite Difference Time Domain，FDTD)模擬傳統、凹槽、內嵌結構的光學效率與光干涉表現，接著在技術節點0.11 μm的CMOS影像感測器晶片上分別製作出傳統、凹槽、內嵌結構，最後使用光學系統量測三種結構實際的光學效率與光干涉數值。經實驗結果得知，因內嵌結構的光路徑較短，光行徑時的損耗較低，且彩色濾

光膜與二氧化矽的界面有機會發生全反射，將原本會散失的光線導入正確的光電二極體，所以內嵌結構相較於傳統結構可以提升35%~39%的光學效率，降低0.6%~7%的光干涉; 相較於凹槽結構可以提升6%~14%的光學效率，但是干涉表現與凹槽結構相當，吾人推測原因可能本實驗的全反射臨界角未最佳化所導致。

高效能CCD攝影機用於穀物等級之指標設計

為了解決Olympus Kodak CCD的問題，作者吳稚羚 這樣論述：

從古至今，穀物都是人們食用的主要糧食，包含了稻米、小麥、玉米、高粱等農作物。隨著社會經濟的發展，穀物的品質與安全越加重要。現代檢查穀物等級的方式，它可由攝影機成像系統來篩選出穀物之特性，分為外觀檢測(形狀、斷裂、發芽)和斑點檢測(發霉、未成熟、不透明)。因此，本研究基於四百萬像素CCD之高效能攝影機成像系統。本系統是量測攝影機的MTF值和評估其解像能力，此可用在穀物的外觀檢測。更進一步，我們量測SNR值用來評估攝影機的精密度，它可用在穀物的斑點檢測。並量測TVL值，用來評估攝影機Resolution，驗證輸出影像為高品質。最後，本系統使用MTF與SNR指標來計算影像品質評分。綜合指標分數越高

表示能篩選穀物等級與特性會越精密。其分數指標越高，表示看到的穀物特性會越精密。在此，實驗計算影像品質評分，四百萬像素CCD之攝影機綜合分數為251.76，兩百萬像素CCD之攝影機綜合分數為162.31，五百萬像素CMOS之攝影機綜合分數為155.21。經實驗證明四百萬像素CCD之攝影機與較佳的五百萬像素CMOS之攝影機相比，提升了38.35 %的效能，最能滿足目前篩選穀物的條件需求並提高其等級分類。