このblogの趣旨

はじめまして。一ノ瀬です。アイメジャーでは、特殊イメージスキャナの開発、設計、製造、販売をしています。このブログでの活動を通じて次のことが実現することを願っています。

1) 世界初のイメージスキャナを生み出すこと。
2) イメージスキャナにまつわる画像処理の世界を深める場にすること。
3) アイメジャーの商品についてきめ細やかなサポートを実現すること。

どうぞよろしくお願いします。

2007.7.25 一ノ瀬(メール) 
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<お知らせ>

○アイメジャーは、大型イメージスキャナ(オルソスキャナ)を自社に常設し、スキャニングサービスを開始しました。(2017.3.1) 
オルソスキャナのページ デジタルギャラリー 6億画素の地図の世界。『本物を目の前にしてルーペで拡大して見ている錯覚を覚えるリアリティ』。ぜひ、ご覧頂きお楽しみください。

○アイメジャーは、会社の定款を変更し、食材や飲料、土壌の放射能測定を行う 信州放射能ラボ を立ち上げました。食品放射能測定サービス の他に 線量計の販売 ベクレルフリー米の販売 も行っています。(2011.12.17)


・姉妹ブログ アイメジャーからのお知らせ

・カラーイメージスキャナの基礎 日本画像学会 [1999]

カラーイメージスキャナ設計技術 トリケップス [1991]

・BLOGPRESS : DTPの夜明け (pdf 19page)


2017年3月29日 (水)

フィルムに記録される有効情報量 ~ 適正露光条件から、有効フィルム粒子径を推定する ~

        ----------      <はじめに>    ----------

 高感度フィルムは粒子径が粗く、高密度なフィルムは感度が低い。
 と一般に言われます。
 フィルムの粒状性を実際に測定せずに、
 適正露光に必要な光量から、粒子径を計算する事はできないものでしょうか。
 つまり、使う計算式は、

  (照射された光子数 * 発生確率) / 面積 ==> 感光粒子数 / 面積

 もし、これが可能であれば、感光粒子間の距離を知らずに、
 そのフィルムに記録可能な有効情報量を計算できます。
 そのフィルムの適正露光条件から、記録可能な有効情報量を推定する。
 というのが本論文の目的です。

        ----------      <計算>    ----------

□仮説:フィルムの有効情報量は光子に反応した銀粒子核の数で決まる。
□結論:35mmフィルムの有効記録情報量:106 [MByte]
□条件:
・被写体位置での照度  :41000 [lx]
・レンズF値          :11
・シャッター速度      :1/125 [sec.]
以上の条件で適正露光であるフィルムの場合。
(ISO 100フィルムにて基準露光量に対して+6.3EV)

・倍率 β      :倍率:0.02 (=36mm/1800mm)
・レンズ透過率 t:   100  [%]
・フィルム面積  :24*36*10^-6 [m^2]

□仮定
 ・光ショットノイズは、sqr(N)。
  256諧調を完全に確保するために、256^2 = 65536個のAg核が必要。と仮定。
 ・Ag核発生率    :   100  [%] //100個のPhotonで100個のAg核発生。

□計算結果:

[1] 光伝達効率:0.1986%
     = t/{4*F^2*(1+β)^2)}

     E  = π * L * t/{4*F^2*(1+β)^2)} //光学技術ハンドブック
        L : 被写体の輝度
        E : フィルム面照度
        π * L = 完全拡散な被写体とした場合の被写体位置での照度。

[2] フィルム面照度:81.42 [lx]

[3] フィルム面露光量:0.651 [lx・Sec.]
    = (フィルム面照度)*(シャッター速度)

[4] フィルム面への全照射エネルギー E_total:0.8276 * 10^-6 [J]
        E_total = (フィルム面露光量)*(フィルム面積)/680
                1 [lx] = 1 [lm/m^2]
                λ= 555nmの光エネルギー : 1[W] = 680 [lm]

[5] 照射Photon数 N_total_photon :2.31 x 10^12 [個]/(24*36mm^2)
        N_total_photon = E_total/E_photon

        1 Photonのエネルギー : E_photon = h * C / λ
                h=6.6256*10^-34 [J・Sec.]
                C=3.0 * 10^8 [m/Sec.]
                λ=555 * 10^-9 [m]

[6] Ag核間距離:0.0193 * 10^-6 [m]
        sqr{(フィルム面積)/(N_total_photon * Ag核発生率)}

[7] 256諧調を出すための基本ユニットサイズ:4.95 * 10^-6 [m]
        0.0193 * 256 = 4.95

[7] 有効画素数:3526 [万画素/色]
        (フィルム面積)/{(4.95*10^-6)^2}

[8] 全記録情報量:35.26 [MByte]
        RGBの3色で3倍。3*35.26 =105.8 [MByte]

初出-----
Nifty-Serve FPHOTOD  MES( 3):#04109 1999/01/24 00:06
--------------------

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iPhoneの画面の pixel density 光学解像度 (resolution) を計測しよう

(1)まず 線数メーターを用意します。

http://www.japanprinter.co.jp/cgi-bin/bkdatabase/bookdatabase.cgi?key=%20igs-linemeter

(2)これをiPhoneに載せます。

(3)カメラを自撮りモードにします。

(4)更に、空中に鏡を置きます。

(5)自撮り用のカメラに自撮り させます。

結果:

Resolution_iphone5

(6)最後に画像を左右反転します。

※ ImageJ がお奨め

(link: https://imagej.nih.gov/ij/)

Iphone5

測定結果→ 325 pixel per inch

実際には、、

https://www.tekrevue.com/retina-display-comparison/

Iphone_pixel_density

326 ppi ですね!

(以上)

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視力1の眼は30cmの距離で291ppi を分解する。

今回は、お勉強をしましょう。
『視力1の眼は30cmの距離で291ppi を分解する。』
微小角の計算は角度表記を「度」ではなくて「ラジアン」を使うと便利です。
定義: 180度 → π (ぱい)ラジアン
微小角の時には、
θをラジアンで現せば、
sin θ → θ
tan θ → θ
と略す事が出来る。
ところで、視力1ってのは角度1分を分解する能力。
角度1分は、角度1度の1/60。
計算)
1分は、(π/180)/60 ラジアン。
例えば、300mm 先の角度1分で見分ける事の出来るサイズは?
300*tan((π/180)/60) [mm]
微小角なので略すことができるので
300*tan((π/180)/60)
=300*(π/180)/60)
=π/36
=3.14156/36
=0.08727 [mm]
髪の毛の太さは一般的に0.07mmと言われているので、髪の毛1本相当の分解能ですね。普段は黒いのでコントラストで見分けられますが、背景と同じ色(白髪)で影など無く、コントラストが無い場合、視力1.0 の人は、30cm離れた場所に落ちている白髪を発見できない。という計算になります。

ところで、
微小サイズは、ppiで表すと便利です。
ppi: pixel per inch
定義: 1インチは25.4mm
25.4mm/0.08727mm
=291 ppi
(ニクイ と覚える^^)

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2017年3月28日 (火)

デジタルアーカイブの動向

このところデジタルアーカイブの動向をいろいろ調べています。

まとめてみます。

[ハードウェアの環境]

・CPUパワーが上がり、マルチコア技術により10億(1GPixel)を超える画素数の画像であっても処理速度が格段に上がった。

・サーバー環境が整い、巨大な画像の保存環境が整ってきた。

[ソフトウェアの環境]

・WindowsOSが64bit対応となり巨大なサイズの画像が扱えるようになった。

・Adobe Photoshop は、現在最新のバージョンで、30万pixel x 30万pixelまで作成できる。

例えば、400ppiの解像度で、19メートルの巻物を扱える。

・Zoomifyなど(古くは Live PictureやFlashpixなど)「タイル構造=ピラミッド構造」の巨大画像保存、表示、方式の普及により、スマホなどでも気軽に巨大画像の拡大縮小、スクロールする環境が整ってきた。

・Flashなど特殊なプラグインを必要としていたAdobeなどの進め方が方向転換され、HTML5(*1)といったオープンソースを基本としたプログラム(Java)に移行しており、どんなブラウザからも、特別な作業無しで見られる環境が整ってきている。

[時代背景]

・2011.3.11の大震災を経験し、歴史的資料のデジタルアーカイブの重要さが再認識された。

・地方創生の意識が、地域資源、地元の宝とは何か、という視点を持たせ始めた。地域に残る貴重な資料を広く納税者に還元する動きが活発化している。

[コンテンツ]

・鹿児島市などを皮切りに 地図情報のオープンソース化が進んでいる。自治体が持つ地理情報を広くオープンソースとして公開し、民間に再利用させようとする動きが活発化している。

・長野県は県立歴史館が保存していた明治時代初期の地図を国土地理院で勤務したOBなどの人材と組み全地図のデジタルアーカイブ事業を終え公開した。(*2)

時代はきているなぁと感じています。

『あたかも 現物を目の前にして ルーペで覗いているかのうような錯覚を覚える デジタルアーカイブデータの公開』 の時代がやってきた。

そう感じています。

(2017.3.28 、一ノ瀬)

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2017年3月17日 (金)

デジタルギャラリー ページを開設しました

デジタルギャラリーページへ #オルソスキャナ によるスキャン画像。  昭和10(...

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2017年3月 4日 (土)

図面、地図や部品を ±0.1mmの寸法精度で測りたい その方法

公式ホームページに清書し掲載しました。ぜひこちらをご覧下さい。

http://www.imeasure.co.jp/ortho/report.html

図面や地図やアート作品や加工部品を高精度(例えば、±0.1mm)に測りたいとき、その撮影作業の「目標精度」について検討します。

具体的には、ターゲット(図面や地図やアート作品や加工部品)をどの程度精度良く設置すべきか?その計算をしてみます。

これは、ターゲットのデジタル画像を撮像するカメラマン(もしくはスキャナオペレータ)が、ターゲットを設置する場合、その設置精度をどの程度制御して(留意して)設置すべきかの計算です。

まず、目標寸法精度 を ±0.1mm に設定します。デジカメを使って図面を撮影する作業を考えます。

Case1_fig11_dsc

ここで例えば、レンズ~ターゲットまでの距離を1メートルと仮定します。(被写体レンズ間距離を作動距離:W.D. ワーキングディスタンスと呼びます。)

まず、変動要因として撮影距離を考えます。

カメラを三脚に固定しターゲット(図面や地図)にピントを合わせ撮影します。この作業を繰り返し、ターゲット(図面)を差し替えて、撮影作業を続けます。この時、ターゲットとカメラの距離設置精度が、撮影倍率に与える影響を評価します。例えば、撮影距離の変動が、± 1mmの時、その変動によって生じる寸法誤差(歪み)は、±1/1000 だけ影響を受けます。(上図参照ください。)

 

具体的には、例えば、1メートルの長さの部品図面であれば、1mmのズレが生じます。

よって、目標寸法精度 が ±0.1mm である場合、図面の距離設置精度は、±0.1mm未満に納めなければなりません。

実際には、ターゲット(図面、地図)を次々と入れ換えて撮影するシーンを考えると、図面の設置精度を±0.1mmに納めることは至難でしょう。紙の厚さは薄い紙でも0.05mm(=50μm)程度あります。この場合、紙2枚の厚さが、目標の寸法精度となる計算です。

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2017年3月 1日 (水)

正射投影イメージスキャナ (オルソ・スキャナ)専用のページを用意しました

正射投影イメージスキャナ(オルソ・スキャナ)専用のページを用意しました。 htt...

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2016年11月30日 (水)

テレセントリックレンズの仕組み

Telecentric

通常のレンズは、近くの物は大きく見え、遠くの物は小さく見えます。

( 、と語ったのは、スタジオジブリの映画 耳をすませば の バロン だったでしょうか。)

一般的に、イメージスキャナで図面をスキャンした場合に、倍率精度が低い原因はここに有ります。

球をイメージスキャナでスキャンをすると楕円になります。
コンビニのコピー機で是非試してみてください。

テレセントリックレンズの像はフォーカスの前後で倍率が変わらない特徴があります。

正射投影イメージスキャナ OrthoScan-IMAGER ( http://www.imeasure.co.jp/products-ortho-jp.html#osi )がオルソ画像を得る仕組みは、レンズがテレセントリックレンズを使用することにあります。

その原理を示す図が公開されてましたのでご紹介します。

ポイントは、対物レンズの焦点位置に、絞り環が入る、という事です。
絞りを入れることで光軸に平行に入射する光以外はカットされる事がよく分かります。

5-9 絞りの位置とテレセントリック

http://bit.ly/2gwlemz

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ラスターベクター変換ソフト(フリー)を使ってモノづくり

Telectntirc_lens


本日は、イメージスキャナを使ったモノづくり方法を提案します。

現物が目の前に有り、そのまま図面にして3Dプリンタでモノづくりしたい。

どんな方法が有るでしょうか。

もちろん、3Dスキャナが有れば便利ですね。

でも、あまりにも高額です。

では、手元に有るイメージスキャナが使えたらどうでしょうか。

1.対象物をスキャナに載せてスキャニングし、

2.得られた画像データを CAD用のベクトルデータに変換する。

うまくいくならこんなに簡単な方法はありませんよね。

対象物が、図面であったり、平面状のものであれば具体的に作れそうです。

 フリーウェアの探索

スキャナで得られるデータは、ビットマップと言って1つ1つの画像の構成単位、画素(がそ)に濃さの情報があります。

赤(Red)、緑(Green)、青(Blue)の3色が揃うとフルカラーになります。

CAD用のデータにするには、まず、図面のような線画情報を得る必要があります。

この線画を、CADで書いた図面のような「ベクトルデータ」に変換することで、次の3Dプリンターによる加工データを準備することができます。

そこで、線画をCADデータにするソフトを探します。

専門用語では、画像データは、ラスターデータと呼び、CADデータは、ベクトルデータと呼びます。

そこで、探すソフトは、「ラスターベクター変換」機能のあるソフトウェアです。

検索単語:「 ラスターベクター変換ソフト フリー 」

本日、ざっと探して見たところ、以下2点を見つけました。

現在、さっそくこのソフトウェアを試用しております。

ScanBmp Monkey II

動作OS Windows 2000/98/95

http://www.vector.co.jp/soft/win95/art/se089461.html

Windows 8.1 64bit で動作しました。BMPファイルのみ対応のため、最新版のPhotoshopの出力書式が対応できません。ImageJを使ってTIFFBMP変換しました。)

WinTopo Freeware v1.76

http://www.wintopo.com/dl-wintopo.htm

Windows10に対応しています。有料のProバージョが有るようです。

ーーーーー

図の説明:通常光学系(中心投影光学系)とテレセントリック光学系

通常の光学系は、対象物とレンズの距離が前後した場合、見かけの倍率が変わります。近づくと大きくなり、遠ざかると小さくなる。

一方、テレセントリック光学系は、対象物との距離変動に対して、(ピントはボケますが)倍率変動が生じません。

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Photoshopに出来ないこと

Imrotation

OrthoScan-IMAGERを使って、複数回に分けてスキャンした巨大画像の接合(スティッチング)方法を検討しています。

2つの画像を接合(スティッチング)するためには、

片方の画像を固定した場合、

もう片方の接合したい画像に対して2つの移動を行います。

(1)平行移動 (Δx, Δy)

(2)回転移動 (ΔΘ

平行移動は、Adobe社のPhotoshopを用いて、1pixel精度で行うことが可能です。

回転移動は、レイヤーで重ね合わせた2つの画像に対して、片方だけの画像を回転する機能をPhotoshpは持っていません。

そのため、事前に、所定の角度回転した後に、合成することとなります。

そこで、問題になるのは、Photoshopの回転の精度(誤差)です。

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«蚊野浩さん デジカメSANYOエンジンの開発者かな。

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