Automatización del caracterizado y evaluación de funcionamiento de cámaras infrarrojas

Abstract

En este proyecto se han desarrollado un sistema de caracterización automatizado para un modelo específico de cámara y un estudio de los resultados de aplicar correcciones de no uniformidad a las imágenes adquiridas por dicha cámara. Para crear el sistema automatizado se ha modificado el software de adquisición de la cámara, y se ha diseñado un sistema basado en una plataforma móvil donde situar la cámara a caracterizar, un servomotor y un sistema para controlarlo que sitúe en diferentes posiciones la plataforma, y dos cuerpos negros. Estos últimos son necesarios para adquirir imágenes homogéneas emitiendo a dos temperaturas distintas, que serán las empleadas para caracterizar la cámara y hacer una tabla de NUC (non-uniformity correction). El sistema de caracterización fue desarrollado de acuerdo con las especificaciones iniciales, y con alguna más incorporada durante el desarrollo del mismo. Su funcionamiento es el requerido de, realizando las caracterizaciones de las cámaras de forma automatizada y rápida. El sistema por lo tanto cumple los objetivos para los que fue diseñado, eliminando la posibilidad del error humano del proceso de caracterización y reduciendo el tiempo que se tarda en llevar a cabo dicho proceso de forma significativa con respecto a la metodología menos automatizada que se llevaba a cabo antes. El ruido de no uniformidad es propio de todas las matrices de planos focales de detectores y surgen en el proceso de fabricación del sistema. Consisten en que cada detector que compone el plano focal tiene una respuesta diferente ante la misma radiación incidente, observándose en la imagen completa de todos los detectores una imagen de ruido estático en lugar de una imagen homogénea. Para corregirlo, y para observar en el estudio realizado en este TFG (trabajo de final de grado) los resultados de estas correcciones, se ha empleado una calibración a dos puntos. Esta calibración consiste en generar una tabla de ganancias y offsets de cada detector. Aplicando estas tablas sobre la imagen se trata de conseguir homogeneizarla hasta hacer desaparecer el ruido de no uniformidad. El estudio se realizó adquiriendo muestras con dos cámaras distintas. Las muestras se adquirieron siempre con varias configuraciones y a varias temperaturas con el objetivo de comparar los resultados de aplicar sobre diferentes imágenes las distintas tablas de NUC creadas. Tras procesar las muestras y analizar los resultados de las tablas de NUC resultantes aplicadas sobre diferentes videos, tanto de imágenes no uniformes y en movimiento como de señales uniformes, se han llegado a distintas conclusiones. Por un lado, la aplicación de las tablas de NUC supone una mejora apreciable con respecto a las imágenes sin procesar. Además, la imagen tiene una mayor uniformidad contra más semejante sea la intensidad de la señal a las de las imágenes empleadas para generar la tabla de NUC, empeorando contra más alejada se encuentre de estas. Por el contrario, se ha observado que el cambio de los parámetros de funcionamiento de la cámara, sobre todo el de la tensión de polarización de los detectores, afecta muy negativamente sobre la homogeneización de la imagen. Además, se han observado pixeles fantasmas que tienen una ganancia u offset equivocados, y que son propios tanto de las tablas de NUC como de los videos sobre los que se aplican. En el proyecto se han tenido en cuenta los condicionantes tecnológicos aplicables a las cámaras, que teniendo detectores de seleniuro de plomo son sensibles únicamente a las longitudes de onda de la radiación en el infrarrojo medio. Por ello las muestras de imágenes se han adquirido de cuerpos negros configurados entre 200 y 500 grados, siendo el límite superior fijado por la capacidad máxima de estos cuerpos negros. Así mismo ha influido el requisito de reducir el precio final del sistema todo lo posible. Un sistema automatizado que disponga de al menos dos cuerpos negros en el mercado se han barajado valores cercanos a los 15000 euros, mientras que el precio final de este diseño no excedería los 2000 euros. Esto ha implicado algunas limitaciones, sobre todo relacionadas con los cuerpos negros empleados y el sistema de control del servomotor, que ha habido que tener en cuenta en el diseño del sistema. La temperatura de los cuerpos negros debe de ser configurada manualmente y trabajar durante demasiado tiempo en su límite máximo de temperatura puede producir desperfectos sobre los mismos. En cuanto al sistema de control del servomotor, no tiene un puerto directo de comunicación en serie con el ordenador y ha habido que emplear un módulo periférico de conversión UART-USB para poder establecerla, así como implementar un código de control de errores en la comunicación. Los resultados finales del proyecto han sido satisfactorios, cumpliéndose completamente los objetivos del sistema de caracterización y obteniéndose resultados y conclusiones con los que trabajar en un futuro del estudio de correcciones de no uniformidad realizado.
Abstract:
This project consists in the development of an automatized characterization system for a specific model of a camera and the study of the results obtained when applying correctios for the non-uniformity noise on the images acquired by that camera.
To build the automatized system the acquisition software of the camera was modified, and the design has been based on a mobile platform to hold the camera, a servomotor and its control system to move the platform to the different positions, and two black bodies. This black bodies are necessary to acquire homogeneous pictures at two different temperatures that will be used to characterize the camera and make a NUC (non-uniformity correction) table.
The characterization system was developed following the initial specifications and adding some more that were proposed during the development and implementation phases. The result of the system is the desired one, doing the characterization of the cameras in a fast and automated way. Because of this, the objectives of the design are successfully achieved, taking out the likelihood of a human error in the process and significantly lowering the time that it takes to be done compared to the one it took with the less automated methodology used before this system was developed.
The non-uniformity noise is found in all the focal plane arrays systems and appear during the manufacturing process. This problem consists in each detector having a different response to the same incident radiation, so in the full picture of all the detectors instead of a homogeneous picture what can be seen is a static noise picture. To correct this and to see the results of the study done in this TFG, a two-point calibration is done. This calibration consists in generating a table of gains and offsets of each detector. The objective of applying these tables on the pictures is to try and make it more homogeneous and make the non-uniformity noise disappear.
This study was done acquiring samples with two different cameras. This samples were acquired always with several different configurations and several temperatures with the objective of compare the results of applying the different NUC tables made over different pictures.
After processing the samples and analysing the results of the application of the resulting NUC tables over different videos both of non-uniform and moving pictures and of homogeneous pictures several conclusions were reached.
The application of NUC tables on a picture improves the quality over the same raw picture. Also, the pictures have a better uniformity the closer they are to the intensity of the pictures used to make the NUC tables, and worse the more they differ from those intensity levels.
On the other hand, it has been observed that the changes on the parameters of configuration of the camera, especially the bias voltage of the detectors, have adverse effects over the homogenization of the picture. It has also been observed ghost pixels with a wrong gain or offset that stand out over the homogeneous picture, and that are associated both to the NUC tables and the pictures.
For this project the technological conditions relevant to the infrared cameras that have detectors of lead selenide are sensible only to the medium wavelength of the infrared radiation. Because of that the samples have been acquired with the black bodies configured between 200 and 500 degrees Celsius. Trying to make the system for the lower price possible has been another requisite. The price of an automated system with two black bodies on the market is about 15000 euros while
the final price of this design would not reach the 2000 euros. This have come with some limitations, mostly related with the black bodies used and the servomotor control. The temperature of the black bodies must be configured manually and working at its maximum temperature limit can degrade them. The servomotor control doesn’t have a serial port to establish directly with the computer and a peripheric module to covert UART-USB had to be added to be able to establish connection. An implementation of error control on the serial communication software had to be added to ensure the communication.
The final results of the project have been satisfactory, successfully achieving the objectives of the characterization system and obtaining results and conclusions of the study on the non-uniformity corrections done with which to work in the future.