OIS זה משהו שאנחנו אוהבים שיהיו בסמארטפונים החדשים והמבריקים שלנו, אחרי הכל, זה עוזר להפוך חווית מצלמה ניידת נהדרת. במהלך מצגת הקונגרס העולמי הנייד שלה, Oppo הודיעה על ייצוב התמונה הראשון מבוסס חיישנים שהיא מתכוונת להכניס לסמארטפונים עתידיים.
זהו גם, כך נאמר לנו, מייצב התמונה הקטן ביותר בעולם.
"מייצב התמונה OPPO SmartSensor מרגיש ומחשיב רעידות על ציר המגרש, ציר הלסתום וציר הגלילה, תוך ביצוע פיצויים מפוצלים של שנייה באמצעות שימוש במערכת MEMS בצורת מסרק (מערכת מיקרו-אלקטרומכנית). בתוך אלפיות השנייה, שלושה צירים ניתן להשיג פיצוי נגד טלטול."
זה אמור להיות יעיל יותר בהספק מאשר בפתרונות קיימים, ומתקן גם את ציר הגלילה, מה שאמור להוביל לתמונה באיכות טובה יותר. הדגמה חיה בוצעה עם החיישן החדש ו- LG G4 על אסדה נעה, ונראה כי התוצאות מרמזות כי המייצב החדש של Oppo יהיה זה שצריך ללכת אליו. אבל זו גם הדגמה מבוקרת במסיבת עיתונאים.
עם זאת, מרגש לראות חברה בוחנת דרכים חדשות וחדשניות לשיפור מצלמת הסמארטפון. המייצב הוא רק חלק אחד מזה, אבל זה חתיכה חשובה עבור רבים. וזה גם לא צריך להיות מוגבל לטלפונים מתקדמים, שיהיו המנצחים האמיתיים.
עיין בהודעת העיתונות המלאה שלהלן.
ב- MWC 2016 פרסמה OPPO את טכנולוגיית הייצוב התמונה החדשה שלה SmartSensor. כמייצב תמונה מבוסס חיישן ראשון בתעשייה, זהו גם מייצב התמונות הקטן ביותר בעולם!
מייצב התמונות של OPPO SmartSensor מרגיש ומחשיב רעידות בציר המגרש, ציר הלסתום וציר הגלילה, מבצעת פיצויים מפוצלים של שנייה באמצעות שימוש במערכת MEMS בצורת מסרק (מערכת מיקרו-אלקטרומכנית). בתוך אלפיות השנייה ניתן להשיג פיצוי נגד טלטול בן שלושה צירים.
ניתן לחלק את טכנולוגיית ייצוב התמונה לפתרונות לייצוב תמונה אופטי ולפתרונות לייצוב תמונה דיגיטלי. בדומה לזום דיגיטלי, ייצוב תמונות דיגיטלי הוא למעשה עיבוד של נתונים שנאספו לאחר מכן ומנסה ליצור איזון בין איכות התמונה לייצוב. גישה זו מטפלת בסימפטום ולא בשורש הבעיה, וכתוצאה מכך אובדן בלתי נמנע באיכות התמונה.
אני מצלמות מקצועיות, טכנולוגיית ייצוב תמונה אופטית יכולה להיות מבוססת עדשות או חיישנים. בגלל הגודל הקטן של מודולי מצלמת הטלפון החכם, כל פתרונות ה- IS הקודמים לסמארטפונים היו מבוססי עדשות. יתרה מכך, רק דגמי ספינות דגל נבחרות של מותגים מובילים, כמו אייפון 6s פלוס, סמסונג S6 אדג 'ו- LG G4, עשויים לכלול טכנולוגיה זו.
באמצעות גירוסקופ, טכנולוגיה מבוססת עדשות זו חשה רטט בשני צירים, המגרש והטה, ומשתמש במנוע כדי להזיז את העדשה כדי לפצות על תנועות על הצירים הללו. תשעים אחוז מהמוצרים המשתמשים ב- IS מבוססי עדשות מסתמכים על מנוע סליל קולי (VCM), שיש לו חסרונות מסוימים בהם מתייחס החלק הבא.
עם טכנולוגיית SmartSensor החדשה שלה, OPPO חלוצה מייצב תמונה מבוסס חיישנים לסמארטפונים, ושדרגה את פונקציונליות ה- IS של סמארטפון משני צירי תנועה לשלושה.
- המייצב הראשון המבוסס על חיישנים ומייצב התמונה הראשון עם שלושה צירים בתעשיית הסמארטפונים. הטלטול הנפוץ ביותר בצילום מתרחש על ציר הגלילה, אך ייצוב תמונות מבוסס עדשות אינו יכול לתקן לתנועה בציר זה. בעוד שפתרונות מבוססי עדשות יכולים לפצות רק על טלטול בשני צירים, ציר המגרש וציר הפיה, SmartSensor הרחיבה את טווח התנועה כך שיכלול את ציר המגרש, ציר הפיה וציר הגלילה החשוב ביותר, מה שמאפשר לו בצורה יעילה לפצות על הטלטול הנפוץ ביותר.
- טכנולוגיית SmartSensor IS מגיבה מהר יותר. טכנולוגיית IS מבוססת עדשות VCM מפצה על טלטול באמצעות מנגנון מבוסס קפיץ שחייב להגיב באופן יחסי לתנועות כלשהן, תהליך הנמשך 50 אלפיות השנייה. לעומת זאת, SmartSensor, מעסיקה MEMS דמוי מסרק המאפשרת לתקן רעידות במהירות יוצאת דופן, ומשלימה פיצוי ב -15 אלפיות השנייה בלבד.
- הטכנולוגיה מפחיתה את צריכת החשמל ביעילות ומבטיחה ביצועים גבוהים בפגישות צילום מורחבות. מודולי IS מבוססי עדשות מסורתיים משתמשים במנועי סליל קולי המופעלים באמצעות חשמל, הצורכים כמות גדולה של כוח, מעל 500 מגה וואט לצילום אחד בלבד. העדשה מתחממת במהירות גם לאחר צילומי זמן ממושך, מה שמוריד משמעותית את איכות התמונה. לשם השוואה, טכנולוגיית SmartSensor IS משתמשת בכונן חיישנים המונע על מתח, ומפחיתה את צריכת החשמל עד 10 מילי-וואט, 1/50 מצריכת החשמל של פתרונות מבוססי עדשות.
- והכי חשוב, דיוק ייצוב התמונה שופר באופן מאסיבי. לטכנולוגיות IS מבוססות עדשות מסורתיות יש דיוק של 3 עד 5 מיקרומטר, ואילו SmartSensor נותר מדויק לרטט של 0.3 מיקרומטר בלבד, מה שהופך אותה ליותר מדויקת פי עשרה מאשר טכנולוגיות מבוססות עדשות. פיקסל אחד הוא בערך 1 מיקרומטר, מה שאומר שדיוק ההתאמה של SmartSensor הוא פחות משליש פיקסל. זוהי טכנולוגיית ה- IS הראשונה ברמת הפיקסלים לסמארטפונים בעולם!
