Ordinateur THD 1
II.2.3 Linéarité et gain
En gardant le flux de la lampe à flat constant, j’augmente progressivement les temps de pose (de 1 ms à 3.5 s). Je prend ensuite plusieurs images moyennées auxquelles je retire l’intensité moyenne sans éclairement (celle pour 10 ms, mais ce choix n’a pas d’importance pour la plage de temps de pose considérée vu la faible incidence du courant de d’obscurité). Je prend ensuite la moyenne spatiale sur tout le détecteur. Les résultats de cette étude de linéarité sont présentés sur la figureII.2.2. A gauche, les losanges rouges représentes ce niveau moyen pour un temps donné. Je remarque la saturation à la valeur maximum accessible au convertisseur, soit 216 “ 651536, que l’on a représentée par une courbe pointillée bleue. Enfin, j’ai ajusté une droite en prenant les points allant de 7 ms à 800 ms. J’ai représenté cette droite en pointillés noirs sur cette figure. A droite de la figureII.2.2, j’ai représenté l’écart à cette linéarité (en pourcentage) en fonction du temps de pose, pour des temps de pose allant de 0 à 20 ms (en haut) puis en fonction de
Chapitre II.2. Détecteurs
l’intensité moyenne sur toute la gamme du détecteur (en bas). La ligne pointillée indique un écart de 5%. On observe que pour les très petits temps de pose (inférieur à 10 ms) on s’écarte beaucoup de la linéarité. Les niveaux obtenus pour ces valeurs étant encore très supérieurs au bruit du détecteur (200 ADU à 9 ms), on déduit que la perte de linéarité est plutôt due au fait que le détecteur ne peut pas être utilisé pour cette taille (2000x2000) à des temps de pose inférieure à 10 ms. Pour des valeurs ą 10 ms, on reste inférieur à 5% d’écart à la linéarité quasiment sur toute la gamme de la camera (jusqu’à 631000 ADU). On voit donc que la linéarité de cet instrument est bonne.
Figure II.2.2 – Linéarité de la camera Neo. A gauche, les points de l’intensité moyenne en fonction du temps de pose en rouge. J’ai tracé la droite en pointillés noirs en ajustant sur les valeurs de 10 a 270 ms. La droite en pointillés bleus est au niveau maximum atteint par le convertisseur (216“ 651536). A droite, j’ai tracé l’écart à cette linéarité (en pourcentage) en fonction du temps de pose, pour des temps de pose allant de 0 à 20 ms (en haut) puis en fonction de l’intensité moyenne sur toute la gamme du détecteur (en bas).
J’étudie maintenant le gain du détecteur. En reprenant les images utilisées précédemment, et comme pour le calcul du bruit, on fait des différences d’images 2 à 2 (pour limiter l’influence d’une éventuelle variation du niveau sans éclairement), dont on prend la variance spatiale. Je trace la valeur obtenue en fonction du niveau moyen dans les images sur la figureII.2.3(en haut à gauche) pour des niveaux allant de 0 à216“ 651536 ADU. On remarque qu’on a une stagnation de la variance, donc une saturation électronique à 331000 ADU. Cette valeur est cohérente avec la valeur trouvées lors de l’étude de la linéarité intensité – temps de pose. En dessous de cette valeur, on observe un comportement linéaire : en haut à droite, j’ai représenté un grossissement de cette même courbe pour des niveaux allant de 0 à301000 ADU. J’ai ajusté en pointillés noirs une droite sur les points de 31000 et 201000 ADU. Cette droite a pour coefficient directeur 2.13, ce qui donne le gain en prenant l’inverse et en multipliant par deux (car on a pris une différence d’images et la variance est donc deux fois la variance pour une seule image). On obtient donc un gain de 0.94e´
{ADU.
Cependant, on remarque une cassure de pente pour les valeurs entre 31000 et 41000 ADU. On représente sur la même figure, en bas, un grossissement de cette même courbe pour des niveaux allant de 0 à31000 ADU. J’ai tracé en pointillés noirs la même droite que précédemment et ajusté en plus en pointillés bleus une droite sur les points200 et 11600 ADU. On observe que les parties 102
II.2.3. Linéarité et gain
Figure II.2.3 – Gain de la camera Neo. En haut à gauche, je trace en rouge la variance spatiales de la différence de deux images au même flux en fonction du niveau moyen dans l’image pour des niveaux allant de 0 à216
“ 65536 ADU. En haut à droite, un grossissement de cette même courbe pour des niveaux allant de 0 à301000 ADU. J’ai ajusté en pointillés noirs une droite sur les points 31000 et 201000 ADU. En bas, un grossissement de cette même courbe pour des niveaux allant de 0 à31000 ADU. J’ai représenté en pointillés noirs la même droite que précédemment et ajusté en pointillés bleus une droite sur les points 200 et 1600 ADU.
avant 21000 et après 31000 sont linéaires et que le gain pour ces deux parties est très proche : 0.94e´
{ADU pour la partie supérieure à 31000 ADU et 0.90 e´
{ADU pour la partie inférieure à 21000 ADU. Avant de commenter la grosse cassure au milieu du graphe, on remarque que la courbe est par contre totalement linéaire jusqu’à des valeurs inférieures à 100 ADU. Cela montre bien que l’absence de linéarité sur la courbe intensités – temps de pose pour les faibles temps de pose est bien dû à un temps de pose trop court et non à un niveau de flux trop bas.
Pour la zone de cassure, la documentation d’Andor est assez lacunaire sur ce point, cepen-dant, on imagine que c’est cette zone où les pixels basculent l’un après l’autre entre le premier convertisseur et le second : les deux convertisseurs de 11 bits ne sont pas tout à fait équivalents à un convertisseur de 16 bits. En effet, si l’on fait la différence entre les deux droites ajustées, on obtient2057 ´ 10 “ 2047 ADU. Puisqu’on a fait une différence entre deux images, on doit diviser par deux et prendre la racine pour obtenir l’augmentation du bruit. On trouve alors a
p2047{2q » 32.0 “ 25 ADU, différence entre 211 et216.
Le problème de ce système est que l’application de l’équation II.2.1n’est plus possible. En effet, il n’y a aucune raison que le gain pixel à pixel G calculé pour des faibles flux et celui calculé à de forts flux soit identiques. On ne peut donc pas l’appliquer à toute l’image d’un coup mais
Chapitre II.2. Détecteurs
pixel à pixel. Une correction de ce type (pixel par pixel) est intégré par Andor directement dans l’électronique de la caméra mais ne nous met pas à l’abri d’une évolution dans le temps. Pour le moment, cette caméra est utilisée sur le banc THD sans correction par un gain local, en enlevant seulement une pose d’obscurité. Cependant, une autre solution serait, pour chaque image, de tester la valeur de chaque pixel (supérieure ou inférieure à 21048 ADU et de lui appliquer le gain correspondant. Cette modification, si elle est implémentée, ne doit pas ralentir la boucle de correction des speckles.
Après cette analyse, les performances de la caméra sont assez décevantes pour notre usage très spécifique (grande dynamique). J’ai utilisé la Pike pour les résultats de mon premier article (Mazoyer et al., 2013a) puis la Neo pour ceux du second article (Mazoyer et al., 2014a). Elle est actuellement utilisée sur le banc THD. Je présente maintenant l’étude que j’ai réalisée d’un autre composant majeur du banc THD : le miroir déformable.