Vision-Ingenieure und Entwickler müssen bereits zu Beginn eines Projekts die Anwendung und Aufgabenstellung bis ins Detail verstehen und genau beschreiben können, um dann die Anforderungen an das Vision-System möglichst konkret abzuleiten. In diesem ersten und wichtigen Schritt geht es darum herauszufinden, ob die Auswirkungen einzelner Komponenten auf das Gesamtsystem bedacht wurden. Genügt die verfügbare Bandbreite für den Datentransfer? Ist die Performance der Prozessorarchitektur ausreichend, um die Datenmengen innerhalb der geforderten Zeit tatsächlich verarbeiten zu können? Passt das Objektiv zum Bildsensor?
Allein die Optik bietet viel Potenzial, um Ergebnisse zu verbessern. Allerdings müssen hierbei weitere Faktoren berücksichtigt werden. Beispielsweise muss das Objektiv sowohl auf die Pixelgröße als auch auf das optische Format des Sensors abgestimmt werden. Der Prozessor muss die Sensorschnittstelle unterstützen und dafür sorgen, dass die implementierte Imaging-Pipeline bei richtiger Abstimmung die erforderliche Bildqualität mit der gewünschten Performance liefert. Dies lässt sich durch eine entsprechende Parametrisierung des Bildsignalprozessors erreichen (ISP-Tuning). Hier gibt es viele weitere Stellschrauben zur Optimierung.
Nachträgliche Änderungen besser vermeiden
Wenn sich im Nachhinein, im schlimmsten Fall während der Serienproduktion, bestimmte Anforderungen ändern, ist es oft nur in Ausnahmefällen möglich, einen Teil der Komponenten auszutauschen. In den meisten Fällen muss dann die komplette Architektur der Vision-Lösung durchdacht und entsprechend verändert werden. Oft fehlt bei der Abstimmung der Komponenten die praktische Erfahrung und es gibt keine Referenzwerte. Deshalb werden die technischen Parameter der Anwendung meistens nur geschätzt. Doch um die Anforderungen optimal zu erfüllen, ist es unumgänglich, empirische Tests durchzuführen. Nur so kann der Parameterraum vernünftig eingegrenzt werden.
Bei hohen Anforderungen an die Bildqualität ist die Optik die Komponente mit der am meisten unterschätzten Komplexität. Doch oft fehlt auch hier die quantitative Beschreibung der Anforderungen, zum Beispiel hinsichtlich der Abbildungsleistung. Wenn die Anforderungen ungenau bzw. unvollständig sind, besteht für Entwickler die Gefahr, dass die Vision-Lösung im Feld nicht robust funktioniert oder Qualitätsprobleme auftreten. Das ist insbesondere bei hochvolumigen Projekten verhängnisvoll – hier können sich systematische Defizite, die am Anfang übersehen wurden, im weiteren Verlauf schnell zu großen Problemen ausweiten.
Experten einbeziehen und die Produktion im Auge behalten
Aus den genannten Gründen ist es vorteilhaft, von Anfang an einen kompetenten Berater wie Framos mit im Boot zu haben. Die Framos Experten verfolgen einen bewährten Ansatz: Sie können ein Projekt „vom Ende her“ durchdenken, d. h. sie fokussieren sich bereits bei den ersten Überlegungen stark auf das Serienprodukt. Dies gilt insbesondere für die angepeilte Zeitschiene, die Produktionskosten und die benötigte technische Funktionalität. Eine zuverlässige Planung und transparente Kommunikation sind ausschlaggebend für ein erfolgreiches Projekt.
Das Unternehmen kann seine Kunden bei der Systemauslegung theoretisch und praktisch unterstützen. Kunden profitieren von einem renommierten Netzwerk aus führenden Vision-Technologieanbieter. Somit erhalten sie frühzeitig Zugang zu neuen innovativen Technologien. Wichtig ist hier das Thema Langzeitverfügbarkeit von Komponenten: Framos kann seinen Kunden oft schon Jahre im Voraus darüber informieren, wie sich die Verfügbarkeit einzelner Komponenten entwickeln wird, und so kann immer die beste Entscheidung bei der Beschaffung von Bauteilen getroffen werden.
Hardware aus Asien beziehen genügt nicht
In vielen Fällen können recht schnell erste Muster (Samples) bezogen werden, zum Beispiel aus Asien. Sobald das Produkt jedoch in Serie gehen soll, mangelt es dann aber oft an der Dokumentation zur Qualitätssicherung, an technischer Unterstützung und einer zuverlässigen Lieferkette. Framos hat Mitarbeiter in Europa, Nordamerika und Asien. Dieser globale Auftritt und ein weltweites Netzwerk von führenden Herstellern ermöglichen es, überall auf der Welt lokal zu interagieren und Kunden den Zugriff auf die jeweils führende Vision-Technologie zu bieten.
Außerdem sind im Framos Sensor Module Ecosystem alle wichtigen Vision-Solution-Bausteine bereits verfügbar. Der Kunde kann schnell und einfach erste Demos aufbauen, durch die er seine Applikation und die Anforderungen besser erlernen und erproben kann. Sind die Anforderungen bekannt, können diese Bausteine dann auf einfache und sehr effektive Art und Weise gemäß dem tatsächlichen Anwendungsfall optimiert werden, um eine schlanke und kostengünstige Lösung für die Serie zu entwickeln.
Praxistipps für die Auswahl von Komponenten
Die Systemauslegung spielt bei der Planung eine wichtige Rolle, und auch hier nimmt die Optik wieder einen besonderen Stellenwert ein. Kleinere Pixel ermöglichen heute einen kleineren Sensor (bei fester Auflösung), der zwar meistens günstiger ist, aber in der Regel auch eine geringere Empfindlichkeit und Sättigungsleistung aufweist als größere Sensoren. Gleichzeitig können Anwender dann ein kleineres Objektiv wählen, was einen weiteren Preisvorteil bietet, aber sie müssen sicherstellen, dass das Objektiv ein hohes Auflösungsvermögen hat, das wiederum zur kleinen Pixelgröße des Sensors passt.
Außerdem muss das Objektiv eine kurze Brennweite haben, um denselben Bildwinkel zu erzielen, den eine längere Brennweite in Verbindung mit einem größeren Sensor hätte. Dies wirkt sich auf die Blendenöffnung und damit auf die Schärfentiefe und das verfügbare Licht aus.
Ist eine geringe optische Verzeichnung von Bedeutung – was bei einer Betrachtung mit dem Auge fast immer der Fall ist – muss ein Objektiv mit geringer Eigenverzerrung gewählt werden. Das erfordert normalerweise mehr optische Elemente, es ist somit größer und teurer. Ist dies aufgrund von verfügbarem Bauraum oder aus Kostengründen keine Option, kann die optische Verzeichnung unter Umständen durch entsprechende Nachbearbeitung in der Imaging-Pipeline minimiert werden. Dies ist in der Regel jedoch nur dann möglich, wenn schon während der Systemauslegung ein Grundverständnis der Anforderungen herrscht und dadurch ein passender Bildsignalprozessor ausgewählt werden kann.
Hohes Datenaufkommen muss beherrschbar sein
Höhere Pixelzahlen bedeuten ein höheres Datenaufkommen in der Imaging-Pipeline. Das System muss diese Datenmenge übertragen und verarbeiten können. Die Bandbreite eines Vision-Systems ist aber begrenzt, sodass ein Kompromiss zwischen der Anzahl der Kameras, der Auflösung pro Kamera, der Pixel-Bittiefe und der Bildrate gefunden werden muss.
Darüber hinaus liegen die Daten der Sensoren üblicherweise im RAW-Format vor, sodass eine Reihe von mathematischen Transformationen durchgeführt werden muss, um ein Bild zu erhalten, das dem entspricht, was unsere Augen gewohnt sind. In verschiedenen Systemen sind aber unterschiedliche Algorithmen implementiert, und je nach RAW-Datenausgang – der von den Sensor- und Objektiveigenschaften beeinflusst wird – erzielen hier einige Systeme eine bessere und andere eine schlechtere Bildqualität. Auch hier sind entsprechende Tests empfehlenswert, um empirisch herauszufinden, wie sich jeweils die besten Ergebnisse für die eigene Applikation erzielen lassen.
Korrekturen besser vermeiden
Nach dem Festlegen der Anforderungen, Merkmale und technischen Spezifikationen geht es im Anfangsstadium vor allem auch darum, die Abhängigkeiten zwischen Sensor, Objektiv (Filter) und dem Daten-Processing zu verstehen und zu beschreiben. Schon beim Entwurf eines Vision-Produkts muss ermittelt werden, ob es in Serie produziert werden kann und ob die Funktionalität des Serienprodukts zuverlässig gewährleistet ist. Sobald die Architektur definiert und der Entwurf abgeschlossen ist, müssen die Produktionsprozesse so eingerichtet werden, dass eine konstante Qualität erzielt wird und die Applikation in der Praxis unter den festgelegten Bedingungen erfolgreich läuft. Nachfolgende Korrekturen gilt es zu unbedingt vermeiden – sie führen zu einem Zeitverlust (längere Time to Market) und zu schwer kalkulierbaren Nachfolgekosten. (ge)
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