Mise en station
PolarScope, viseur polaire numérique
Le viseur polaire numérique PolarScope identifie le champ stellaire et mesure l’axe mécanique pour guider la mise en station.
EIP · Imagerie sur Raspberry Pi
Embedded Imaging Platform
Embedded Imaging Platform 
Imagerie scientifique sur Raspberry Pi
Acquisition RAW, prévisualisation en temps réel et caractérisation des capteurs dans une plateforme autonome conçue pour l’astronomie et l’imagerie scientifique.
Embedded Imaging Platform (EIP) réunit un serveur d’acquisition C++ autonome, des interfaces web et des modules spécialisés au plus près de la caméra. Née de besoins astronomiques, la plateforme conserve un accès maîtrisé aux données brutes (RAW), aux métadonnées et à la télémétrie matérielle.
- Acquisition
- RAW natif 8, 10 ou 12 bits
- Prévisualisation
- Flux partagé et traitements temps réel
- Mesure
- Métadonnées et télémétrie synchronisées
- Déploiement
- Serveur autonome sur Raspberry Pi
Applications
Applications d’EIP : astronomie et supervision
Chaque interface répond à une situation différente, tout en réutilisant les mêmes services de caméra, de traitement, de stockage et de supervision.
Imagerie astronomique
PiNox, caméra astronomique autonome
La caméra astronomique PiNox suit une région d’intérêt et enregistre en brut pour l’imagerie lunaire, planétaire ou du ciel profond.
Supervision
Dashboard, supervision du Raspberry Pi
Une vue commune du flux caméra et de l’état du système : cadence, charge, températures et stockage.
ProjectionAffichage plein écran dans un navigateur ou sortie locale directe lorsqu’un écran HDMI est détecté.
AstronomieRésolution et annotation du champ, catalogues et contexte d’observation partagés.
CaractérisationCampagnes automatisées, analyse du capteur et génération progressive d’un rapport scientifique PDF.
FichiersNavigation et prévisualisation des médias amovibles, avec contrôle du débit soutenu avant l’enregistrement des fichiers bruts.
Prototype PiNox
PiNox : imagerie planétaire et ciel profond
PiNox réunit la caméra, le Raspberry Pi, le stockage et la gestion thermique dans un instrument autonome. L’acquisition et les traitements EIP s’exécutent directement dans le boîtier ; un navigateur web suffit pour piloter l’ensemble.
Prototype PolarScope
PolarScope : mise en station par astrométrie
PolarScope associe une caméra, un Raspberry Pi et une interface web. L’astrométrie localise le pôle céleste, puis une calibration sur trois positions mesure l’axe mécanique réel de la monture avant de guider la mise en station.
Architecture
Un serveur C++ multicœur pour l’imagerie
Le serveur C++ multithread répartit l’acquisition, le traitement, les services web et l’enregistrement entre les cœurs du Raspberry Pi. Une acquisition unique alimente le RAW et la prévisualisation, tandis que le pipeline commun limite les copies et les conversions. Découvrir l’architecture et ses mesures de performance.
- 01Capteurs
Caméras Raspberry Pi, ZWO ASI, sources simulées et relecture.
- 02Cœur d’imagerie
Capture RAW, prévisualisation, réglages, enregistrement et stockage.
- 03Services
Télémétrie, contexte d’observation, astrométrie et analyse scientifique.
- 04Applications
Interfaces spécialisées construites sur le même état caméra.
Deux niveaux de lecture
Un jour, Michel m’a écrit :
« Je comprends rien, mais je trouve ça formidable. »
Cette remarque m’a donné envie de proposer deux portes d’entrée pour certains articles. Pas une version courte et une version longue : deux façons d’expliquer les mêmes expériences, avec les mêmes résultats et les mêmes limites.
Découverte
Comprendre
Images, schémas, analogies et expériences visuelles pour construire l’intuition. Les notions et le vocabulaire arrivent progressivement.
Scientifique
Analyser
Protocoles, mesures, équations, statistiques et limites expérimentales pour examiner la méthode et discuter les résultats.
L’objectif : garder le « formidable » de Michel, et réduire progressivement le « je comprends rien ». Cela vous parle ?!? 😄
Articles et expériences
Comprendre, expérimenter, mesurer
Je documente les évolutions d’EIP, les expériences et les questions rencontrées en chemin. Lorsque le sujet s’y prête, deux lectures se complètent : Découverte pour construire l’intuition, Scientifique pour examiner les mesures et la méthode.
Expérience thermique
Refroidir la Raspberry Pi HQ : que gagne-t-on vraiment ?
De la ventilation au refroidisseur Peltier réglé au maximum : montage expérimental, mesures proches de 0 °C et comparaison des structures du fond. Le courant d’obscurité typique reste non résolu.
Architecture logicielle
Dans le moteur d’EIP : un Raspberry Pi, deux flux, un serveur C++
Une acquisition alimente le RAW scientifique, la prévisualisation en temps réel, l’enregistrement et plusieurs services web. L’article retrace aussi le passage du prototype à la plateforme à partir de l’historique Git.
Enquête expérimentale
Caractérisation expérimentale du Sony IMX477 de la Raspberry Pi HQ
Campagne EIP sur le gain de conversion, le bruit de lecture, les poses longues et les structures fixes des images d’obscurité, complétée par des contrôles contradictoires.
Pipeline d’image
Réintroduire l’ISP sans perdre la maîtrise du signal
Comparaison mesurée du dématriçage logiciel EIP et du processeur de signal d’image (ISP) du Raspberry Pi : niveau noir, linéarité, résidus spatiaux et gains de performance sur IMX477 et OV5647.
L’auteur
Sébastien Marchand, développeur d’EIP
Je développe EIP à partir de besoins rencontrés sur le terrain, puis je confronte chaque évolution aux acquisitions réelles.
À propos de Sébastien Marchand