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Einstellungen und Konfigurationen
Selbstlernende TFS-Kurven:
Lernphase: Es müssen mindestens 20 verschiedene Filme desselben Filmtyps mit
–
mindestens je sechs Negativen eingelesen werden. Die Filme sollten möglichst von
verschiedenen Kameras belichtet worden sein.
Die lernende TFS basiert auf dem DX-Code. Da Schwankungen aufgrund
unterschiedlicher Filmentwicklung stärker sind als die Unterschiede zwischen den
Filmmarken, werden die besten Ergebnisse mit möglichst identisch oder zumindest
ähnlich entwickelten Filmen erzielt.
Während der Lernphase werden die werkseitig vorgegebenen Standardwerte
verwendet.
Erst nach der Lernphase, also ab dem 21. Film eines Typs, wirken die durch den
–
Prescan ermittelten filmtypspezifischen Werte: Die TFS-Kurven werden zur
Logikberechnung herangezogen.
Die Dominanten-Parameter wirken ab dem ersten Film eines Types, d.h., unabhängig
von dem Lernprozess der TFS-Kurve.
Hinweis
Zum Lernen verschiedene Filme desselben Typs verwenden, nicht denselben Film 20
mal, da sonst die Statistik verfälscht wird!
Lernende TFS verwenden
Lernende TFS zurücksetzen
4-64
2005-05-01 / PN 04092_01
d-lab.2, d-lab.2plus, netlab.2plus: Bedienung
Lernende TFS verwendet antippen,
um die Funktion zu aktivieren /
deaktivieren).
Lernende TFS zurücksetzen antippen:
Die ermittelten Werte für alle Filme werden
zurückgesetzt, das heißt, alle Kurven werden
gelöscht.
Es wird empfohlen, dieses Reset nur dann zu
aktivieren, wenn sich die Produktion
verschlechtert hat. Der Lernprozess beginnt
danach erneut.
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