INDI on Ubuntu 18.04.3 (撮影)

天候が回復しようやく試験ができる日がやってきました。赤道儀をLosmandy G11からSkyExplorer SEII (HEQ5) に交換したので極軸合わせからやり直しです。極軸合わせにはPHD2のドリフト法による極軸調整を利用しています。久しぶりなので極軸合わせに2時間も費やしてしまいましたがなんとか完了しました。

オートガイドは若干ふらついていますが鏡筒が BKP130 なので許容範囲だと思います。右の画像は Ekos の Mount controller で Procyon を導入したのちフォーカス調整をした結果です。

次に Mount controller でM44を導入しSolverのテストを実施してみました。SolverのIndexはすべてLocalにDownloadしてありますので Solver Control の画面の Capture & Solve の機能を使用すると問題なくM44を認識した後、M44の中央に移動後 カメラの画角と傾きを表示してくれました。

CCD & Filter Wheel の画面で撮影シーケンスを入力し実行させ、60 sec x10 撮影してみました。

フラット補正をしていないので周辺減光はありますが、コマはきれいに補正されていて TS-Optics NEWTON Coma Corrector が有効に働いています。寒い冬ですがお手軽な撮影環境なので、しばらくこのまま設置したままにしようと思います。 Linuxの環境は一旦構築すると安定してサクサク動いてくれるので 気持ちが良いです。画像処理はWindows上で行っていますが、この辺はしかたないかなと思っています。

11/30/2019 2:30 – 3:00, M44, BKP130 + TS-Optics NEWTON Coma Corrector (冷却なし), 赤道儀 HEQ5, ASI294MC Pro, Cフィルター+ IDAS LPS-V3フィルター、感度 200、60 sec (1×1ビニング) x 10枚をコンポジット、 SIでデジタル現像後、階調補正、 撮影場所:自宅のベランダ

追記:一通り設定が完了した後は、熱燗を飲みながら 部屋の中から 撮影してました。寒い冬場はこの方法がいいですね。

INDI on Ubuntu 18.04.3 (Dual Boot の設定)

ThinkPad を立ち上げた際の Boot Selection Menu です。Default は Ubuntu が起動されますが、カーソル移動で Windows 10 を選択することも可能です。

なんとか Kenko Explorer II (HEQ5)+SynScan WiFi、 ASI294MC+ASIEFW, QHY5II, JoyStick を接続することができました。

2019年11月26日 追記

SynSCan WiFi のAdhock 接続だと外部のNetwok に繋がっていないので同時にインターネットで調べたりすることができません。結局赤道儀との接続は以前使用していた EQDirect のUSB接続に戻すことにしました。備忘録として設定値のスクリーンショットを載せておきます。

ThinkPadのKeyboardの配列はOADG 109 配列となっています。US Keyboard とは違う配列なのでこちらの方を指定しています。

1. Ubuntu Keyboard 設定

以降はEkosの構成画面です。

2. KStars 画面

3. KStars Profile

4. Joystick

5. ASI EFW

6. EQMod Mount

7. EQMod Mount Connection 情報

8. QHY CCD

9. QHYCCD General Information

10. ZWO CCD

11. ZWO CCD General Information

12. Camera

オートガイドにはPHD2を使用しています。

13. PHD2

14. PHD2

INDI on Windows10 Pro

Raspberry Pi 3 Model B+ 上に StellerMate 1.4.4 を導入済みなのですが、動作が若干遅いので普段の撮影は Windows 環境を利用しています。新たにPCを購入するのはもったいないので、手持ちの ThinkPad Windows 10 Pro の Hyper-V (仮想環境) を利用して Ubuntu 18.04.3 LTS を導入しINDIサーバーを構築してみました。ThinkPad の BIOS 上で Virtualization Technology を有効にした後で、Hyper-Vマネージャーで設定し Ubuntu 18.04.3 LTS の導入すると利用可能となります。 INDI Library と KStars を導入すると 1台のPCで Windows 環境と Linux の両方の環境を構築することができます。

Ekos の構成はまだですが、時間があるときに順次実施しようと思います。

2019年11月22日 追記

Ekos の設定を実施してみました。SynScan WiFi経由でSkyExplorer II の制御は問題なく動作するのですが、Windows 10 Pro (Host Machine) に接続したUSB Device との通信が正常に動作しません。CCDカメラ、Joystick 等ほとんどのDevice がUSB接続なので Hyper-V で Ubuntu 上の INDIサーバーを利用するのはハードルが高そうです。したがってこの作戦は 失敗 に終わってしまいました。冷静に考えてみれば Hyper-V のような仮想環境はサーバーを動作させるのが目的なのでNetworkやVirtual Disk が正常に動作すればいいわけです。個人使用のDeskTopの環境を仮想環境で稼働させることはあまり考えられていないのですね。

次の作戦として Windows 10 と Ubuntu の Dual-boot による共存を試してみました。あたりまえですが、Dual-boot 方式だとすべての機器は直接接続されていますので、問題なく完了しました。あいにくの天候なので実戦で試すのはもう少しあとになりそうです。

画像処理用 PC の強化

2019年10月に大幅な更新 (マザーボード・CPU・メモリー・グラボ交換) を実施して画像処理時間の大幅な改善を図ったのですが、1点まだ未実施の個所があったので追加で実施しました。

OS用ハードディスクと画像処理作業用ハードディスクは 500GB のSSDを使用していて結構サクサク稼働しているのですが、今回は OS用ハードディスク をM.2 SSD (Samsung SSD 500GB 970 EVO Plus M.2 Type2280 PCIe3.0×4 NVMe1.3) に交換してみました。

換装前の通常のSSD のベンチマークですが、シーケンシャルR/Wで 500MB/s という標準の値をして指定ます。

M.2 SSD への換装後 のベンチマークですが、シーケンシャルR/Wで 3000MB/s 超えの結構いい値を示しています。しかし通常使用時の実際の体感スピードは ランダム R/W の値の差に近いので若干速くなったかなという程度でした。

確かに総合的な全体的なベンチマーク HDDの部分のみが 42053 から 78677 に上がった程度なのでそんなもんなのでしょう。ただしOS起動時間は速くなりました。

ベンチマーク動作中の温度計測値 です。Drive Temperatureがメモリチップの温度でDrive Temperature 2がメモリコントローラの温度

Lucky Imaging – 強風下

早朝は晴れだったのですが北風が強くガイドもボロボロの状態でした。PHDのガイドがここまで荒れるのは久しぶりです。

このような状況下では Lucky Imaging のほうが有利です。 画面の像が激しく揺れるので 、露出時間 1sec の 動画を撮影し大量のフレームをスタックしてみました。

  1. SharpCap で 30min の動画を ser 形式で保存
  2. SER Player で ser を avi に変換
  3. AutoStakkert3を使用し画質50%以上の 1489 フレーム をコンポジット
  4. Registax6でWavelet処理
  5. SI8で階調処理

強風下なので画質は良くありませんが Lucky Imagingであれば 何とか撮影することができます。 

11/08/2019 4:30 – 5:00, エスキモー星雲 (NGC2392), GS200RC + Kasai ED フィールドフラットナー使用, 赤道儀 Losmandy G11, ASI294MC Pro, Cフィルター+ IDAS LPS-V3フィルター、Gain 570、30min (RGB24 1×1ビニング SER 動画)、1800 Frames 中 1489 Frames を AutoStakkert3 でコンボジット後 SI8 デジタル現像、階調補正、 撮影場所:自宅のベランダ

Lucky Imaging vs 通常撮影

最近何回か Lucky Imaging でエスキモー星雲を撮影していますが、通常に撮影した場合とどの程度 画質が違うのか確認してみることにしました。

同一日でないので正確な比較ではありませんが、通常撮影 で合計露出時間 60 sec x 10 = 600 sec 程度の画像です。前日の画質と比較すると、画質は 合計露出時間 に依存関係が強そうですな感じです。

11/06/2019 3:40 – 3:50, エスキモー星雲 (NGC2392), μ-210 + RC 0.75x レデューサー・フラットナー, 赤道儀 Losmandy G11, ASI294MC Pro, Cフィルター+ IDAS LPS-V3フィルター、Gain 300、60 sec (RAW16 1×1ビニング)、10 Frames を SIでコンボジット後デジタル現像後、階調補正、 撮影場所:自宅のベランダ

上記画像を1000×1000 Trimingした画像です。

おまけで久しぶりにかに星雲 (M1) を撮影しました。 ガイド鏡が屋根にかかりそうなので短時間の撮影になってしましましたが、 μ-210 で撮影すると大きく映るので面白いです。下記の画像はTrimingした画像です。

11/06/2019 3:00 – 3:30, カニ星雲 (M1), μ-210 + RC 0.75x レデューサー・フラットナー, 赤道儀 Losmandy G11, ASI294MC Pro, Cフィルター+ IDAS LPS-V3フィルター、Gain 300、300 sec (RAW16 1×1ビニング)、6 Frames を SIでコンボジット後デジタル現像後、階調補正、 撮影場所:自宅のベランダ

エスキモー星雲 (NGC2392) – Lucky Imaging Part2

先日の夜露で μ-210 のミラーがかなり汚れてしまったので、天気が良かった日中にミラーの洗浄を行い再度 Lucky Imaging でエスキモー星雲を撮影しました。これまでの経験としては、下記の理由により ASI294MC のほうが使いやすいと感じています。

  • 対象物が小さいのでASI294MCのほうがASI385MCより導入が容易である
  • ASI294MCの冷却機能によりホットピクセルが少ない

湿度も下がり夜露で濡れることもなくガイドも安定していました。FocusAid は慣れている ATPを使用していますが撮影は SharpCap を使用しています。今回はSharpCap の Binning 機能を使用してみました。Format に RAW16 をしていますので ASI294MC 側でのSoftware Binning 機能を使用していると思います。

11/05/2019 4:00 – 4:30, エスキモー星雲 (NGC2392), μ-210 + RC 0.75x レデューサー・フラットナー, 赤道儀 Losmandy G11, ASI294MC Pro, Cフィルター+ IDAS LPS-V3フィルター、Gain 300、15 sec (RAW16 2×2ビニング)、解像度 2066×1404, 100 Frames 撮影後 良質画像 86 Frames を SIでコンボジット後デジタル現像後、階調補正、 撮影場所:自宅のベランダ

2×2ビニング モードだと エスキモー星雲 は小さくよくわかりませんので中央部分を切り出してみました。すっきりとした画像ですが、 エスキモー星雲 は やはり等倍での撮影の方が向いているようです。 下記の画像は中央部分 1000×1000 をTrim した画像 です。

前回と同様に SharpCap LiveStack でも撮影してみました。お手軽でそこそこ写ります。

11/05/2019 5:30, エスキモー星雲 (NGC2392), μ-210 + RC 0.75x レデューサー・フラットナー, 赤道儀 Losmandy G11, ASI294MC Pro, Cフィルター+ IDAS LPS-V3フィルター 、Gain 300、15 sec (1×1ビニング)、 1920×1080 ROI, 68 Frames SharpCap LiveStack にて撮影後 SIで デジタル現像後、階調補正、 撮影場所:自宅のベランダ