CKD 部品(スーパーマイクロシリンダ用(ピストンロッド組立)) SCM-20D-956-PS SCM-20D-956-PST-ROD-ASSY(直送品)

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5024円

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CKD 部品(スーパーマイクロシリンダ用(ピストンロッド組立)) SCM-20D-956-PS SCM-20D-956-PST-ROD-ASSY(直送品):新たなトレンドから世界的なファッションの動きまで、私たちが提供するのは、グローバルなファッションインテリジェンスのユニークな情報源です。 割引価格,流行に,独創的CKD 部品(スーパーマイクロシリンダ用(ピストンロッド組立)) SCM-20D-956-PS SCM-20D-956-PST-ROD-ASSY(直送品)
商品の特徴 ●ご発注時はメーカーカタログを確認してください ●画像は代表画像です、継手等付属していないものがあります ●ご発注後のキャンセル・返品はお受けできません
商品仕様 メーカー CKD ブランド CKD(シーケーディー)
適用内径(mm) 20 適用ストローク(mm) 956
備考 【返品について】お客様のご都合による返品はお受けできません。
商品詳細情報
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2022年4月 6日 (水)

・非球面レンズはなぜ収差を抑えられるのか

最近のカメラ用のレンズだと、安いキットレンズでも非球面レンズが使われています。
非球面レンズを使うと何がいいのかというと、
収差が抑えられて像がしゃっきりするためです。

非球面レンズで抑えている収差は主に球面収差です。
非球面レンズなので、球面なレンズで発生する球面収差が出にくくなる。

球面収差の記事

球面収差はレンズの中心部と周辺部で結像位置が異なる現象です。

Kyumen_2_2

図のように、周辺部のほうがレンズに近い側で結像してしまいます。

拡大図
Hikyu-1
レンズ外側(青とか緑)の光線が、
光軸との交点が左側になっている。
これは、レンズに入射する光線の角度が原因です。

Hikyu-2
分かりやすいように、レンズ中心に近いオレンジの光線と
周辺部の青の光線を抜き出しました。
入射角が、青の光線だと大きくなっていることがわかります。
球面だと、この角度が大きくなりすぎて、想定よりも光が大きく曲がってしまいます。
これが原因で球面収差が起きる。

じゃあどうすればいいのかというと、
レンズ周辺に行っても入射角がつかないような面を設計すればよい。

Hikyu-3

このような面であれば光が一点に集まり、球面収差が抑えられます。
この面の形状は非球面で、製造が難しい

 

2022年4月 1日 (金)

・ミラーレスのレンズを一眼レフにつける

一眼レフのレンズはマウントアダプターを使えばミラーレスにつけられます。
一方、ミラーレスのレンズは一眼レフには付けられません。

これはなぜかというと、フランジバックによるものです。

フランジバックとはマウントからセンサまでの距離です。
202241-1

上の図が一眼レフ、下の図がミラーレスです。
ミラーレスに一眼レフレンズをつけるためには、
マウントアダプターで一眼レフのフランジバックと同じ長さにすればよい。
202241-2

長さを合わせるだけなので、マウントアダプターはタダの筒でOK
(AFをさせたりするには電気接点が必要だったりするが)

一方、ミラーレスのレンズを一眼レフにつけようとするには、
このようになってしまいます。
202241-3
レンズがボディにめり込んでしまう。

じゃあ、ミラーレス用のレンズは一眼レフにつけられないのか?
答えは否。
光を曲げれば付けられます。

202241-4
上の図のように、普通にレンズをつけると、イメージセンサー上ではボケた像になるが、
光を曲げれば下の図のように結像します。

身近にある凹レンズといえば、近視用のメガネ。
一眼レフにメガネをかければミラーレス用レンズでもこんなにくっきり!

Resize181212

※毎年恒例、4/1エイプリルフールネタです。

2022年3月23日 (水)

・メニスカスレンズとは

エフピコ T-京角丼ー28嵌合蓋 エコOPET 7N209528 1箱(800枚:50枚入×16袋)(取寄品)ブリヂストン 油圧ホース PA0708 x 10.5M F+F 1本(直送品)日中製作所 フラットキャップ RG E201-16 1セット(10袋)(直送品)ミヤナガ デルタゴン SDS-MAXビット 19.0X340 DLMAX19034(直送品)ゲイツ・ユニッタ・アジア パワーグリップGTベルト 3GT 243-3GT-4 1セット(9個)(直送品)ユニ・チャーム からだ想いラボ 足腰・関節にやさしいベッド 取替えカバー 超小型~小型犬用 4520699675144 1個(直送品)アールエスコンポーネンツ RS PRO 結束バンド, 200mm x 4.5 mm, 黒, ナイロン 66 811-1808(直送品)Garage(ガラージ) デスク NSスタンダード 平机 引出し無し 白木/ブラック メラミン仕様 幅1600×奥行700mm 1台(直送品)
新朝日コーポレーション ニューフラワースタンプインキ330g 緑 NFI-330G(直送品)エスコ(esco) [φ9mmノズル用] [プラスチック製]プレート 1セット(30個) EA940CN-78(直送品)三菱マテリアル 三菱 UPコート CCMT09T304-FV AP25N 1セット(10個) 660-0760(直送品)SUNCO クローム 六角ボルト(半ネジ 8×70 (100本入) B0-00-0010-0080-0700-06 260-1994(直送品)グーリング 溝入れ工具 インサート 内径加工用 GT104.0827.020.12.30.L 25089 4.010 182-8400(直送品)バンドー化学 サンラインベルト 880×2650E SL-M2200 880x2650E 1本(直送品)日本精器 スリーGシリンダ BN-6D7B-100-100-XSR 1個(直送品)Seco Tools 旋削 突っ切り用チップ 150.10-3N-16:TGP35 150.10-3N-16TGP35 1セット(10個)(直送品)

写真レンズを構成するレンズは
一つ一つは凸レンズと凹レンズの組み合わせです。

凸レンズは虫眼鏡で使われるレンズで、光を集めます。
これを正のパワーを持つレンズという。

凹レンズはメガネで使われるレンズで、光を発散させます。
これを負のパワーを持つレンズといいます。

正のパワーと負のパワーとは 

単純な凸レンズや凹レンズは
両面凸レンズや両面凹レンズのことを言います。

Menisukasu-1

凸レンズは、中心が厚くて周辺が薄いレンズなので、
こういうレンズも作れます

Menisukasu13

同様に凹レンズは中心が薄くて周辺が厚いレンズなので、
こういうレンズも作れます。

Menisukasu-3

こういった、片面凸、片面凹のレンズをメニスカスレンズといいます。
これの利点は、単純な両面凸レンズとかに比べて収差を抑えることができること。
同じ焦点距離でも様々なレンズが作れます。
Menisukasu-2

2022年3月15日 (火)

・メタサーフェスでカメラ技術のブレイクスルーが起きる?

これまで研究レベルだったメタサーフェス技術が実用に近づいてきました。
メタサーフェスとは、ガラス板などの上に
ナノオーダーレベルの微細なパターンを描くことで
今まででは考えられないような光学特性を持たせることができる技術です。

波長ごとに光を分離

Meta-2  


光を波長ごとに分離することでカラーフィルタの代わりになる。
カラーフィルタだと、例え赤フィルタの画素だと
赤以外の光は吸収してしまいます。

Meta-1
一方、波長ごとに分離することができれば、光量のロスが無く
高感度のイメージセンサーを作ることが可能。


光を任意の方向に曲げることで、
薄いガラス板でレンズの役割を果たすことも可能。
例えば、オンチップレンズでは対応しきれなかったような
撮像素子周辺部の画素に十分な光を取り込めるようになる。

Meta-3

マイクロレンズだと、屈折させる力に限界があるので、
周辺部だと光電変換素子まで光があまり届かない。

Meta-4

メタサーフェスだと、極端に曲げることもできる。

 

オンチップレンズではなくメインのレンズの役割を持たせることもできます。
例えばスマホのカメラのレンズ。

Meta-5

スマホレンズは厚みがネックになっているので、
メタサーフェスを用いることでカメらの出っ張りが無く
高品質な映像が撮れるカメラができるかもしれません。


ただ、一眼系のレンズの代わりを果たすのは
まだ難しいかもしれません。
一眼系だと、結像だけでなくボケ味も重視されるので
そこにハードルがあります。
ただ、DOレンズの様に、レンズ構成の一部にメタサーフェスを用いることで
既存のレンズと同様の性能で大幅な小型化は可能かもしれません。

2022年3月 3日 (木)

足柄峠

沈むオリオン座と富士山のコラボを撮ろうと、富士山の東側にある、足柄峠に行ってきました。
誓いの丘という場所が、景色もよく車もとめられます。

車一台も停まっていなくて、誰もいないと思ったらシカがいた。

Resize180928

近づくと逃げていった。

肝心のオリオン座と富士山は、ちょっとずれていた。

Resize180926 Resize180925 Resize180927

ここよりもう少し北から富士山を見渡せる場所じゃないとうまく重ならない。

2022年2月23日 (水)

・スカイメモS用の微動雲台

天体撮影時の赤道儀はスカイメモSを使っています。
赤道儀と三脚の間には、極軸合わせのために、
微動雲台と呼ばれる雲台を使用する必要があります。

スカイメモSには専用の微動雲台が販売されているのですが、
これを用いると、重心が偏り、結構バランスが悪い。


 

Resize180883

※ドイツ式でカメラを設置すれば安定するが。

そこで、別の微動雲台で何とかバランスよくできないか試してみた。

Resize180882

いろいろ組み合わせて作った微動雲台では
重心がセンターにより、重心の高さも低くなって安定しています。

使用した道具は以下の通り。
・傾き方向の微動雲台


 

・パン方向の微動雲台

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・35度アングルプレート

Images
このプレートはもう製造されていなくて、
まれにヤフオクとかで出品されているのを見つけるしかありません。
55度のものもあるので間違えないように。


この組み合わせだと、最初に水平をとれば
ほぼ35度が出ているので、北極星が見つけやすい。
微動の範囲は±10度くらいなので
石垣とかまで行かなければ、日本国内ならこの組み合わせで極軸合わせができる。

2022年2月16日 (水)

・車のヘッドライトのゴーストを防ぐ

天体のぐるぐる撮影は光害地でも星が撮影できます。


Resize180743

ただ、道路の近くだったりすると、車のヘッドライトなど
強力な光が当たることで、
空に盛大にゴーストが発生することがあります。
Resize180742

これを何とかゴーストを抑えて撮影しました。

Resize180739

撮影方法としては、
まず、空の部分を撮影時には地上部分を黒の紙で隠します

Resize180740

これでゴーストをかなり防げます。
ただ、レンズで発生するゴーストや、
レンズ表面にホコリがついていたりすると
それが映り込むので、気を付けないといけない。

Resize180744
レンズ表面のホコリが映り込んだ

地上部分は別途撮影したものを重ねればOKです。

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・ハーフソフトフィルター比較

星景写真撮影に便利なハーフソフトフィルター。
Nisiもハーフソフトフィルターを発売開始し、
各社から発売されるようになりました。

Nisi


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Kenko


 

星景写真ではソフト部分の効果が重要になるので、
各社のフィルターでとり比べました。
(ただ、KANIのものを持っていくのを忘れてしまったので
 過去のKANIのフィルター比較記事を参照のこと)
性能的には、KenkoのハーフプロソフトンAよりも少し効果が強い感じです。

今回は参考に、星空で一番効果が理想的と思っている
ソフトンクリアも撮影しました。

フィルターなし
Resizenofilter_2

ソフトンクリア
Resizesoftoncrea_2

Kenko ハーフプロソフトンA
Resizesoftona_2

Nisi スターソフトフィルター
Resize180556


等倍拡大したもの
Nofilter_2_all

こうしてみると、Nisiのソフトフィルタは
星の周りに円状のハロがついていてフォーカスがあっていないような写真に見えます。
ソフトの強さの度合いとしては、ハーフプロソフトンAより強め。
ソフトの強さ的にはKANIとNisiでは同じくらいの印象なのですが、
KANIはこのような円状のハロは発生しません。


各社のソフトフィルターメリットデメリットまとめ


Kenko ハーフプロソフトン
メリット
・ハーフソフトの中では効果が一番弱い。

デメリット
・ガラスが割れやすい。ちょっとぶつけると割れる。
・ソフトとクリア部分の境目が5:5なので星景で使いづらい。


KANI パーシャルソフトフィルター
メリット
・7:3の境目で使いやすい
・落としたりしても、割れにくい!!

デメリット
・効果が少し強め
・在庫がなくて手に入りにくい


Nisi スターソフトフィルター
メリット
・7:3の境目で使いやすい
・値段がほかのものより少し安い

デメリット
・ソフトの効果が独特

2022年1月30日 (日)

・DeepLearnig(AI)の学習の進み方

DeeplLeaning(以下DL)についてこのブログでも何回か記事にしてきました。

AIによるカメラの進化
ディープラーニングについて
GANによる画像処理
AIは万能ではない
Photoshopの新機能 風景ミキサー とGANの仕組み

写真やカメラ系のブログですが、DLのことを何度も記事にしています。
これは写真≒画像処理が今後DLに置き換わっていくためです。

ここでは自分が勉強してきたことを自分のためにメモ代わりにまとめておきます。
なので、わからなかったら読まなくて良いです。


DLは人間の脳をコンピュータ上で再現したものです。
人間の脳内はニューロンとシナプスがネットワーク状につながりあって
情報伝達物質を送信することでできています。

Dl-1_20220127231101

左が脳のニューロンを表した図。
いくつかの入力があり、それを合わせたものを出力する。
右がDLでのニューロンです。

ここで、よく見るニューラルネットワークの図。
 Dl-2_20220127231201
ニューラルネットワークのうち、中間層が複数あるものを
ディープラーニングと呼びます。
赤い部分を見ると、先ほどのニューロンと同じになっているのがわかります。

この図が実際に何をしているか。
例えば、28x28の白黒の画像だと
入力は28x28=784個あることになります。(図では2個しかないけど)

Dl-3

DLの図は、左の入力を入れて右の出力を得るという意味です。
f(x)とg(y)とh(z)という3種類の関数があるということ。

関数は中学生で習います。
一次関数なら
y = ax + b
という感じで、aとbの2つのパラメータが入っています。
上の図だとz1へ、それぞれ重みw1-w3までかけたものが入る関数、
といったものです。


これらのパラメータ(係数)はランダムな値が入っています。
これらを最適パラメータにするのが学習です。

Dl-7
この点の集合にフィットする関数はなんだろう、って時。
y=4x^2+30x+50
というテキトーな係数を入れると下のグラフ(紫)のようになり
全然一致しません。
Dl-8

青点との差分をとり、それが一番小さくなる係数を探します。
y=2x^2+60x+120
という2と60と120という最適な係数が見つかりました。
Dl-9

ここではパラメータの数はたったの3つですが
ディープラーニングでは100万個とかそれくらいの数になります。
この最適のパラメータを探すのが学習。

 


文字で書いてもよくわからないので、実際の学習で考えてみます。
手書き文字の4と9を判別するネットワーク。
4と判断したら0を出力して9と判断したら1を出力するネットワークです。
Mnist
28x28の画像データになっている手書き文字を入力にして、
4と判断したら0を出力、9と判断したら1を出力します。

図で表すとこんな感じ。
Dl-6

式で描くとこんな感じ
y = φ(f(x))

φは活性化関数と言われる関数です。
また、すべての入力をx'1で取り込んでいるので
これは全結合と呼ばれています。

Dl-5
Affineが全結合、ReLUが活性化関数です。
入力がマイナスなら0にして、入力がプラスなら
同じ値を出力するというものです。

Dl-11


これらの関数にランダムに入っているパラメータを微妙に変えていって
正解に近くなるかどうか確認していきます。
正解に似ているということは正解と出力の差の絶対値が小さくなるということ。

ちなみに、ランダムな値が入っている状態での出力はこんな感じ。
Mnist_20220130004701
推論結果がどれも小さい値になっています。
すべてを4と推定すれば4と9の2値分類問題なので50%の確率で当たります。

 


差の絶対値がどんどん小さくなるようにパラメータを入れ替えることを試すのが学習。
グラフで描くとこんな感じ。
Mnist4

学習を進めるほど、だんだん差が小さくなっていきます。
一番小さくなったところが最も良いパラメータの組み合わせ、ということになります。
一番小さくなるところを求める、ということは
グラフの傾きがゼロになるところです。
微妙にパラメータを変えたときの出力と
前回のパラメータの出力との差分がゼロになるということ。

簡単に言うと微分したときにゼロになるところです。
しかし傾きがゼロになるところを求めようとすると、
局所解に陥ってしまうことがあります。
局所解とはグラフで言うとこういう場所です。

Dl-4

この部分は最小値ではありませんが
傾きがゼロになってしまうので
傾きだけで判断していると、
この部分で学習結果が収束してしまいます。

これを回避する方法もいろいろありますが、
とりあえず今回はここまでにしておきます。

2022年1月21日 (金)

・都心での新星景写真 現像方法

前回は撮影方法を記載しました。

今回は撮影したデータを仕上げる手順です。
この方法は人によっても違うので、あくまで私がやっている方法。
もっといい手順があるかもしれない。

●必要なソフト
 Photoshop

 Sequator
 

これらを高速に動かせるハイスペックマシンがあると
イライラせずに済みます。

参考までに私のマシン(2022/1)
windows11
Corei7-11700
32GB
GeForce GTX1650


●Step1 最初の現像
私はRAW状態でコンポジットするのではなく、
最初に現像を行ってしまって、ノイズ処理や赤い星雲の炙り出しを
ある程度行います。

Photoshop CameraRAWで撮影したRAWデータを一括で開く。
(ここはLightroomでもよい)

天体改造機だと赤っぽく色被りしているので
最初にホワイトバランスをいじります。

Resize180389

ホワイトバランス調整アイコンにして、
赤い星雲がいないあたりを選択して大まかに合わせる。
光害とかの影響で色被りがある場合はいくつかのポイントを選択して
一番バランスが良さげなところに合わせておきます。

Resize180390

次に大まかな露出の決定。
露光量はちょっとオーバーになる程度に上げて、
ハイライトと白レベルを思いっきり落とします。
ハイライトを落とすのは、
例えばオリオン大星雲の中心付近が白飛びしないようにするためです。

Resize180391

あと、レンズの倍率色収差も行っておきます
Resize180392

歪みと周辺減光は補正してしまうとコンポジットしたときに補正痕が出るので
ここはいじらないでおきます。


次が一番キモになる部分です。
Resize180394

カーブを細かく調整して赤い星雲が浮かび上がるようにします。
またこの画像で言うと画面の上部の暗い部分を少し明るくなるように、
画面下部の明るい部分の輝度を下げてフラットに近づけます。

このカーブを調整する際は諧調が破綻しないように気を付ける必要があります。
Resize180393

トーンカーブのいじり方でも記載しましたが、
極端にしすぎると諧調が破綻して写真としておかしなことになります。

ここまで来たらテクスチャと明瞭度をいじって
星を強調します。
もし空の状況が良くて、星が写りすぎている場合は、
明瞭度を逆に下げてもよい。

Resize180395

最後に、ノイズを若干除去しておきます。
Resize180396

この調整をすべての画像に適用します。
Resize180397

ダークとフラットも撮っている場合は、それにも適用。
(フラットはホワイトバランスを再度合わせなおす)

保存は、情報量を残すために16bitのTIFFにしておきます。

Resize180398

一旦TIFFに仕上げたら、
Sequatorでコンポジットします。
使い方は以前の記事でも記載しました。

枚数が多ければ多いほど、ノイズ除去だけでなく
細かい部分が出てきます。

ダークやフラットを撮っている場合、
ダークは「ノイズ画像」、フラットは「ケラレ画像」
のところに入れればよいです。

ただ場合によっては、コンポジット結果に逆にノイズが載るときがあるので
その際は入れない。

合成方法は「積む」にしておきます。
ソフトフィルターを使っている場合、最適選択にすると
星の位置合わせが失敗して周辺部の解像が劣化することが多い。
Resize180399


光害除去は「複雑」で右から二番目の強さにするとちょうどよいことが多い。
結果が破綻したりした場合はさらに弱めたものも作っておくとよいです。


星空のコンポジットが終わったら、
固定撮影をした地上風景と合成していきます。
星空と地上をレイヤーごとに読み込みます。

Resize180400
地上レイヤーはコピーして二つ作っておきました。

まず地上レイヤーを選択し、
選択範囲→空を選択をして、空部分を選択し、Delボタンを押して削除します。
Resize180401

この状態で地上レイヤが問題なければこれでOK。
建物とかがきえてしまう場合、保険で作っておいたコピーした地上レイヤーで
きえてしまう部分などを補間します。

Resize180402

星空部分に発生している色や輝度のムラを補正したり、
全体の色味を地上と揃えたりします。


CameraRAWフィルターを起動
ナローバンドフィルターを使うと
青がシアンや緑っぽくなってしまうので
青の色相を変えます。

Resize180403

次に、輝度ムラを補正します。
ムラになっている部分をマスクのブラシツールで塗っていきます。
Resize180404

この部分だけ、不自然にならない程度に
露光量を下げたりシャドーを下げたりします。
また、単純に下げるだけだと、星の光も弱くなってしまうので、
テクスチャと明瞭度を上げます。
ムラが目立たなくなるまで、この作業を繰り返します。

Resize180405

ホワイトバランスも少し変更しました。
画像の最周辺はムラが大きく発生して補正が難しいので
トリミングでカットしてしまう。
Resize180406

こうしてできた結果がこちらです。
Resize180407

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