Mengukur Tampilan Rentang Dinamis Tinggi (HDR)

Salah satu kesalahpahaman umum adalah menyamakan resolusi dengan HDR. Resolusi adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan jumlah total piksel yang membentuk gambar atau tampilan. Ini dinyatakan sebagai jumlah total piksel secara horizontal dan vertikal (misalnya, “3840×2160 piksel” untuk 4K Ultra HD). Resolusi secara langsung memengaruhi ketajaman dan kejernihan gambar, di mana semakin tinggi resolusi yang dimiliki layar, semakin banyak piksel yang dimilikinya, dan semakin halus detail yang dapat direproduksi. Di sisi lain, HDR berfokus pada rentang dinamis pencahayaan (kecerahan) dan spektrum warna yang dapat direproduksi oleh layar.

Teknologi tampilan terus berkembang, membentuk kembali pengalaman visual kita dengan cara yang luar biasa, dan di antara inovasi tersebut adalah High Dynamic Range (HDR). Pada intinya, HDR memperluas jangkauan dinamis kecerahan dan reproduksi warna pada layar tampilan, menggambarkan warna yang lebih hidup, hitam pekat, dan sorotan yang lebih cerah, membawa visual lebih dekat dengan cara kita memandang dunia dengan mata kita sendiri.

Mengevaluasi Kinerja Tampilan HDR

Untuk benar-benar memahami kemampuan tampilan HDR, evaluasi yang akurat sangat penting. Berbagai pedoman dan spesifikasi untuk mengevaluasi performa layar Rentang Dinamis Tinggi (HDR) telah ditetapkan oleh asosiasi seperti VESA , Ultra HD Alliance (UHDA) , dll., memastikan layar mereproduksi rentang dinamis pencahayaan dan warna yang dibutuhkan konten HDR. Panduan dan spesifikasi untuk mengevaluasi tampilan HDR mencakup berbagai parameter. Beberapa parameter umum meliputi luminans putih puncak, luminans hitam, akurasi fungsi transfer elektro-optik (EOTF), cakupan gamut warna , dll.

  • Pencahayaan putih puncak mengacu pada kecerahan maksimum yang dapat dicapai oleh layar. Biasanya dinyatakan dalam nits (cd/m²), luminans puncak yang lebih tinggi meningkatkan kemampuan layar untuk menghasilkan sorotan yang intens dan warna yang hidup.
  • Pencahayaan hitam mewakili tingkat pencahayaan terendah yang dapat dicapai oleh layar. Dalam tampilan HDR, mempertahankan tingkat hitam yang dalam dan akurat sangat penting untuk memastikan bahwa bayangan dan area yang lebih gelap pada gambar mempertahankan detail dan tekstur. Kemampuan untuk mereproduksi warna hitam asli menambah kedalaman dan kontras pada visual.
  • ETOF adalah fungsi matematis yang menentukan bagaimana tampilan mengubah sinyal digital yang dikodekan dalam gambar dan video yang Anda tonton ke tingkat pencahayaan yang sebenarnya. Keakuratan dalam EOTF memastikan bahwa adegan disajikan pada tampilan seperti yang dimaksudkan oleh pembuat konten, dengan sorotan, bayangan, dan gradasi kecerahan yang akurat.
  • Gamut warna mengacu pada cakupan tampilan ruang warna seperti Rec. 2020 atau DCI-P3. Mengevaluasi cakupan gamut warna memastikan tampilan dapat secara akurat mereproduksi spektrum penuh warna, dari merah terdalam hingga hijau dan biru paling jelas.

Mengukur beragam parameter secara akurat yang menentukan performa tampilan HDR mengharuskan kebutuhan akan instrumen pengukuran tampilan khusus seperti spektroradiometer, penganalisa warna tampilan, dll.

Tampilkan Instrumen Metrologi untuk Evaluasi Tampilan HDR

Konica Minolta Sensing menawarkan rangkaian instrumen dan solusi pengukuran tampilan yang komprehensif untuk menguji dan memeriksa berbagai jenis tampilan , dari LCD hingga OLED , dll. Khususnya, Spektroradiometer Konica Minolta CS-3000HDR adalah instrumen yang sangat akurat yang menyediakan pengukuran dalam dinamika lebar rentang, dari pencahayaan rendah 0,0001cd/m2 (sudut pengukuran 1°) hingga 10.000.000 cd/m2 (sudut pengukuran 0,1°), menawarkan evaluasi kinerja tampilan HDR yang akurat dan andal, termasuk yang menggunakan LED mikro .

Tertarik untuk mengetahui lebih lanjut tentang Spektroradiometer CS-3000HDR? Atau mungkin Anda memerlukan bantuan untuk menemukan instrumen metrologi tampilan atau sistem pencitraan yang tepat untuk aplikasi pengujian dan pemeriksaan tampilan Anda? Jangan ragu untuk menghubungi kami untuk mengatur demo gratis Spectroradiometer CS-3000HDR atau konsultasi dengan spesialis kami.

Mengukur Permukaan Finishes


Penampilan
 produk memainkan peran penting dalam membentuk persepsi pelanggan tentang kualitas dan nilainya, yang pada akhirnya memengaruhi keputusan pembelian mereka. Dari badan otomotif hingga pintu lemari es , permukaan akhir yang diterapkan pada produk sering kali menjadi hal pertama yang diperhatikan pelanggan. Oleh karena itu, memahami dan mengoptimalkan permukaan akhir suatu produk sangatlah penting. Finishing permukaan berkualitas tinggi harus halus dan bebas dari cacat seperti kulit jeruk.

Kulit Jeruk Selesai

kulit jerukadalah jenis cacat yang dinamai berdasarkan kemiripannya dengan tekstur kulit jeruk, dengan permukaan yang bergelombang dan tidak rata. Mendeteksi keberadaan kulit jeruk dan menguranginya sangatlah penting. Salah satu pendekatan umum untuk mengevaluasi kulit jeruk pada hasil akhir adalah dengan memeriksa kejernihan gambar yang dipantulkan pada permukaan akhir. Semakin tinggi jumlah kulit jeruk, semakin sedikit bayangan yang dipantulkan, dan semakin kasar dan tidak rata permukaan akhir. Secara tradisional, kejernihan gambar yang dipantulkan dievaluasi secara visual dengan memeriksa pantulan lampu neon di permukaan. Metode ini sangat subyektif karena bergantung pada persepsi dan interpretasi individu yang melakukan evaluasi. Evaluator yang berbeda berpotensi memperoleh kesimpulan yang berbeda berdasarkan pengalaman, pelatihan, atau preferensi pribadi mereka sendiri.

Instrumen pengukuran direkomendasikan karena memberikan evaluasi yang lebih objektif dan konsisten terhadap kejernihan gambar yang dipantulkan. Meskipun ada berbagai jenis instrumen pengukuran, beberapa di antaranya mungkin memiliki beberapa kelemahan. Misalnya, instrumen pengukuran yang menyinari sumber cahaya titik laser pada permukaan dan mengukur intensitas cahaya yang dipantulkan dapat menentukan gelombang permukaan. Namun, metode ini berfokus pada permukaan dan tidak berkorelasi baik dengan evaluasi visual karena mata kita lebih terfokus pada bayangan yang dipantulkan selama pengamatan.

Selain karena teknik aplikasi yang kurang baik atau pengeringan cat atau pelapis yang tidak tepat, kulit jeruk juga bisa disebabkan oleh kondisi permukaan bahan dasarnya. Jadi untuk lebih meningkatkan kualitas hasil akhir, sangat penting untuk memulai evaluasi mulai dari bahan dasar. Namun, karena sebagian besar bahan dasar (misalnya baja, aluminium, dll.) memiliki kilau yang rendah dan tidak membentuk bayangan yang dipantulkan pada permukaannya, diperlukan instrumen pengukuran tambahan seperti interferometer cahaya putih untuk mengevaluasi kondisi permukaan.

Sistem Pengukuran Penampilan Total (TAMS TM )

Rhopoint TAMS TM adalah instrumen pengukuran penampilan canggih yang mengukur kejernihan gambar yang dipantulkan (kulit jeruk) dengan korelasi visual yang baik sekaligus mampu mengukur kondisi kekasaran permukaan bahan dasar.

Rhopoint TAMS TM menggunakan empat parameter – kontras, ketajaman, bergelombang, dan dimensi – untuk menentukan interpretasi permukaan akhir oleh mata kita. Kontras, ketajaman, dan waviness terutama berfokus pada gambar yang dipantulkan, sedangkan parameter dimensi menggambarkan panjang gelombang dominan dari waviness permukaan.

Sementara parameter ini dapat digunakan secara individual untuk evaluasi, mereka dapat digabungkan untuk membentuk indeks nilai tunggal yang memberikan evaluasi kualitas akhir permukaan yang cepat dan tidak rumit. Misalnya, parameter kontras, ketajaman, dan gelombang dapat digabungkan untuk membentuk indeks Kualitas yang merangkum keseluruhan tampilan permukaan. Nilai indeks kualitas 100% akan menunjukkan permukaan dengan hasil akhir yang halus dan karakteristik pembentuk gambar yang baik.

Pengukuran kekasaran permukaan (Sa) dan kekasaran linier (Ra) oleh Rhopoint TAMS juga sangat berkorelasi dengan pengukur kekasaran permukaan konvensional, seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

Rhopoint TAMS menunjukkan korelasi tinggi dengan interferometer cahaya putih dengan nilai sekitar R2 = 0,9 untuk pengukuran Sa dan Ra.

Lihat whitepaper ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang kemampuan Rhopoint TAMS.

Butuh bantuan untuk menemukan instrumen pengukuran yang tepat untuk mengevaluasi dan menganalisis finishing permukaan atau penampilan produk Anda? Hubungi spesialis kami sekarang untuk konsultasi gratis.

Pengantar Teknologi Pencitraan Hiperspektral

Teknologi pencitraan hiperspektral (HSI) dengan cepat mendapatkan popularitas selama beberapa dekade terakhir. Kombinasi spektroskopi dan pencitraan, HSI menangkap dan menganalisis gambar dalam berbagai panjang gelombang di seluruh spektrum elektromagnetik. Alih-alih menangkap gambar menggunakan tiga pita spektral (merah, hijau, dan biru) dalam spektrum tampak seperti teknologi pencitraan RGB konvensional, HSI dapat menangkap gambar dalam panjang gelombang lain seperti inframerah, dll., mengungkapkan lebih banyak informasi tentang objek dan material yang sedang dicitrakan.

Bagaimana Cara Kerja Pencitraan Hiperspektral?

HSI menangkap gambar menggunakan ratusan dan ribuan pita spektral bersebelahan yang sempit, memberikan tanda tangan spektral yang mendetail dari objek dalam pemandangan. Ini melibatkan penggunaan kamera hyperspectral yang dirancang untuk menangkap gambar di berbagai spektrum elektromagnetik, biasanya dari daerah yang terlihat hingga inframerah dekat (VNIR) atau inframerah gelombang pendek (SWIR).

Contoh ilustrasi tentang cara kerja pencitraan hiperspektral

Ketika kamera hyperspectral menangkap gambar , itu merekam intensitas cahaya yang dipantulkan atau dipancarkan dari setiap piksel dalam gambar di berbagai panjang gelombang. Data spektral ini kemudian diproses untuk menghasilkan citra hiperspektral, dengan setiap piksel berisi spektrum cahaya yang dipantulkan atau dipancarkan dari lokasi yang sesuai pada objek. Gambar hiperspektral yang dihasilkan dapat dianalisis menggunakan perangkat lunak khusus untuk mengidentifikasi dan membedakan bahan berdasarkan ciri khas spektralnya yang unik atau untuk mengekstrak informasi berharga tentang komposisi dan karakteristik suatu objek atau bahan.

Aplikasi Pencitraan Hiperspektral

Dengan kemampuannya untuk memberikan tampilan objek atau material yang jauh lebih detail dan komprehensif dengan cara yang cepat dan tidak merusak, HSI banyak digunakan di berbagai industri, mulai dari pertanian dan makanan hingga perawatan kesehatan dan bahkan konservasi seni. Misalnya, ini dapat digunakan untuk memantau kesehatan tanaman dengan menganalisis tanda spektral tanaman, memungkinkan petani untuk mendeteksi penyakit atau defisiensi nutrisi sebelum terlihat dengan mata telanjang. HSI juga dapat digunakan untuk analisis dan kontrol kualitas makanan , termasuk menyortir buah dan sayuran berdasarkan tingkat kematangan atau kadar gula, atau menilai produk daging berdasarkan kadar marbling dan lemak.

Dalam dunia kesehatan, HSI telah muncul sebagai salah satu alat yang menjanjikan untuk perawatan luka dan diagnosis kanker kulit . Melalui analisis tanda spektral jaringan yang unik, informasi mengenai kesehatan jaringan, seperti oksigenasi, efisiensi sirkulasi darah, dll., dapat diperoleh untuk membantu memantau perkembangan penyembuhan luka atau membedakan antara jaringan kulit yang sehat dan jaringan kanker. HSI juga semakin banyak digunakan dalam bidang konservasi seni . Dengan menggunakan HSI, tanda spektral lukisan dan artefak lainnya dapat diperoleh dan dianalisis untuk mengidentifikasi pigmen, media pengikat, dll., yang digunakan atau bahkan mengungkapkan detail seperti gambar di bawah yang tidak terlihat oleh mata telanjang.

Kamera dan Solusi Hyperspectral Specim

Specim, bagian dari Konica Minolta Group, menawarkan beragam pilihan kamera hiperspektral pushbroom (pemindaian garis) dan solusi yang banyak digunakan dalam berbagai penelitian dan aplikasi industri. Dari kamera hiperspektral Specim IQ yang ringkas dirancang untuk digunakan di laboratorium atau operasi di tempat dan kamera hiperspektral seri Specim FX tingkat industri yang dapat dengan mudah masuk ke dalam sistem visi mesin baru atau yang sudah ada hingga sistem hiperspektral udara.

Kamera hyperspectral Specim IQ (kiri) dan kamera hyperspectral Specim FX10 (kanan).

Gambar milik SPECIM, SPECTRAL IMAGING LTD.

Tertarik untuk mengetahui lebih lanjut tentang kamera dan solusi hyperspectral Specim, atau mungkin memerlukan bantuan untuk menemukan yang tepat untuk kebutuhan aplikasi Anda? Pakar HSI kami siap membantu. Hubungi kami untuk konsultasi gratis sekarang.

Pengukuran Warna Bahan Kimia Cair Dibuat Sederhana

Bahan kimia adalah komponen penting dari dunia modern, digunakan dalam berbagai macam industri, termasuk otomotif , cat dan pelapis , perawatan pribadi , plastik , dll. spesifikasi yang diharapkan. Ini termasuk mengukur warna bahan kimia sebagai bagian dari proses ini untuk memastikan kualitas yang konsisten dan mengidentifikasi ketidakmurnian atau kontaminan.

Penilaian Warna Bahan Kimia Cair

Berbagai sistem warna dan indeks tersedia untuk pengukuran warna , dan yang paling umum adalah sistem warna CIE LAB . Sistem ini didasarkan pada persepsi visual manusia terhadap warna dan digunakan sebagai standar untuk mengukur dan menentukan warna dalam berbagai aplikasi. CIE LAB menggunakan ruang warna tiga dimensi yang diwakili oleh tiga parameter: L* untuk kecerahan, a* untuk sumbu merah-hijau, dan b* untuk sumbu kuning-biru.

Selain CIE LAB, berbagai skala warna standar industri yang berbeda seperti Platinum-Cobalt (APHA/Hazen) , Gardner , dll., juga dapat digunakan untuk menilai warna bahan kimia cair. Bentuk paling awal dari skala warna standar industri ini terdiri dari serangkaian solusi referensi dengan sedikit variasi warna dan bayangan di antara masing-masing solusi. Sampel bahan kimia kemudian dibandingkan secara visual dengan larutan referensi ini untuk menemukan kecocokan yang tepat. Kelemahan dari skala warna standar industri ini adalah fakta bahwa warna larutan referensi ini cenderung memudar seiring waktu. Selain itu, pencocokan warna visual bersifat subyektif dan menyisakan ruang untuk interpretasi, misalnya, apa yang dirasakan seseorang sebagai warna tertentu mungkin tidak sesuai dengan pendapat orang lain.

Pengukuran Warna Instrumen Bahan Kimia Cair

Pendekatan yang lebih objektif untuk menggunakan skala warna standar industri adalah melalui metode spektrofotometri. Metode ini semakin banyak digunakan oleh banyak orang dalam industri kimia karena menawarkan cara yang lebih akurat dan konsisten dalam melakukan pembacaan skala warna tanpa perlu menyiapkan dan menangani larutan referensi. Ini melibatkan pengambilan pengukuran absorbansi atau transmisi bahan kimia cair dari spektrofotometer dan mengubahnya menjadi data numerik. Rumus perhitungan kemudian diterapkan pada data numerik untuk mengolahnya menjadi skala warna standar industri.

Konica Minolta Spectrophotometer CM-5 adalah spektrofotometer benchtop yang berdiri sendiri dan serbaguna yang dapat mengukur dan mengekspresikan warna bahan kimia cair di CIE LAB dan beberapa skala warna standar industri seperti Platinum-Cobalt (APHA/Hazen), Gardner, Yodium , dll. Selain itu, pengguna juga dapat membuat indeks khusus saat menggunakan CM-5 dengan perangkat lunak data warna SpectraMagic NX .

Pengukuran warna kimia dengan Spektrofotometer CM-5: CIE LAB, Platinum-Cobalt (Hazen/APHA), dan Gardner

Selain cairan, CM-5 juga dapat mengukur beragam sampel, termasuk pasta, bubuk, padatan, dll. Lihat video ini untuk mengetahui lebih lanjut tentang berbagai fitur CM-5.

Instrumen dan solusi pengukuran warna merupakan bagian integral dari pengembangan bahan kimia dan kontrol kualitas. Jika Anda memerlukan bantuan untuk menemukan yang tepat untuk kebutuhan spesifik Anda, spesialis warna kami siap membantu. Hubungi kami untuk konsultasi gratis sekarang.

Deteksi Memar Buah Menggunakan Pencitraan Hiperspektral

Buah yang memar dapat berdampak signifikan pada kualitas dan umur simpannya secara keseluruhan. Memar menyebabkan buah melunak, yang membuatnya lebih rentan terhadap pembusukan dan masalah pembusukan lainnya. Buah memar juga cenderung kehilangan rasa, tekstur, dan nilai gizinya seiring waktu. Selain itu, memar dapat membuat buah rentan terhadap serangan hama atau patogen, yang menyebabkan pembusukan lebih lanjut. Dengan demikian, deteksi memar merupakan tindakan kontrol kualitas yang penting dalam industri buah. Namun, metode konvensional untuk mendeteksi memar mengandalkan pemeriksaan manual, yang bersifat subyektif. Selain itu, efisiensi dan akurasi cenderung turun setelah beberapa jam pemeriksaan terus menerus. Dalam upaya meminimalkan kesalahan inspeksi dan meningkatkan efisiensi, banyak yang beralih ke teknologi inspeksi otomatis seperti sistem visi mesin. Sistem visi mesin konvensional didasarkan pada kamera atau sensor RGB (merah, hijau, dan biru). Mereka mampu mendeteksi buah dengan cacat yang jelas melalui perubahan warna. Namun, mereka tidak dapat diandalkan dalam mengidentifikasi kerusakan memar laten yang tidak kentara dan memiliki variasi warna yang tidak konsisten antara memar dan jaringan normal.

Pencitraan hiperspektral

Pendekatan yang lebih baik untuk deteksi memar buah yang cepat dan akurat adalah melalui pencitraan hiperspektral (HSI) . Sebuah kombinasi pencitraan optik dan spektroskopi, HSI sudah banyak digunakan dalam banyak aplikasi pemeriksaan dalam industri makanan, seperti daging , kacang-kacangan , dll. Kemampuan HSI untuk mendeteksi memar pada buah juga didokumentasikan dengan baik dalam berbagai penelitian. Misalnya, Lu (2003) mampu mendeteksi memar pada apel secara efektif menggunakan NIR (Near-Infrared) HSI. VNIR (Visible and Near-Infrared) HSI menunjukkan potensi yang baik dalam mendeteksi memar pada pir dan buah kiwi , seperti yang ditunjukkan oleh Wang et al. (2022) dan Lu et al. (2011), masing-masing.

Contoh ilustrasi pencitraan hiperspektral

HSI bekerja dengan memperoleh gambar buah pada rentang pita spektral yang berdekatan, memberikan tingkat detail dan akurasi yang lebih tinggi untuk menganalisis fitur yang terkait dengan memar. Dengan menggunakan data yang diturunkan dari HSI, alat ini dapat membedakan antara buah yang memar dan yang tidak memar dengan akurasi tinggi, bahkan untuk buah dengan kerusakan memar laten. Misalnya, HSI dapat mengukur perubahan pantulan yang terkait dengan memar. Data ini kemudian dapat digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin untuk mendeteksi memar pada buah dengan akurasi yang lebih tinggi.

Kamera Pencitraan Hiperspektral Specim

Specim, penyedia terkemuka solusi pencitraan hiperspektral, menawarkan beberapa kamera hiperspektral pemindaian garis (pushbroom) , dari model portabel hingga model industri canggih, yang digunakan secara ekstensif di berbagai aplikasi ilmu pangan dan inspeksi ilmu pangan. Seri Specim FX , khususnya kamera hiperspektral VNIR FX10 dan kamera hiperspektral NIR FX17, adalah pilihan yang sangat baik untuk mendeteksi memar pada buah, bahkan pada tahap awal, sebelum terlihat oleh mata telanjang. Dirancang untuk integrasi yang mudah, bahkan dengan sistem penglihatan mesin atau sistem penyortiran optik yang sudah ada, kamera hiperspektral FX10 dan kamera hiperspektral FX17 menawarkan hasil yang tinggikecepatan bingkai yang mampu memenuhi produksi atau menyortir tuntutan kecepatan tinggi. Lihat video Specim FX10 dan FX17 untuk mempelajari lebih lanjut tentang kemampuannya.

Apakah Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang HSI dan menemukan kamera dan solusi hiperspektral yang tepat untuk aplikasi atau proyek Anda? Spesialis kami di sini untuk memberikan konsultasi gratis. Terhubung dengan kami sekarang .