Imago
Ende der Dauerbeobachtung
Event-Based Vision ist ein komplett neuer und kostengünstiger Ansatz für die Überwachung schnell ablaufender Vorgänge, der sich grundlegend von herkömmlichen Bildverarbeitungskonzepten unterscheidet.
Die Idee: Daten werden erst ab dem Zeitpunkt aufgenommen, wenn ein bestimmtes Ereignis auftritt.
© ImagoDas Zählen von Objekten, die Überwachung bewegter Teile oder die Kontrolle von Vibrationen ist mit Bildverarbeitung möglich, es existieren jedoch technologische Grenzen: Je schneller die zu überwachenden Vorgänge ablaufen, desto höher steigen die Anforderungen an die Vision-Systeme – und damit naturgemäß auch deren Preis. Viele innovative Ideen liegen daher brach, wenn für deren Umsetzung ein schnelles und deshalb teures Bildverarbeitungssystem erforderlich ist und damit die Gefahr besteht, dass sich dieses nicht rechnet. Andere Ideen werden häufig gar nicht erst angegangen, da die Bildverarbeitungsalgorithmik als zu komplex und fehleranfällig eingeschätzt wird.
Ein Beispiel aus der Praxis: Zur Vermeidung teurer Reparaturen und langer Ausfallzeiten macht es in bestimmten Fällen Sinn, Schwingungen von Maschinenteilen zu analysieren und rechtzeitig zu erkennen, wenn diese Bauteile außerhalb vorgegebener Grenzen vibrieren. Eine technische Option zur Lösung solcher Aufgaben könnten Sensoren darstellen, die an die Bauteile adaptiert werden müssten. Dieser Weg ist jedoch aufwendig und erfordert gegebenenfalls eine Neukonstruktion.
Auch mit Bildverarbeitungssystemen lässt sich eine solche Aufgabe theoretisch lösen. Das wesentliche Problem besteht beim Einsatz dieser Technologie jedoch in der Auswahl der Bildwiederholrate: Tritt ein Ereignis zwischen den Bildern auf, so wird es nicht registriert und die gewünschten Informationen liegen nicht vor. Hier könnten Anwender also immer schnellere und damit verbunden teurere Vision-Systeme einsetzen und ihr Ziel dennoch verfehlen: Unabhängig davon, ob Vorgänge mit Wiederholraten von 100, 1000 oder 10.000 Hz beobachtet werden, können Ereignisse zwischen zwei Bildern unerkannt bleiben.
Event als Startschuss
Für Aufgaben dieser Art steht nun ein alternativer Lösungsweg zur Verfügung. Die prinzipielle Idee: Daten werden erst ab dem Zeitpunkt aufgenommen, wenn ein bestimmtes Ereignis auftritt. Diese Funktionsweise nennt sich Event-Based, beschreibt ein ganz neues Konzept, um schnelle Vorgänge zu überwachen und unterscheidet sich grundlegend von typischen Kamerasensoren, die mit einer bestimmten Wiederholrate Bilder liefern, die anschließend ausgewertet werden.
Basis dieser Technologie ist der Event-Based-Sensor ‚Monet‘, der von dem französischen Unternehmen Prophesee entwickelt und produziert wird. Bereits auf dem Chip selbst ist in jedem Pixel eine Intelligenz implementiert, die es erlaubt, Bewegungen zu erfassen und selbstständig, ohne vor-gegebenen Zeilen- oder Bildtakt, ein Event zu versenden. Jedes Pixel entscheidet also selbst, wann es ein Event auslöst und Daten zum Auswertungsrechner sendet. Der Monet- Chip arbeitet mit Frequenzen von bis zu 20.000 Hz und eignet sich somit auch für Anwendungen, in denen sehr schnelle Bewegungen erkannt werden müssen.
Events statt Bilder
Imago Technologies hat auf Basis dieses Sensors das Kamerasystem ‚VisionCam EB‘ im Format einer typischen Smart-Kamera entwickelt. Bewegt sich vor einer ‚VisionCam‘ ein Objekt, so sind mehr als 300.000 Pixel in der Lage, dieses Ereignis zu erfassen und Events auszulösen. Der Event-Based Chip ist direkt mit dem in die ‚VisionCam EB‘ integrierten Doppelkernprozessor mit ARM-Architektur und Linux-Betriebssystem verbunden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Bildverarbeitungssystemen wird bei dieser Architektur nicht mehr Bild für Bild in einem Speicher abgelegt und anschließend mit Hilfe geeigneter Bildverarbeitungsalgorithmik ausgewertet. Im Arbeitsspeicher werden vielmehr kontinuierlich Events gespeichert, die mit Koordinaten und einem Zeitstempel versehen sind.
Bei Event-Based Vision spricht man im Vergleich zur Bildverarbeitung nicht mehr von ‚Bildern‘, sondern von zweidimensionaler Signalverarbeitung. Die Kunst der Mathematik besteht darin, die gespeicherten Events zu interpretieren. Damit die Mathematik für eine Reihe von Anwendungen einfacher wird, liefert Prophesee eine Bibliothek mit. Diese kann zum Beispiel schon direkt für Anwendungen der Vibrationsanalyse eingesetzt werden. Der Entwickler muss jedoch selbst applikationsabhängig ein Programm für das Linux OS inklusive einer Web-GUI entwickeln. Darüber hinaus steht es dem Entwickler frei, eigene Algorithmen zu erfinden und einzubinden.
Teile, die durch den Erfassungsbereich eines 2D-Event-Based-Sensors fliegen, lösen dort sehr viele Events aus, die leicht statistisch ausgewertet werden können.
© ImagoEin weiteres Anwendungsbeispiel verdeutlicht die Funktionsweise von Event-Based Vision: Ein NIO-Teil wird per Druckluft aus einer Maschine ‚geschossen‘ und soll in staubiger Umgebung erfasst werden. Für herkömmliche Bildverarbeitungssysteme ist diese Aufgabenstellung nicht einfach zu lösen, für die ‚VisionCam EB‘ stellt sie hingegen kein Problem dar: Das ausgeworfene Teil fliegt durch den Erfassungsbereich des 2D-Event-Based-Sensors und löst dort sehr viele Events aus, die im Vergleich zu den nur wenigen erfassbaren Pixeln einer High-Speed-Kamera erheblich leichter statistisch ausgewertet werden können. Das System arbeitet zudem sehr robust.
Beleuchtung und Optik vereinfacht
Auch in Bezug auf die eingesetzte Beleuchtung und Optik weisen Event-basierte Systeme deutliche Vorzüge auf. In klassischen Bildverarbeitungs- systemen werden häufig LED-Beleuchtungen geblitzt, um für die Aufnahme die nötige Helligkeit zu erzeugen. Zur Synchronisierung mit dem Bildsensor kommen dabei Blitz-Controller zum Einsatz, die höhere Kosten und mehr Aufwand bei der Einrichtung einer Applikation zur Folge haben. Bei einer Event-Based-Anwendung würden geblitzte Beleuchtungen hingegen Events auslösen, daher sind Blitz-Controller dafür nicht erforderlich. Einfachste LED-Scheinwerfer, die für eine konstant helle Beleuchtung sorgen, sind völlig ausreichend. Auch die Frage nach der optimalen Optik ist bei Event-Based-Systemen sehr schnell beantwortet: Standardobjektive mit C-Mount-Anschluss erfüllen alle Anforderungen.
Die Entwicklungsumgebung selbst besteht aus einem Microsoft Visual Studio-Editor, der über ein Plug-In mit der ‚VisionCam EB‘ verbunden ist und dort den Code compiliert. Ähnlich zu herkömmlichen Bildverarbeitungssystemen liefert die ‚VisionCam EB‘ dem Anwendungsentwickler Debugging-Informationen. Das SDK der Kamera bedient die erforderlichen Schnittstellen wie das Grabben von Events, das 1 Gbit/s Ethernet, digitale I/Os oder eine serielle Schnittstelle. Beispielprogramme einfachster Art zeigen unter anderem, wie Events mit einer Statistik ausgewertet werden können.
Höherwertige Algorithmen sind in der so genannten Metavision Library des Sensorherstellers Prophesee verfügbar. Für die Entwicklung einer webbasierten GUI steht zudem weitere Unterstützung zur Verfügung. Aufgrund des Aufwands für eine komplett neue Anwendungsentwicklung eignet sich die ‚VisionCam EB‘ eher für Serieneinsätze als für einzelne Projekte.
Die Kamera bietet eine Auflösung von bis zu 5 MPixel, was eine Vielzahl von Anwendungen abdeckt. Mit der intelligenten Zeilenkamera ‚VisionCam LM‘ führt Imago darüber hinaus eine weitere Linux-basierte, frei programmierbare Smart-Kamera im Programm, die für etliche Anwendungen genügend Rechenpower on Board hat und ohne externen Rechner oder Kamerakabel eingesetzt werden kann. Ergänzt wird diese Produktfamilie durch einen kleinen Bruder, den ‚VisionSensor‘. Dieses Gerät basiert auf einer ARM-CPU und einem WVGA-Sensor, liegt im Preisbereich eines typischen Sensors und ermöglicht die individuelle Gestaltung kompletter Bildverarbeitungsanwendungen.
Imago wird den ‚VisionSensor‘ in Kürze auch in einer Event-Based-Variante vorstellen. Zielkunden für diese Produkte sind Bildverarbeitungsingenieure, die ihre spezielle Anwendung verstehen, dafür optimierte Lösungen entwickeln, den Source-Code für jegliche Erweiterungen benötigen und im Falle von Zeilen- und Flächenkameras optional die ‚Halcon‘-Bibliothek von MVTec einsetzen.
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