Kameran valotuksen säädön analysointi Python-sovelluksella
Heikkilä, Jan (2023)
Heikkilä, Jan
2023
Teknisten tieteiden kandidaattiohjelma - Bachelor's Programme in Engineering Sciences
Tekniikan ja luonnontieteiden tiedekunta - Faculty of Engineering and Natural Sciences
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2023-05-25
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202305256155
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202305256155
Tiivistelmä
Nykyaikaisissa videokameroissa käytetään automaattista valotuksen säätöä kompensoimaan ympäröivän valotason vaihteluita. Tässä työssä tutkitaan Python-ohjelmointikielellä toteutettua objektiivista analysointimenetelmää, jonka avulla voidaan tarkastella automaattista valotuksensäätöä. Työn tavoite on automatisoida aikaisemmin manuaalinen analysointiprosessi automaattisella analysointisovelluksella.
Automatisoitava mittaus on osa Nomicam Oy:n kameran toimintaa testaavia mittauksia. Aikaisemmin mittaus on vaatinut mittaajalta useita välivaiheita ja vaatinut manuaalista analysointia. Työn tarkoituksena on yksinkertaistaa mittausprosessi, automatisoida manuaalinen työ pois mittauksesta ja tuottaa toistettavia objektiivisia mittaustuloksia.
Työn suoritus jakautuu kolmeen vaiheeseen: Työn ensimmäisessä vaiheessa tarkastellaan valotuksen säädön teoriaa ja miten valotusta voidaan analysoida Python-ohjelmointikielen avulla. Teorian pohjalta laaditaan vaatimukset kehitettävälle sovellukselle. Teoriaosuuden jälkeen tarkastellaan miten mittauksen tuottama data voidaan analysoida objektiivisesti sopivalla algoritmilla. Viimeisessä vaiheessa algoritmin ympärille luodaan tarvittava käyttöliittymä ja sovelluksen toimintaa testataan sille tarkoitetussa käyttöympäristössä. Sovelluksen testaus pitää sisällään yleisimmät käyttötapaukset ja käyttöliittymän käytettävyyden testauksen.
Työn suoritus osoitti, että sopivalla lähdesignaalin suodatuksella ja analysoinnilla pystyttiin objektiivisesti tarkastelemaan videossa tapahtuvia valotason muutoksia. Kehitetyn sovelluksen avulla pystytään tuottamaan luotettavia analyysituloksia sille tarkoitetuissa tilanteissa. Testauksen aikana huomattiin, että erittäin kohinaisen videon analysoinnissa algoritmi ei pysty tuottamaan luotettavia tuloksia. Normaalissa tuotteen testauksessa vastaavaa kohinatasoa ei kuitenkaan esiinny. Sovellus on pystytty ottamaan käyttöön osana kameran toimintaa testaavia mittauksia ja se täyttää sille määritellyt vaatimukset. Sovelluksen mahdollinen jatkokehityskohde on parantaa algoritmin kohinan sietoa ja laajentaa sen soveltuvuutta eri käyttötapauksiin.
Automatisoitava mittaus on osa Nomicam Oy:n kameran toimintaa testaavia mittauksia. Aikaisemmin mittaus on vaatinut mittaajalta useita välivaiheita ja vaatinut manuaalista analysointia. Työn tarkoituksena on yksinkertaistaa mittausprosessi, automatisoida manuaalinen työ pois mittauksesta ja tuottaa toistettavia objektiivisia mittaustuloksia.
Työn suoritus jakautuu kolmeen vaiheeseen: Työn ensimmäisessä vaiheessa tarkastellaan valotuksen säädön teoriaa ja miten valotusta voidaan analysoida Python-ohjelmointikielen avulla. Teorian pohjalta laaditaan vaatimukset kehitettävälle sovellukselle. Teoriaosuuden jälkeen tarkastellaan miten mittauksen tuottama data voidaan analysoida objektiivisesti sopivalla algoritmilla. Viimeisessä vaiheessa algoritmin ympärille luodaan tarvittava käyttöliittymä ja sovelluksen toimintaa testataan sille tarkoitetussa käyttöympäristössä. Sovelluksen testaus pitää sisällään yleisimmät käyttötapaukset ja käyttöliittymän käytettävyyden testauksen.
Työn suoritus osoitti, että sopivalla lähdesignaalin suodatuksella ja analysoinnilla pystyttiin objektiivisesti tarkastelemaan videossa tapahtuvia valotason muutoksia. Kehitetyn sovelluksen avulla pystytään tuottamaan luotettavia analyysituloksia sille tarkoitetuissa tilanteissa. Testauksen aikana huomattiin, että erittäin kohinaisen videon analysoinnissa algoritmi ei pysty tuottamaan luotettavia tuloksia. Normaalissa tuotteen testauksessa vastaavaa kohinatasoa ei kuitenkaan esiinny. Sovellus on pystytty ottamaan käyttöön osana kameran toimintaa testaavia mittauksia ja se täyttää sille määritellyt vaatimukset. Sovelluksen mahdollinen jatkokehityskohde on parantaa algoritmin kohinan sietoa ja laajentaa sen soveltuvuutta eri käyttötapauksiin.
Kokoelmat
- Kandidaatintutkielmat [8798]