你或许听过 “光子”，却未必知道相机能精准 “数清” 光子的数量，更不清楚为什么实现这项能力会对相机本身提出极为苛刻的要求——这就是我们所说的光子数解析技术。

光的本质是无数光子的集合。当这些光子撞上相机传感器时，就会转化为可被设备捕捉的“光电子”。而 “光子数解析” 技术的核心，正是通过精准统计光电子的数量，来反向推算出光的实际强度。

但想要实现 “数清光子” 的目标，有一个绕不开的前提：相机的读出噪声必须远小于光电子信号量。打个比方，如果你要数清桌上的3颗豆子（对应3个光电子），旁边却总有1颗“假豆子”（对应读出噪声）干扰，自然没法精准统计
；只有当“假豆子”远少于3颗时，才能清晰分辨真实豆子的数量。传统sCMOS相机虽一直以“低噪声”为核心卖点，但其读出噪声仍高于实际场景中的光电子信号，根本无法满足光子数解析的需求。

为了直观验证这一点，我们通过蒙特卡洛模拟，还原了“平均每像素3个光电子”场景下，不同读出噪声对像素输出的影响：当读出噪声降至0.3e?以下时，光电子的信号峰清晰可辨，能精准计数
；而噪声稍高，信号峰就会被“淹没”。从下图中可以看出读出噪声对实现光子数解析的重要.

以上为蒙特卡洛模拟不同读出噪声下像素输出分布图

KY开元游戏集团官网工程师通过对Solis B518科学相机的图像传感器调制以及对低噪声电路优化，使得Solis B518读出噪声再次突破极限，从0.45e-降低到0.31e-。

我们分别使用读出噪声0.5e-相机A和Solis B518科学相机进行弱光成像对比，获得相同场景的2张照片，并通过蒙特卡洛模型对光电子信号进行提取。

左图为相机A：0.5e-读出噪声
；右图为Solis B518：0.31e-读出噪声

试验结果可以清晰的看到拥有更低读出噪声的Solis B518光电子的信号峰清晰可辨，而读出噪声更大的相机A虽然有峰，但是特征明显不足。实验证明更低的读出噪声可使得光子数解析更为精准，符合理论模型。

以上为相机A像素输出分布图

以上为Solis B518：像素输出分布图