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Für jede Applikation den passenden Bildsensor

| Autor / Redakteur: Massimiliano Cavazzana * / Margit Kuther

PYTHON 5000: Der CMOS-Bildsensor von ON Semiconductor bietet hohe Designflexibilität.
PYTHON 5000: Der CMOS-Bildsensor von ON Semiconductor bietet hohe Designflexibilität. (Bild: ON Semiconductor)

Maschinelles Sehen beschreibt Systeme, die in der Bildverarbeitung und zur Erkennung spezifischer Muster eingesetzt werden. Entscheidend ist der Bildsensor, der zur jeweiligen Applikation passen muss.

Beim maschinellens Sehen werden die Bilddaten genutzt, um Informationen über Systeme oder Prozesse zu sammeln und auf Basis dieser Informationen Entscheidungen zu treffen. Auch wenn Beleuchtung und Software bei solchen Bildverarbeitungssystemen eine wichtige Rolle spielen, ist es doch die Kamera und insbesondere ihr integrierter Bildsensor, der im Wesentlichen zur Steigerung der Fertigungsqualität und Produktivität beiträgt. Vereinfacht gesagt besteht eine Bildverarbeitungsapplikation aus einer beliebigen Kombination grundlegender Mess-, Zähl- und Prüffunktionen.

Objekte werden erfasst, um ihre Vollzähligkeit zu bestätigen, oder es wird die Anzahl und Größe von Objekten oder die Ausprägung ihrer Sachmerkmale bestimmt. Bildverarbeitungssysteme werden beispielsweise dafür genutzt, bei einem Werkstück die korrekte Anzahl von Bohrungen sowie die Maßhaltigkeit der Bohrabstände und Löcher zu prüfen. Auch nutzt man sie zur Lokalisierung von Gegenständen, damit ein Roboterarm sie aufheben kann, oder um zu prüfen, ob sie korrekt positioniert sind. Ein weiterer Anwendungsbereich ist das Dekodieren von Informationen – zum Beispiel das Auslesen von Bar- oder QR-Codes, die Zeichenerkennung, beispielsweise auf Nummernschildern, oder die Messung des Füllstands von Flüssigkeiten.

Für jede Applikation den passenden Bildsensor

Jede dieser unterschiedlichen Aufgaben erfordert ein Kamerasystem mit spezifischen Leistungsmerkmalen und definiert damit letztlich den passenden Bildsensor für die jeweilige Applikation. Es ist dabei von entscheidender Bedeutung, dass mindestens das gerade noch hinreichende Qualitätsniveau bei der Aufnahme der Bildes erreicht wird, denn nur so kann das analysierende Computersystem akkurate Messwerte ermitteln, um korrekte Entscheidungen zu treffen. Dieser Punkt ist entscheidend und noch wichtiger als alle anderen Leistungsmerkmale wie Bildwiederholrate, Leistungsaufnahme oder Größe. Diese werden nämlich nebensächlich, falls die erfassten Bilder keine hinreichende Qualität zur Analyse und weiteren Nutzung liefern.

Die Vorteile von CMOS- im Vergleich zu CCD-Bildsensoren

Bislang kamen in industriellen Bildverarbeitungsapplikationen oft CCD-Bildsensoren wegen ihrer hohen Bildqualität und Performance zum Einsatz. Heute bevorzugt man jedoch zumeist CMOS-Bildsensoren, da sich das Pixel-Design deutlich verbessert hat, sodass ihre Bildqualität für die meisten Applikationen absolut hinreichend ist. Moderne CMOS-Bildsensoren wie die PYTHON-Gerätefamilie von ON Semiconductor, basieren auf dem Global-Shutter-Design, bei dem alle Pixel gleichzeitig belichtet werden. Dadurch entstehen bei der Erfassung bewegter Objekte keine Bewegungsartefakte.

Eine korrelierte Doppelabtastung (Correlated Double Sampling = CDS) in jedem Pixel sorgt für ein niedriges Ausleserauschen und die chipintegrierte Korrektur des Fliegengittereffekts (Fixed-Pattern-Noise / FPN) gewährleistet eine hohe Bildqualität. Kombiniert man diese Features mit einem 10-bit Analog-Digitalwandler (ADC) und einem Dynamik-umfang von 60 dB, können Bildverarbeitungssysteme die Vorteile der CMOS-Technologie voll ausschöpfen (Bild 1, S. 26). Damit die Produktivität vieler Applikationen weiter steigen kann, müssen viele Bildverarbeitungsapplikationen mit immer höheren Geschwindigkeiten arbeiten.

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