Slant Edge

Rappel sur la MTF

Cas de l'objectif Olympus MSplan 10x 0.25

Fichier simulation D:\Dropbox\Doc\Microscopie\RelaisOptique\Projectif.xls

Couleurs:

    - Orange: Courbe théorique

    - vert:      Courbe approximative souvent utilisée. Notera le passage par le point singulier: x =f/fc =50%  y =40%

    - Bleue:    Erreur en utilisant la courbe approximative (verte)

Limite de fréquence

Dans le cas présent: obj 10x 0.25

la fréquence de coupure=fc=910 lp/mm. Le point singulier sera x=455 lp/mm et MTF=0.4=40%

1- Photo 20200303_185047.jpg    MSplan x10/0.25 en diascopie

0- Photo prise avec le tel S6 de Samsung

S6 Basic Specifications
    Sensor size:    1/2.6 inch (5.5mm x 4.1mm)
    Native ISO:    100 - 800
    Image Resolution:     5312 x 2988 (15.9 MP, 16:9)
    Pixel Pitch: 1.12 microns (approx)

MS plan 10x 0.25  (si capteur sans relais)
    résolution objet= 1,1 µm =Lambda/2*NA
    Tache capteur=     11 µm =G * Lambda /(2*NA)
    Pixel = 5,5 µm                

1- retourner la photo jusqu'à avoir le noir du coté gauche

2- Zoomer à 100 %

3- Sélectionner un rectangle horizontal

4- Run MTF

Nouvelle manip avec capteur 55mm

L'échelle Spatiale frequency est x2, pour un capteur /2  (et c'est logique!)  100mm -> 55mm de taille capteur

Le capteur du S6 ne faisant que 5.5 mm, il faut x10 l'échelle des fréquence spatiale. On a donc ici du 300-400 lp/mm

La transition

fig. Exemple de transition reconstituée

test_MTF_01.txt   Classeur1.xlsx

Conclusions

On peut utiliser Slant Edge en microscopie. Cependant le logiciel fournit une échelle Spatial Frequency illisible. (les nombres se chevauchent)

On va donc utiliser un capteur 10x plus grand, et mentalement x10 la fréquence indiquée.

Attention il s'agit de manip préliminaires (le nb de pixel H est faux, il devrait être de 5312

...

Problèmes à analyser

Est-ce bien valable d'utiliser les dimensions du capteur de téléphone?

Car on n'a pas projection direte sur le capteur! Il y a plusieurs relais optiques: oculaire x10, objectif du téléphone, ...

Méthode finale (pré-released)

Considérations

On cherche la FTM du coté objet. Ce sera pour vérifier que l'objectif est de précision et a bien une accuité de 1.1 µm.

1,1 µm =Lambda/2*NA     avec Lambda=0.55µm   NA=0.25   G=10x

Il faut retranscrire les données du capteur au niveau de l'objet, car on cherche le nombre de paire de ligne au niveau de l'objet (de la lame ou de l'échantillon)

Dans le cas du téléphone S6, on a le cercle qui tangente

    Image Resolution:     5312 x 2988 (15.9 MP, 16:9)

On va mesurer (en pixels) le diamettre du cercle.                  ici  3263 px Avec une lame de référence on va mesurer le diamètre en mm [au pif, sachant que le champ oculaire est de 26.5 mm, et que le grandissement de l'objectif est 10x. Le champ au niveau de l'objet/lame sera de 26.5/10 =2.65 mm] On pourra dire que le capteur fait 2.65mm pour  3263 px. Valeurs que l'on reportera dans le logiciel. En réalité on reportera 26.5mm  et 3263 px sachant qu'il faudra multiplier par 10x la lecture de l'abscisse lp/mm  (car sinon les chiffres se superposent) NB Manips avec PSP

et après correction manuelle de l'image (26.5 -> 2.65,    rajoût de 0 aux chiffres 10, 20, ... -> 100, 200, ...)

(Les chiffres verts ne sont pas corrigés)

..

On notera

L'importance des mesures et évaluations.

Une erreur de 10 % sur la mesure du diamètre introduit une errer de 10 % dans la fréquence de coupure de la MTF!

Exemple, j'ai pris ci-dessus l'hypothèse d'avoir un champ de 2.65mm. En réalité je n'ai que 2.0 mm.

Objectif MSplan 10x Olympus, lumière LED blanche, Champ 2 mm et 3263 px (montage BHS avec équipement EPI)
(Les chiffres verts ne sont pas corrigés. LP corrigés.   20200303_185047.jpg)

Attention: Sur le S6, si on utilise la loupe pour afiner la mise au point, il faut penser à revenir à la fonction x1 pour voir le cercle entier. sinon cela ne fonctionne pas.

.

Critiques sur la méthode (ici)

Ces tests sont faits sur un BHS equippé epi/fluo en DIC... pas l'idéal pour débuter des manips!

Ce n'est pas un système simple. D'autres parts on utilise un téléphone pour la capture d'image (donc oculaire +zoom du téléphone. Il y a probablement de l'over sampling (mieux que 2 px/dot) ce qui est une bonne chose.

Manips à refaire: Capteur directe (au foyer) Monter un reflex au foyer, sur le BHS diascopie (Splan) sans DIC...

Avec Splan 10x 0.30

fig. Essai 1  (Les chiffres verts ne sont pas corrigés. LP corrigés)    Max théorique 1090 lp/mm

fig.  Rien n'est corrigé: Multiplier par 10 les lp/mm; Sensor=2.0mm (verts non corrigés)..

Conclusion sur Splan

Cela reste similaire aux tests avec MSplan. Une déformation apparait dans les basses fréquences .  Il faudrait déduire les MTFs des oculaires, du telephone, du capteur, ...  Voir mes autres recherches sur la MTF, et simulation sous Matlab. 

Impact de l'éclairage? Type de condensateur...

Splan 20x 0.45

Penser à x10 les lp/mm, et sensor=1 mm   Théorique 1636 lp/mm

Il faut utiliser le zoom de SlantEdge pour bien détecter la zone la plus nette de l'image.

Attention au codage jpg. Attention à la taille des pixels. Y-a-t-il anti-flou, pré-accentuation dans le capteur téléphone?

..

Et si on modifiait la taille de l'image?

L'idée est de voir si en modifiant la taille de l'image, on peut améliorer les mesures (et aussi apporter un zoom sur la courbe) On essayera de diviser par 2 et par 3 la taille de l'im0ge initiale. D'où les suffixes utilisés 3264=org   1632=1/2  et 1088=1/3

Les cellules du capteurs introduisent une modulation FTM en sin x /x  (en absolu)

Il faut retrancher cette mesure pour obtenir la qualité de l'objectif microscope.

Nous allons devoir récuperer les valeurs de la courbe pour effectuer des calculs

Engauge digitizer

Ce logiciel libre va nous permettre de reconstituer les données correspondantes à la courbe offerte par SlantEdge

Voir https://github.com/markummitchell/engauge-digitizer/releases/tag/v12.1

digit-exe-windows10-64-bit-installer-12.1.msi

Ce logiciel vous demandera de pointer 3 points caractéristiques de la courbe:

Mais il va être perturbé par la présence des inscriptions vertes, qu'on va pouvoir éliminer avec Irfanview

Irfanview: effacer le vert

On utilise Irfanview pour éliminer les inscriptions vertes

Mais pour que cela soit efficace il ne faut pas que l'original soit en jpg, il faudra penser à enregistrer les courbes en png ou bmp

Essai_01.gif

IrfanView > zoom 500%     puis   

IrfanView > Menu image > Replace color > (éliminer tous les points indésirables) > save > *.gif

Image nettoyée des inscriptions vertes

Numérisation de la courbe: Passage par Engauge

But: Le but est d'obtenir la liste de toutes les coordonnées définissant cette courbe rouge

1- Définir les 3 points

Engauge 12.1 > Fichier Importer > Essai_01b.gif  > Placer l'origine > placer extrémité axe x > axe y

pour l'origine: x=0  et   y=0
puis  x=0   y=1     et     x=60    y=0

2- Définir la couleur de la courbe:  engauge:  Menu Configuration >  Filtrage couleur > Teinte: sélectionné, régler le filtre: rouge

3- Sélectionner l'icône tracé vert [outil de remplissage par segment] et cliquer sur la courbe.  -> passage en vert

On obtient:

4- Exporter les données:      Engauge > Fichier > Exporter > Essai_01b.csv      qui sera utilisable par Excel

x,Essai_01b
"0,0905","1,0026"
"0,724","0,94007"
"1,267","0,87755"
"1,991","0,81502"
"2,8054","0,75509"
"3,7104","0,69515"
"4,6154","0,63522"
"5,3394","0,57268"
"6,0633","0,51276"
"6,6968","0,45023"
"7,2398","0,3851"
"7,8733","0,32257"
"8,5068","0,26005"
"9,0498","0,19752"
"9,8643","0,13759"
"10,7692","0,07766"
"11,8552","0,02032"
"13,7557","0,03065"
"15,9276","0,04098"
"18,0995","0,03046"
"20,181","0,01475"
"22,4434","0,01986"
"24,6154","0,02758"
"26,7873","0,02488"
"28,9593","0,01958"
"31,1312","0,01427"
"33,3032","0,01939"
"35,4751","0,01148"
"37,6471","0,00618"
"39,819","0,00088"
"41,991","0,00859"
"44,1629","0,00329"
"46,3348","0,0032"
"48,5068","0,0031"
"50,7692","0,0004"
"52,9412","0,00551"
"55,1131","0,00021"
"57,2851","0,00272"
"59,3665","0,01305"
"61,5385","0,00514"
"63,7104","0,00765"

..

Caméra 1/2.5"

Caractéristiques de la Caméra Yi 4K 12MPx

Démontage de la caméra

- Retirer la face avant, (ongle, couteau) puis
- faire sauter la bague autour de l'optique  (élastiques et casse-noix)
- retirer l'optique avec le casse-noix/pince

S'inspirer de la vidéo D:\Dropbox\Doc\Camera\Yi_4k\Yi 4K Action Camera Lens Replacement and Focus Ring_(video-avc1_audio-mp4a)_1280x720_1682kbps.mp4

Choisir une caméra

Caméra DCM800 8 MPx

Cela fonctionne avec cette caméra

Technical Specifications:

PC Interface  USB 2.0,support
Sensor 1/2.5 inch, Enhanced COLOR
CMOS , 8 M Pixels
Maximum Resolution  3264*2448 (Hardware)
Frame Rate : 1fps at 3264*2448,  30fps at 640*480
Capture Fram : Support high speed preview and static capture
Video Mode : 3264*2448,   1600*1200,   1280*768,   640*480
Dynamic Range : 75dB
Sensitivity : 1.3V/lux-sec  550nm

Infos: http://pichotjm.free.fr/Doc/Microscopie/Camera_ScopeTek/ScopeTek.php     Voir stuser_guide.pdf

Installer la caméra

- Démonter la partie supérieure du tube trino (3 vis Hexa)
- Mettre un adaptateur M42 à vis
- fixer la caméra (pistolet à colle)

Régler pour la mesure

- Remettre la tête bino

- Régler à l'oculaire pour voir la transition parfaitement nette (et ne plus jamais toucher!  Penser à ne pas déplacer la platine x, y)

- Retirer la tête bino, et placer la caméra.

- Régler uniquement au niveau de la caméra (grace à une/la bague M42 variable) L'image doit apparaitre nette sur le petit écran: dur !

Premières mesures

fig. DCM_01-bmp_3264.png  DCM800-8MPx   Splan 10x  0.30 160mm

fig.   Idem ci-dessus mais avec down resampling 1632 (par IrfanView). donc nouveaux réglages 58  1632

On peut remarquer que c'est la seule méthode (?) pour élargir la courbe. On arrive ) 1350 lp/mm   La courbe semble plus régulière.

fig.   Idem ci-dessus mais avec down resampling 1632 (par IrfanView). donc nouveaux réglages 58  1088

(ne pas oublier que l'échelle Spatial Freq doit être x100, et que sensor size /100 =0.58 mm

NB Faire un Gif animé

https://pdf-convertisseur.fr/download/?token=0fa896455a1387b7fa8d93a18a4cff5b&delay=30&loop=5

https://pdf-convertisseur.fr/

fig.  Séquence montrant différents résultats en fonction de la zone analysée

Obtention du cumul des courbes:

Avec PSP x6, faire:

Menu PSP> image > traitement arithmétique > .

Et cumuler successivement les images du lot (long à faire!).

Fig.  Cumuls de 7 mesures: dépend des zones sélectionnées

Seule la meilleure courbe représente une mise au point (focus) parfaite.

Méthode à suivre

Il faudra choisir la meilleure zone de l'image. Et cela ne sera pas facile.On pourra, par exemple rechercher la meilleure valeur pour 0.20 cycles/pixel (échelle verte)

Exemple

Avec un zoom de 200%, je vais faire des essais

le haut jusqu'au bas  (cas re-sampled)

Tout cela indique que ma mire n'est pas plane et qu'il faut la refaire. Mais une mire tsès finement penchée peut aussi, par cette méthode, permettre de trouver une zone nette...

En reprenant l'image originale   (non resampled)

Comparaison des méthodes de mesures: Org ou Resampling

 Fichier  C:\Users\jmp76\Dropbox\Etude_sampling_SlantEdge.xlsx

La méthode re-sampling facilite la mesure, mais comme il y aura moins de phases de zooms, il y aura moins de points. Rien ne prouve que le re-sampling ne modifie pas les valeurs  ???.

Les valeurs de la colonne @0.10 org sont obtenus en faisant la moyenne entre 2 valeurs consécutives

La méthode avec image originale, permet plus de zoom, donc plus d'écrans zoom, et donc plus de points. Mais la courbe est resserrée et nuit à la lecture des coordonnées.

Les valeurs des 3 colonnes @0.10  @0.20  @0.30  sont obtenues en interpolant 2 mesures consécutives.

Nouvelles mesures avec org

Splan 10x 0.3 160   SaltEdge: 58   3264  128Sa   zoom 200% -> 5.5 écrans  -> 11 1/2 écrans

@0.xx correspond aux abscisses vertes cy/pixel

Conclusion: Sans doutes possibles la FTM à choisir est celle du haut. Mais rien ne nous permet d'affirmer qu'il n'y aurait pas une meilleur image à faire. Il faudrait trouver un tableau avec le meilleur au centre

 Fichier  C:\Users\jmp76\Dropbox\Etude_sampling_SlantEdge.xlsx   [FTM x100]

Ces courbes démontrent que la mire n'est pas exactement plane, et que seule celle du haut de l'image correspond au meilleur focus de l'image. (serie1 en bleu)

Tout cela mérite d'être automatisé.  

Comparaison avec le re-sampling

C'est idiot d'avoir pris l'échelle verte Cy/Px, il faut prendre les lp/mm  et tout refaire. 

Les conclusions restent bonnes mais il faut revoir l'histoire du re-sampling et contrôler que cela n'introduit pas d'anomalies.

Maximum Resolution  3264*2448 (Hardware)

1 Copie de l'originale

2- Re-sampling 1632 et 1088  (pas de sharpen after resample)

                  /2   Preuve_resampling/ess_01_1632.bmp                                       /3    Preuve_resampling/ess_01_1088.bmp

3- SlantEdge avec        58 3264  50%                    58 et 1632 50%             58 et 1088   60%  (partie haute de l'image)

4- Eliminer les indications vertes   IrfanView > Image > Replace Color > pointer les points verts...

5- Utilisation de Engauge Digitizer       Régler la couleur de la détection de la courbe: rouge    menu config > Filtrage Cr

  

Notez le carré rouge (en haut-milieu)

Stereo.png

6- Que conclure: Courbes très semblables mais comme on n'a pas utiliser la même zône, rien ne permet d'affirmer qu'il y a dégradation ou pas!.

En reconstituant les courbes FTM avec précision (pour avoir plus de finesse dans l'analyse) [méthode interpolative complexe cf Preuve-resamplingl.xlsx]
	[Axe y à diviser /1000]        [ Axe x à multiplier x100 lp/mm]

Cela prouve qu'il ne faut pas faire du resize. Cela modifie les FTMs. On devra se satisfaire de courbes assez étroites. (pas de Zoom sur x possible)

Dans le cas présent Olympu Splan 10x 0.30 160mm la Fc semble être vers 1300 lp/mm (l'objectif est meilleur que 0.30)

Correction de l'impact du sampling capteur    [ sin x/x ]

Impact de l'échantillonnage

L'info ci-dessous suppose un pixel sensible sur toute sa surface. Cela est assez proche des capteurs back-lighted.

Delta est le pas/taille du pixel. La courbe passe à 0 à la fréquence spatiale de 1/delta

Si le capteur ne fait que 1.55 µm de dimension pixel, la fréquence de coupure dûe seulement à l'échantillonnage sera de 1000/1.55= 645 lp/mm       [1,55 µm au capteur 1/2.3"IMX377CQT ]

Mais il faut penser à ramener cela au niveau de l'objet (ou de la lamelle), il faudra donc multiplier par le grandissement de l'objectif.  Pour un Splan 10x 0.30 on aura 6452 lp/mm  ce qui est excellent!

Une autre manière de voir cet objectif: limite 1.1 µm  et dimension des pixels 'ramenés à l'objet =0.155µm, soit 7 pixels par tache.

La formule à utiliser sera            G/delta   ou    Fc= [Grandissement objectif] / [Taille du pixel]

sin x/ x = 0   pour x=pi

ou sin (pi x)/(pi x)  avec  0  pour x=Fc

Cas de la mesure Olympus Splan 10x 0.30

On obtient la  courbe

En orange: FTM pure En bleu FTM brute (avec influence du capteur) On remarque très peu de différences: Cela est dû au capteur utilisé sans adaptation optique (pas de relais) L'objectif a une résolution de 0.9 µm et on l'échantillonne avec un pas de 0.175 µm. Soit plus de 5 pixels par dot. Nyquist n'en demande que 2 (3 est mieux) Il reste à étudier l'influence du filtre AA Anti-Aliasing. Mais rien ne dit qu'il y en a un! (Pas de specs du capteur).

FTM_corrige.png

.

Passage de ESF à MTF

Knife edge

puis autre livre:

In other words, MTF is the Fourier transform of the impulse response (i.e., response to a narrow line) that is the derivative (d/dx or d/dy) of the edge response.  (i.e., response to a narrow line) that is the derivative (d/dx or d/dy) of the edge response.  ref à H70%

SFR  Spatial Frequency Response

Essais de passage de à MTF

initialisation:

Aller sous prompt Anaconda:

Python

import numpy as np
from scipy.fft import rfft, irfft

Chargement de données depuis *.txt:

with open('D:\CloudStation\FTM_SlantEdge\Python\data.txt', 'r') as data:
    string_data = data.read()
    list_data = string_data.split(',')
    list_data.pop()

Sauvegarde npy

np.save('D:\CloudStation\FTM_SlantEdge\Python\data.npy', data)

Chargement de données depuis *.npy:

data = np.load('D:\CloudStation\FTM_SlantEdge\Python\data.npy')
len(data)
data=data[0:128]     #pour ajuster à 128 données
len(data)

Vérif des données

len(data)          #Nb données=longueur matrice.  On doit en avoir 128
data                #On doit en avoir 128     -> 129 serait idéal

data=data[0:127]      #on ajuste à 128 données     ->  à 129

data.max()        #donne la valeur max
data.min()        #donne la valeur min

pop(data)

Calcul de la dérivée

.

for i in range(128):              #127 et pas 128!   pcq len(data)=127
    a=data[i+1]-data[i]
    dif[i]=a
dif[128]=0    #pb

dif               #pour vérif
len(dif)        #pour vérifier/connaitre la longueur. Il faut avoir 128 pour la suite rfft

e[1:]=dif     #pour ajuster à 128 données (la 1ère valeur sera nulle
len(e)
e

.

.

>>> x = np.linspace(0, 10, 128)        #définir l'axe des x. de 0 à 10 en 128 steps
.

.

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> f=rfft(z)
>>> plt.plot(f)
>>> plt.grid()
>>> plt.legend(['FFT'])
>>> plt.show()   #comment

.

 plt.plot(x, data)

.

.

from scipy.fft import fft, ifft

z=dct(data, norm='ortho')

y = fft(data)

.

Lancer Cahier jupyter

Lancer Jupyter:  MenuWin10 > Programmes > Anaconda3 > Anaconda prompt

d:
cd D:\CloudStation\FTM_SlantEdge\Python\Jupyter
jupyter notebook  

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Toutes les photographies de cette page ou de mon site, sont ma propriété exclusive.
Il est interdit de les utiliser, sous quelque forme que ce soit,sans mon consentement.

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Copyright JM Pichot, Edition originale 2012-04-20, rev1