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4月28日 (金)

900億画素 (90GPixel)のデジタル画像を得る方法

900億画素 (90GPixel)のデジタル画像を得る方法

最新のフォトショップでは、30万ピクセルx30万ピクセルの画像を作ることができます。

既に技術的には可能です。


せっかくなので、この画像をイメージスキャナで作る方法を考えてみます。

900億画素( 90 GPixel ) のオルソスキャナ を作るならこんな感じでしょうか。


10mx10m_osi

19メートル x 19メートル の地図 を400ppiでスキャンする。

9.5メートル  9.5メートル の地図を800ppiでスキャンする。

6.3メートル  6.3メートル の地図を1200ppiでスキャンする。

デジタル一眼レフカメラを使って、分割撮影した経験をお持ちのプロカメラマンは、恐らく 『ゾッ』とするでしょうが、オルソスキャナなら、なんのことはない、サクサク繋がります。

何と言っても、『テレセントリックレンズ』を使ってるので、いきなり オルソ画像 を撮影できますからね。(^^)

 

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

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2017年4月20日 (木)

金属定規のJIS規格

Scale2

金属定規のJIS規格

http://kikakurui.com/b7/B7516-2005-01.html

1級:±[ 0.10 + 0.05 * (L/0.5) ]mm
Lはメートル単位の数字。
例えば、1メートルの場合、

± ( 0.1 + 0.05*(1/0.5) )
= ± (0.1+0.1)
= ± 0.2 mm

同様に、2級は
= ± 0.3 mm

オルソスキャナの絶対寸法精度は、1メートルあたり ±0.1mm 未満なので 金属定規のJIS規格値を達成しています。

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

オルソスキャナがテレセントリックレンズを使う利点は、スキャニング作業者に特殊な技能を要求しない事に特徴があります。
どなたがやっても、スキャン被写体を台に置くだけでこの寸法精度を達成します。
しかも、被写体が紙等の平面物だけでなく、立体物であっても寸法精度を維持する点が大きな特徴です。

デジタルアーカイブならオルソ画像 がこれからの時代のキーワードです。

<参考>

図面、地図や部品を±0.1mmの寸法精度で測りたい その方法

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

 

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2017年4月18日 (火)

光源屋さんが夢見たもの。

かつて東芝の中央研究所が水銀を使わない照明器具のコア技術を開発した。
真空に引いた空洞に片っ端から希ガスを注入し電流を流して発光させる。
He Ne Ar ...
ついにキセノン(Xe)ガスにたどり着く。

低圧のキセノンガスが出す紫外線はやがて二つの商品で開花した。

一つは、イメージスキャナー用光源、つまりコンビニのあのコピー機用光源。
もう一つが、テレビ。

スキャナー用光源は、(当日社員300人だった日亜化学工業の研究者、)中村修二氏が作ったLEDに駆逐されていく。
一気に切り替わったのは、つい数年ほど前の出来事。

テレビは液晶に負けちゃったね。プラズマテレビ。

でも育てた技術は、こうして生き残っていくんですね。

キセノンガスの147nm の紫外線。

水銀の出す253.7nmの紫外線用の蛍光体では効率が悪い場合がある。

http://shiko-tec.co.jp/product/

[
●発光波長の選択・複合化が可能
真空紫外光(147/172nm)励起型の蛍光体を用いて様々な発光波長を実現可能。異なる蛍光体の発光チューブを複合して配列することも可能です。
]

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2017年4月 7日 (金)

オルソスキャナ と 画像計測ソフト WinROOF2015 を使って何ができるのか

いろいろと試している。 オルソ画像は文字通り、デジタル画像でありながらも、人工衛...

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フィルムスキャナ用のセンサ1画素あたりの飽和電荷量の目標値はいくつか?

フィルムスキャナ用のセンサ1画素あたりの飽和電荷量の目標値はいくつか? [結論:...

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2017年4月 4日 (火)

60cmx100cmのテレセントリックレンズ

2017年4月12日~14日に ポートメッセなごや で開催される展示会にアイメジ...

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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

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

[9] 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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