鉄道網をフラットベッドスキャナーとして使用する

鉄道網をフラットベッドスキャナーとして使用する Philo's Website 鉄道網をフラットベッドスキャナーとして使用する 2026年8月17日 — 4,600語 過去数ヶ月間、産業用リニアスキャニングカメラを使用して、列車やフェリーから非常にワイドな写真を撮影するプロジェクトに取り組んできました。これを機能させるのは非常に困難でしたが、結果はそれを物語っていると思います。 サンフランシスコからオークランドへのフェリーで撮影（2026年2月）（56,894x2,048ピクセルのグレースケール画像）。スクロールしてズームインし、クリック＆ドラッグで移動してください。ギャラリーにはさらに多くの写真が展示されています。 このプロジェクトに関する講演をEMFcamp 2026で行いました。以下で視聴するか、さらに詳しい同じ話を読み進めてください。 私は一体何を見ているのか？ 上記のコンテナ港の写真のような画像をキャプチャするプロセスです。カメラは移動中の車両の外に向けられており、単一の垂直線（図のようなグレースケール線ですが、もっと細い）を常にキャプチャしています。カメラが移動するにつれて、それが正確に見ているものは変化します。カメラから十分な速さでラインをキャプチャし、それらをスティッチ（結合）できれば、完全な画像を作成できます。実際にはそれよりも少し複雑で、結果を良く見せるのはかなりトリッキーでしたが、それが基本的なアイデアです。 背景と先行技術 1990年代、デジタルカメラのセンサー技術は、中判・大判フィルムのサイズと実効解像度に追いついていませんでした。そのため、デジタルスキャニングバックが開発されました。これらは、ピクセルの巨大なグリッドを必要とせずに、単一のピクセルライン（カラーの場合は3ライン）をフレーム全体に移動させることで高解像度画像を取得します。その後、イメージセンサーは非常に大きくなりました（現在では4x5インチの大判をカバーするものもあります）が、このアプローチは、巨大なセンサーよりも大判向けに構築する方が依然として安価です。私はしばらくの間、自分の大判カメラ用のデジタルスキャニングバックを構築することを考えていましたが、カメラに適切にマウントできるものを作るのは daunting すぎると感じて、なかなか着手できませんでした。（購入することも選択肢でしたが、1990年代のものはeBayで数千ドルで取引されており、使用するには同時代のコンピューティング環境を再構築する必要があります。）昨年末、Gigawipfの中判スキャニングカメラの構築に関するビデオを見ていたところ、突然「カメラ全体が移動し、被写体が移動しないとしたら？」と思いつき、試してみることにしました。 （この旅行からの写真はここにあります。） 私は同様の趣旨の過去の写真（Scannoramicプロジェクト、John Hikerbikerの実験、Daniel Lawrence Luの静止カメラの反転、Martin Liebscherの非常に興味深いフィルムショット）を見つけましたが、結果は改善の余地があるように思えました。動きの速度を考慮に入れて、よりクリーンな結果を得ることはそれほど難しくないはずですよね？ スリットスキャン 私のソファ この「ビッグスキャナー」のコンセプトを思いついた夜、試さなければなりませんでした。外に出て電車に乗るには遅すぎたので、代わりにソファをスキャンしました。オフィスの椅子に携帯電話を置き、ビデオをキャプチャしながらゆっくりと押しました。その後、非常にいい加減なコード（読者を保護するためにここに共有しないことにします）を書いて、各フレームの最も左の列（「スリット」）を取得し、それらを画像に結合しました。私のコメントにはThe Bethsの「Future Me Hates Me」の歌詞が含まれており、そのコードを loosely に基づいた次のバージョンのカメラのポストプロセッサを書き始めたときに、自己成就予言のようになり、自分の決定を呪いました。ソファのように見えますが、かなり squished されており、壁のアートは判読不能です。もっとうまくやれるはずです。ポストプロセッシングをいじって各列を2倍にしましたが、椅子を特に一定の速度で押していなかったので、squished されなくなりましたが、まだ混乱しています。最初から速度を何らかの方法で測定する必要があることはわかっていましたが、それほど正確に測定する必要はなく、単に fudge できるだろうと naive に期待していました。しかし、この画像は、速度の変動がいかに問題になるかを示しています。これは、速度に対処することがいかに pain になるかについての最初の glimpse でした。 次のトリックとして、MBTAオレンジラインに乗りました。古い携帯電話をシートにテープで貼り付け、加速度計として使用し、現在の携帯電話を窓に持ち、フレームレートを最大限の60 fpsに設定しました。加速度計のデータはあまり役に立たず、速度を得るために積分するとさらに役に立たなくなりました。覚えている限り、y軸は列車の移動方向でしたが、データは非常にノイズが多く、列車は最後に後退していたようです。結果は興味深いですが、まともな画像を得るには、もっと多くのラインが必要です。 EMFcampの準備をしているとき、スケジュールにTim Jacobs（オンラインではmitxelaとしてよく知られている）によるスリットスキャンカメラに関する別の講演があることに気づき、二人とも同じことをしたのではないかと心配になりました。（彼は私の講演の後、私に駆け寄ってきて、彼もそう心配していたと伝えました。）彼の講演は、ビデオからスリットを取るという同じ方法で始まりましたが、彼は最終的に、与えられたビデオのすべての可能なスリット位置を通過させることで、非常にクールでトリッピーなアニメーションを作成しました。 産業用リニアカメラ 毎秒より多くのラインを取得するための私のソースは、Basler ruL2048-19gmになりました。これは、高速で移動するコンベアベルトを対象とするように設計されています。奇妙な大文字の名前は、1x2048ピクセルのイメージセンサーを毎秒19,000回近く読み出す能力に由来します。しかし、これらの機能には代償が伴います。新品では、メーカーの最低スペックの現行モデルは700ドル前後です。幸いなことに、私の財布にとっては、eBayでその10分の1の価格で見つけました。価格は光でも測定されます。非常に速くキャプチャするため（最も遅い露光時間は1/100秒です）、大量の光が必要です。日中しか撮影できず、明るい駅やトンネル以外はすべて私には対象外です。ベンダーウェアを扱った経験から驚いたことに、Baslerはサポート契約や購入証明なしでSDKをダウンロードさせてくれました。最も新しいバージョンでも2013年のこのカメラをサポートしており、これはあまり驚くことではありませんが、便利です。カメラはギガビットイーサネットリンクを介してコンピューターと通信し、関連インターフェイスがAPIPAアドレス（169.254.0.0/16）用に設定されている限り、ソフトウェアは自動的にカメラを見つけます。両端に静的アドレスを設定することもできますが、一度に1台のカメラしか使用していないため、変更する手間をかけていません。SDKで驚くほど少ない悪態（「シャッタースピード」ではなく「シャッター時間」の使用や、このカメラでの「フレーム」とは何かについてのいくつかの苦情を除いて）で、ピクセルバッファを取得してディスクに書き込むプログラムを作成しました。これは、自分のコードでカメラから初めて取得した画像であり、手で動かしただけで pretty good だと思います。 セットアップと機械設計 3本の手でカメラを保持する必要がないように列車に乗せるためには、三脚に取り付ける方法が必要でした。結局、友人のBrookeが3Dプリントしてくれた、底にヒートセットインサートが付いた、かなり実用的なケースを設計しました。部品を購入することで、McMaster-Carrから注文し、本物のエンジニアになった気分を味わうことができました。最初の試みはうまくいきませんでした。なぜなら、「製造公差」と呼ばれるものを完全に忘れていたからです。しまった、これは小さすぎるようです。今思えば、センサーを青いペインターズテープ以外の何かで固定すべきだったかもしれませんが、かなりしっかりと固定されています。時計回りに、ボードは次のとおりです。6自由度の加速度計/ジャイロスコープ。これは、速度を得るためにいくつかの数学と組み合わせて使用できます。GPS。これは期待したほど機能しませんでした。ボストンの列車はGPS信号をブロックするのが得意すぎるためです。SAMD21マイクロコントローラー。データをバックに転送するために