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3D-Daten direkt von der Kamera

03. Juli 2020, 08:39 Uhr   |  Inka Krischke

3D-Daten direkt von der Kamera
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Die Verlagerung rechenintensiver Prozesse weg vom Industrie-PC hinein in die Kamera verbessert sowohl Geschwindigkeit als auch Genauigkeit der Datenverarbeitung. Doch was bringt die integrierte Datenverarbeitung im Detail?

Sollen große Volumina oder mehrere Objektansichten durch 3D-Kameras automatisiert geprüft werden – etwa an ständig laufenden Produktions-straßen der Automobilbranche –, müssen aufgrund der vorgegebenen Taktzeiten hochauflösende 3D-Ergebnisdaten schnell erzeugt und verarbeitet werden. Stereokamerasysteme mit großen 5-MP-Sensoren und variablen Baselines liefern die idealen Ausgangsdaten, produzieren jedoch auch enorme Datenmengen. In solch hochperformanten 3D-Anwendungen werden Schnittstellen und CPU-Leistung so schnell zum limitierenden Nadelöhr. Die Herausforderung ist also, sowohl die Datenraten als auch die Leistungs-anforderungen an Systemkomponenten zu reduzieren, ohne dabei die Datenqualität einzuschränken. Gleichzeitig sollen die Systeme platzsparend und effizient arbeiten.

Bei Machine-Vision-Anwendungen mit 3D-Kameras, die nach dem Prinzip des räumlichen Sehens (Stereo Vision) arbeiten, werden Kamerabilder mit hoher Auflösung und Framerate verarbeitet, um den weiterführenden Prozessen Ergebnisdaten schnellstmöglich zur Verfügung zu stellen. Die Berechnung der dreidimensionalen Daten – sogenannte ‚Punktewolken‘ – aus dem Bild-material der Stereokameras erfordert mehrere aufwendige Prozessschritte. Bislang übernehmen leistungsstarke Industrie-PCs diese Aufgabe. Mit steigenden Anforderungen an Qualität und Geschwindigkeit der Ergebnis-daten verwenden moderne 3D-Stereokameras hochauflösende 2D-Kameras mit Gigabit-Ethernet-Schnittstelle. Doch die Übertragung der 2D-Ausgangsdaten zum verarbeitenden IPC erfordert eine optimale Auslastung der Netzwerk-Bandbreite, um Zeitverzug oder Datenverlust zu vermeiden. Abgesehen davon muss die Verarbeitungsleistung der IPC-Hardware stetig mitwachsen, um das Gesamtsystem nicht einzuschränken.

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Durch die Verlagerung der rechen­intensiven Prozesse der Stereo-Vision-Vorverarbeitung in die Kamera selbst müssen die hochauflösenden 2D-Rohdaten nicht mehr zu einem Host-PC übertragen werden. Das reduziert die Netzwerk-Last und zugleich die Anforderungen an die Rechenleistung der Peripherie-Komponenten.

Die Performance solcher 3D-Kamera-systeme lässt sich durch den Einsatz 
hochwertiger Komponenten noch steigern. Dank wechselbarer 2D-Kameras ist der flexible Aufbau etwa der ‚Ensenso X‘-Serie von IDS nicht an bestimmte Datenschnittstellen und Sensorauf-lösungen gebunden und kann mit den Bedürfnissen an Geschwindigkeit, Objektgrößen und Qualität weiter wachsen. Aber: Hochauflösende, schnelle GigE-Kameras, speziell geschirmte Kabel, hochperformante Netzwerk-Technik und leistungsstarke PC-Hardware sind für manche Anwendung schlicht zu hochpreisig. Außerdem muss für diese Peripherie ausreichend Platz zur Verfügung stehen.
Daher verfolgt IDS mit den Embedded-3D-Kameras ‚Ensenso XR‘ mit integrierter Datenverarbeitung einen anderen Ansatz. Nach dem Prinzip des Internet of Things (IoT) hat jede einzelne Komponente in einem verteilten System eine bestimmte Aufgabe und erzeugt Ergebnisse, die von anderen Systemen direkt weiterverwendet werden. Im Fall einer 3D-Kamera sind das dreidimensionale Koordinaten von Bildpunkten eines realen Objekts.

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1. 3D-Daten direkt von der Kamera
2. Onboard 3D-Verarbeitung
3. Höhere 3D-Auflösung durch verschiebbare Musterprojektion

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