V nedávné době se objevil na trhu modul kamery HQ Pi 12 Mpix. určený pro Raspberry. Obsahuje čip IMX477 od Sony. Napadlo mě díky eVscope, co využít tento čip ke snímání oblohy tedy astronomie typu EAA?
Mým cílem bylo se naučit se pracovat s kamerou a Raspberry 3B+ v prostředí Python a standardními příkazy raspistill apod. V prostředí EKOS se mi kameru nepodařilo rozumně ovládat na delší expozice, navíc tento software neumí alignment na hvězdy. Úkol byl tedy vymyslet, jak by se mohlo jednoduše udělat zařízení pro EAA a najít způsob jak to celé propojit a ovládat. Samozřejmě neřeším ustavení a řízení montáže i když to v prostředí Raspberry s Kstars a Indi jde, ale programoval jsem jednoduché prostředí pro snímání a skládání obrázků se základním řízeným chlazením při teplotách nad 15°C. Tohle řešení má výhodu, že lze jednoduše připojit Android či iOS zařízení a tak v pohodlí sledovat oblohu pomocí VNC připojení a prostředí Raspberry také umožňuje si dopsat ke kameře vlastní skripty pro snímání oblohy jiným způsobem, pořizovat videosekvence atd, tedy je zcela otevřené a lze jej velmi jednoduše rozšiřovat o potřebný software jak např. All-Sky.
Potřeboval jsem nějakou krabičku, která by byla pro Raspberry a bez pracné výroby. Jako ideální se mi jevila StromPi 3, která je dostatečně veliká a umožňuje i chlazení pomocí ventilátoru a jeho řízení dle teploty Raspberry. Krabička má zespodu držák na rozvaděčovou DIN lištu, tedy lze v případě potřeby přichytit na montáž jednoduchým upínacím přípravkem. Jediné, co musíte udělat je díra do krabičky, tu jsem udělal tímto vykružovákem a pak zbrousit vnitřní hranu krabičky, aby se tam držák kamery vešel, je to prostě natěsno. Rovněž se ke krabičce dodává malý chladič na CPU. Raspberry má tu nectnost, že s rostoucí teplotou se snižuje viditelně výkon. Při testování venku ve 3°C mělo bez zatížení CPU 21°C, tedy opravdu se docela hřeje a není problém dosáhnou v místnosti přes 55°C. Ventilátor dokáže srazit teplotu o cca 15°C.
Bylo jasné, že nebudu psát SW pro skládání jednotlivých obrázků a poměrně dlouho jsem hledal nějaký vhodný, až jsem nakonec objevil software ALS. Naštěstí autor už připravil verzi pro Raspberry, takže se s tím nemusí nikdo kompilovat. Soubory ke stažení jsou ZDE. Základní funkce SW je skládání obrázků s alignmentem (nebo bez). Veškeré funkce vidíte na obrázku a pro EAA jsou dostatečné. Základem práce SW je, že do definovaného adresáře scan nahrajete obrázek z kamery a ALS jej automaticky zpracuje.
V Preferences lze zvolit místo kam budete ukládat obrázky do adresáře scan a kde bude pracovní adresář work. Rovněž zvolíte místo, kde je uložen darkframe a řada dalších funkcí. Program lze přepínat mezi nočním a denním viděním.
Problém ovšem je, že tento SW pracuje pouze s obrázky FITS, ale jak dostat tento formát z HQ kamery která na první pohled ukládá jen v png, gif, jpeg a bmp 8-bit? Jedna cesta je, HQ totiž umí RAW uložený v obálce JPEG (RAW+JPEG). Teď jsem potřeboval vymyslet, jak z toho RAW dostat a převést to do FITS. Našel jsem dvě možnosti pro Raspberry, buď dcraw nebo raspiraw Nakonec jsem použil dcraw a převod do TIFF. Následně jsem hledal vhodný SW pro převod TIFF na FITS a po mnoho slepých cestách výběr padl na software ImageMagick. Instalace software se provede instalačním skriptem, nebo standardním příkazem sudo apt-get install imagemagick.
Pak už to celé bylo jednoduché, Stačilo napsat malý BASH, který celou fotosekvenci odřídí, převede snímek na FITS formát a uloží do složky SCAN, kde jej zpracuje ALS a zobrazí. Tedy nejdříve spustíte program ALS, nastavíte parametry a spustíte alignment. Následně se spustí příkaz ./picraw.sh, který pořizuje snímky v rozlišení 2024x1520 binnig 2x2, nebo pokud vám stačí JPEG s nižším rozlišením 1012x760 pix ./pic.sh. Podrobnější návod je přiložen k souborům jako Readme.txt.
Ještě bylo nutné vytvořit program na ostření dalekohledu a nastavení kompozice snímku. Raspberry Pi 3B+ není na tom výkonově moc dobře, takže videostream není moc rychlý a seká se načítáním obrazu, nicméně na ostření dalekohledu postačí s omezením i na této slabší verzi, doporučuji ale jednoznačně použít model Pi 4, který má rychlejší paměti a hlavně GPU a je zhruba 3,5 krát výkonnější.
Stačí spustit v příkazové řádce skript ./foc.sh, spustí se program, který otevře obrazový server a následně se spustí stream z kamery a zobrazí jej v programu VLC. Snažil jsem se, aby obraz video streamu měl co možná největší citlivost, tedy nastavil jsem ISO na 800 a pouze 8 obr./s tedy 0.125s expozice. Více se udělat nedá, tedy je nutné ostřit na jasnější objekty 2-4 mag.. K výběru je standardní obraz s rozlišením 640x480 pix pro kompozici snímku, nebo obraz ve výřezu 1/4 skutečného rozlišení čipu opět ve velikost 640x480 pix, spouští se příkazem ./foc.sh 1.
Protože ovládat to celé přímo přes bash je trochu nepohodlné, zvláště pro méně znalé, rozhodl jsem se napsat v Pythonu malé GUI, které všechny procedury ovládá. Dalo by se to napsat celé i bez používání bash, nicméně, není to úplně jednoduché některé procedury dělat přímo v pythonu. Samozřejmě pro kvalitního programátora to není žádný problém a jistě si s tím poradí.
Stalo se mi, že skripty vyhazovaly při spouštění programu ALS a při ostření chybu ohledně knihovny libEGL (libEGL warning: DRI2: failed to authenticate), pro běh programu to nevadí, nicméně lze to napravit v konfiguraci Raspberry - sudo rapsi-config a nastavit v Advanced Options a GL driver nastavit na (fake KMS). Bohužel změní to rozlišení VNC plochy, je potřeba jej tedy přenastavit.
Zajímavostí driveru kamery je vypnutí (zapnutí) korekce hotpixelů - sudo vcdbg set imx477_dpc 0
Kamera má v kovovém držáku integrovaný filtr Hoya CM500, který silně ořezává vše nad 600nm, tedy je potřeba vyjmout, což jde poměrně jednoduše. Buď jej musíme nahradit UV/IR filtrem se stejným rozměrem, který by někdo vyřízl z klasického Astronomik filtru, nebo musíme použít UV/IR v 1,25” provedení v případě používání s dalekohledem. Existuje i možnost použití 1,25” filtru se standardním objektivem a např. Canon redukcí, do které lze filtr našroubovat zevnitř.
Měření parametrů IMX477 naleznete ZDE
Skripty a programy RasACam pro Python naleznete ZDE (v.1.01). Programové vybavení pro Raspberry se nazývá Astroberry je ke stažení ZDE.
Instalace RasAcam je popsána v souboru Readme.md ve staženém zip souboru.
ALS program naleznete ZDE stáhnout můžete verzi pro RPI ZDE.
Pokud by chtěl někdo používat pro prohlížení FITS obrázků rychlý prohlížeč od Tomáše Grygarčíka, je k dispozici jak ve verzi ARM7 tak ARM8. Pouze je nutné doinstalovat Qt5 knihovnu příkazem v terminálu - sudo apt install libqt5pas-dev
ZDE naleznete informace ke kamerám Raspberry Pi.
