Odstranění Bayerovy mřížky ze senzoru kamery pro Raspberry Pi (a případně i jiných čipů)

Infračervený filtr z kamery pro Raspberry Pi máme vyjmutý, několik mikročoček obrazového senzoru je lehce poškrábaných, a teorii k odstranění Bayerovy masky vysvětlenou. Pojďme ji tedy odstranit prakticky.

Jak jsem již zmínil, při vyjímání IR filtru z kamery k Raspberry Pi došlo k politováníhodné situaci, kdy několik prachových zrn z rozbitého skla filtru ulpělo na obrazovém senzoru. Zdlouhavé čištění sice dokázalo nečistoty takřka beze zbytku odstranit, ale došlo k lehkému škrábnutí horní vrstvy senzoru, která obsahuje vrstvu mikročoček směrujících viditelné spektrum elektromagnetického záření skrze Bayerovu masku k fotosenzorům jednotlivých fyzických pixelů.

Oproti velikosti obrazových senzorů v kompaktních fotoaparátech i digitálních zrcadlovkách, je ten v kameře pro Raspberry Pi velmi malý. Jeho rozměry jsou 3,67 mm x 2,73 mm. Z toho pramení i nutná obezřetnost při práci a takřka nutnost být vybaven mikroskopem/lupou, pevnými nervy a citlivýma rukama.

Jak se rozebírá kamera k Raspberry Pi už máme za sebou.


Nyní přikročíme k odstranění poměrně tvrdých vrstev mikročoček a Bayerovy masky nanesených na velmi velmi tvrdé křemíkové vrstvě, kterou se nám jen tak poškodit nepodaří. Poškodit ale můžeme jemné drátky propojující elektroniku obrazového senzoru s piny kamery. Pokud je poškodíme, není prakticky možnost, jak vzniklou škodu jednoduše napravit.

Následující návod bude spíše obrazový s vyznačením času. Uplynulý čas je v minutách bez započteného občerstvení a venčení psa. Celkem nám to může trvat hodinu a půl. Já to dělal bez jakýchkoli znalostí (a i když jsem byl smířen s případným nezdarem, dával jsem si pozor, abych se neunáhlil), takže s tímto návodem by to mělo jít rychleji. Pokud chcete vidět obrázky ve větším rozlišení, otevřete si je v jiném okně. Pro přehlednost se zobrazují menší.

Čas T NULA (0) – čistý originální senzor bez známek vady

Povšimněme si tenkých drátků na spodním okraji křemíku – těch se nesmíme za žádných okolností dotknout. Na obrázku vypadají robustně, ale ve zkutečnosti je na ně bojíme jenom pohlédnout.

Poslední barevná fotografie pořízená kamerou – už dlouho bez IR filtru.

Čas T + 2 – nádech a rýpeme

Vezmeme jehlu a to senzoru začneme „kreslit.“ Aktivní plochu obrazového senzoru poznáme podle odrazů světla – duhové zabarvení s tenkou linkou okolo. Já použil ocelovou rýsovací jehlu, ale jehla na šití či injekční jehla poslouží také. Není potřeba se bát poškození senzoru, pouze drátků na spodku. Samozřejmě neryjeme velkou silou. Jde nám o to, abychom povrch senzoru narušili a mohli pokračovat s měkčím nástrojem se kterým tolik nehrozí poškození obrazového senzoru.

Čas T + 5 – vrstva mikročoček a Bayerovy masky je narušena

Na obrázku je vidět narušení horních vrstev nad křemíkem. V tuto chvíli jsem vzal do ruky dřevěné jídelní párátko a po senzoru začal „šmrdlat“/přejíždět. Není potřeba se bát, můžeme zatlačit.

Čas T + 7 – dřevěným nástrojem odstraňujeme vrstvy

Čas T + 11 – první kontrolní snímek pořízení senzorem

Vidíme místa s odstraněnými vrstvami. K pořízení takového kontrolního snímku musíme přiložit objektiv. V mém případě používám klasický s M12 závitem a proto přišroubování není tak náročné.

Čas T + 15 – stále zbývá mnoho práce

Čas T + 28

Barevné mapy mohou děsit, ale vše je v pořádku a stále pokračujeme s dřevěným nástrojem, který nožem přiřezáváme a ostříme.

Čas T + 30 – druhý kontrolní snímek

Občas vytvoříme kontrolní snímek který nám ukáže co již obrazový senzor vidí/nevidí a ověříme funkčnost elektroniky – jestli jsme neporušili drátové spoje.

Čas T + 42

Čas T + 46

Čas T + 59

Po hodině titěrné práce to vypadá, že máme skoro hotovo, ale opak je pravdou. Čeká nás práce s lupou a odstraňování mikročástic Bayerovy masky, která nám na povrchu zůstala. V rozích senzoru nám ale materiálu na odstranění zůstalo ještě poměrně hodně.

Pokud jsme ještě neměli přestávku, je ten správný čas.

Čas T + 69

Čas T + 75

Na pomoc přichází vatový tampón.

Čas T + 82

Senzor se špičkou dřevěného párátka. Stále odstraňuji nečistoty na povrchu a proces kontroluji lupou.

Čas T + 88

Opravdu jemné nečistoty nelze odstranit jinak než tenkým měděným drátkem – průměr 0,1 mm.

Čas T + 93 – hlásím konec operace

Senzor je takřka čistý, ale nevlastním absolutně bezprašně prostředí. Po předchozích minutách trápení vím, že lepší už to nebude.

Výsledek

Pokud se podíváme na výsledek, je opravdu dobrý. Snímky jsou pořízeny na Raspberry Pi ve formátu JPEG. Pro práci s RAW (JPEG s vloženým RAW) se mi na Raspberry Pi osvědčil program dcraw,  který umí RAW z JPEG extrahovat a zpracovat jako monochromatický, a následně uložit do bezztrátového TIFF (parametry -D -6 -T) s jedním kanálem, viz Odstranění Bayerovy mřížky ze senzoru kamery nebo fotoaparátu.

Soudkovitá chyba je záležitostí nevhodného objektivu.

Flat Field Frame – algoritmus optického senzoru a firmware Raspberry Pi si nedokážou poradit s celou plochou bílé barvy, proto je v JPEG zelená plocha.

„Monochromatické“ fotografie JPEG obsahují tři barevné kanály – R-G-B a senzor s firmware nedokážou vyvážit bílou barvu – to je očekávaný stav.

Pro další zpracování je nejjednodušší použít přímo na Raspberry Pi program dcraw s parametry -D -6 -T a výsledný obrázek v TIFF upravit např. v GIMPu, Adobe Photoshop, atd.

Programové zpracování

Pokud fotografujeme kamerou na Raspberry Pi, musíme provést několik kroků. Tím prvním je vlastní pořízení fotografie, následuje izolace RAW dat, konverze do monochromatického TIFF, přenos do počítače a finální úprava ve vhodném grafickém editoru.

Fotografování z CLI

Fotografovat z operačního systému Raspbian přímo na Raspberry Pi můžeme nejjednodušeji nástrojem raspistill. V každém případě musíme nechat do výsledného datového souboru nechat také RAW data.

Nebo nám podobnou práci odvede jednoduchý program napsaný v jazyku Python:

Výsledný datový soubor můžeme ověřit nástrojem z balíčku ImageMagick:

Dcraw

Program dcraw provede izolaci RAW z JPEG a konverzi do monochromatického TIFF.

Ověření formátu:

Můžeme také použít aplikaci darktable:

Závěr

A obdobně to jde s obrazovými senzory ve fotoaparátech, které Bayerovu masku používají.

1 komentář u „Odstranění Bayerovy mřížky ze senzoru kamery pro Raspberry Pi (a případně i jiných čipů)

  1. Pingback: Odstranění Bayerovy mřížky ze senzoru kamery nebo fotoaparátu | brichacek.net

Napsat komentář