Innovative Technologien entstehen, um den sich entwickelnden Herausforderungen der maschinellen Bildverarbeitung und Bildgebung zu begegnen

Bildgebende Technologien stehen als Haupttreiber vieler fortschrittlicher Anwendungen in der Automatisierung im Mittelpunkt. Es ist nicht mehr die Frage ob ein System sollte Vision und Bildgebung nutzen. Vielmehr werden diese Technologien häufig erforderlich Erfolg erzielen. Machine Vision spielt auch in der breiteren Automatisierungslandschaft eine entscheidende Rolle, indem sie die Produktivität im Vergleich zu Konzepten der Industrie 4.0 wie AR/VR, IIoT, Roboterführung und Big-Data-Analyse steigert.

Der Markt für Bildverarbeitungskomponenten boomt, ein Beweis für eine anhaltende und wachsende Nachfrage. Ein Teil des Wachstums ist auf Fortschritte bei bestehenden Technologien sowie auf die Einführung neuer Komponenten zurückzuführen, die beide erweiterte Fähigkeiten für eine Vielzahl von Anwendungen bieten. Während viele allgemeine Bereiche des Sehens und der Bildgebung betroffen sind, sind hier einige Kategorien zusammen mit einigen bemerkenswerten neuen Komponenten im Auge zu behalten.

3D-Bildgebung geht weiter

Die 3D-Bildgebung ist zwar keine aufkommende Technologie, hat sich jedoch zu einem ausgereiften und robusten Teil des Machine Vision-Marktes entwickelt, der sowohl neue als auch aktualisierte Komponenten und Systeme für kritische, fortschrittliche Automatisierungsaufgaben enthält, einschließlich Messtechnik, Inspektion und Führung. Die Anwendungsfälle werden mit der Weiterentwicklung der Zuverlässigkeit, Präzision und Benutzerfreundlichkeit dieser Art der Bildgebung erweitert.

Ein wichtiger Typ von Bildgebungssystemen in dieser Kategorie ist das Scanning Laser Profilometer (3D-Profiler). Dieses Gerät verwendet die Laserlinien-Triangulation, um ein hochpräzises Profil der Oberfläche eines Teils zu erfassen und zu erstellen, normalerweise während sich der Sensor oder das Teil in Bewegung befindet. Während viele Unternehmen Konkurrenzprodukte anbieten, kommt eine Neuimplementierung dieser Art der Bildgebung von der Automation Technology GmbH (www.automationtechnology.de). Die modularen Sensoren der MCS-Serie ermöglichen die Konfiguration des physischen Layouts der Kamera und der Laserliniengeneratoren durch den Benutzer. Diese einzigartige Anordnung bietet zusätzliche Flexibilität bei der Implementierung.

Als Fortschritt in der bestehenden Technologie von Cognex (www.cognex.com) bietet der In-Sight 3D-L4000 neues fleckenfreies blaues Laserscannen und eine breite Palette von 3D-Analyse- und Messwerkzeugen, die alle in der bekannten In-Sight-Tabelle implementiert sind Umgebung. Ein ganz anderer aufstrebender Eintrag in dieser Kategorie ist das 3D-Bildgebungssystem Saccade Vision MD (www.SaccadeVision.com). Dieses Gerät erfordert keine Teil- oder Sensorbewegung und kann automatisch ein Sichtfeld aus mehreren Richtungen und mit mehreren variablen Auflösungen in einem einzigen Bild scannen. Der neue Blitzsensor von Teledyne e2v (https://imaging.teledyne-e2v.com) verfügt über schnellere, spezialisierte Fähigkeiten, die speziell für fortschrittliche Laserscanning-Systeme ausgelegt sind.

Neben der 3D-Profilerstellung erfassen viele Machine-Vision-Komponenten eine 3D-Punktwolke im Vollformat. Diese Art der Bildgebung treibt neue Anwendungsfälle voran, insbesondere für 3D-Roboterführungsanwendungen wie flexibles zufälliges Teilehandling und Bin-Picking. Zwei aktuelle Angebote stammen von IDS (www.ids-imaging.us/ensenso-stereo-3d-camera.html) und Zivid (www.zivid.com); beide haben ultrakompakte und leichte strukturierte Lichtbildgebungssysteme eingeführt, die für die Robotermontage am Armende entwickelt wurden.

Neue 3D-Komponenten von Sensorherstellern sind auch treibende Kraft in der Time-of-Flight (ToF)-Bildgebung. Sowohl Teledyne e2v (https://imaging.teledyne-e2v.com) als auch Sony (https://www.sony-depthsensing.com) haben Allzweck-ToF-Sensoren für die Integration in Bildverarbeitungskameras eingeführt. Kamerahersteller nutzen diese Sensoren auch in 3D-Industriekameras, wie der aktualisierten Helios 2 ToF-Kamera von Lucid Vision Labs (www.thinklucid.com).

Verbesserungen an Kamera und Benutzeroberfläche

Die Nachfrage nach hochauflösender Bildgebung und erhöhtem Prozessdurchsatz treibt den Bedarf an fortschrittlichen und Hochgeschwindigkeits-Kamerakomponenten für die industrielle Bildverarbeitung. Die Unterstützung hoher Bildraten bei Bildern mit großen Datenmengen erfordert außerdem eine Hochgeschwindigkeitsschnittstelle zwischen der Kamera und dem Prozessor. Bildsensoren für Machine Vision sind zunehmend mit hoher Auflösung und Bildraten verfügbar, was zu neuen Kameraangeboten führt.

Emergent Vision Technologies (www.emergentvisiontec.com) verwendet einen GPixel 103MPixel CMOS-Sensor in seiner neuen Zenith Graustufen-/Farbkamera. Um die verfügbare Bildrate des Sensors zu optimieren, verwendet der Zenith eine 100GigE-Schnittstelle. Diese aufkommende Technologie in der Bildverarbeitung bietet die 100-fache Geschwindigkeit grundlegender GigE-Verbindungen.

Andere in der Bildverarbeitung verwendete Schnittstellen wie CoaXPress (CXP) und Camera Link HS (CLHS) haben sich entwickelnde Standards für Übertragungsraten, die auch auf Hochgeschwindigkeitskameras abzielen. Zu den CXP-Framegrabbern, die CXP-over-Fiber unterstützen, gehören das QSFP+-Board von Euresys (www.euresys.com) und CLHS, das bereits 100G über eine 4x25G-Verbindung unterstützt, wobei derzeit an einem Lösungsstandard für 50G gearbeitet wird.

Objektiventwicklungen

Die Objektivtechnologien werden ständig weiterentwickelt, um mit den anspruchsvollen Bildgebungsanforderungen sich entwickelnder Automatisierungsanwendungen Schritt zu halten. Zu den wichtigen Funktionen gehören erweiterte Bildformatfunktionen, die die größeren physikalischen Größen neuer hochauflösender Sensoren unterstützen, wie z und nicht sichtbare Beleuchtungswellenlängen wie kurzwelliges Infrarot, wie in der Computar ViSWIR-Serie und Kowas (www.kowa-lenses.com) VIS-SW-Linsen und eingebettete motorisierte oder Flüssiglinsen-Fokussteuerung, erhältlich zum Beispiel in Edmund Optics' ( www.edmundoptics.com) TECHSPEC LT-Serie und Computars LensConnect-Objektive.

Eingebettete Systeme für Deep Learning

Da maschinelle Bildverarbeitungssysteme, die Deep Learning (DL)-Techniken nutzen, weiterhin vielversprechend in verschiedenen Arten von Inspektionsanwendungen sind, ist eine breite Palette von Komponenten und Software zur Implementierung der DL-Inspektion entstanden. Einige der neuesten sind Kameras und Computersysteme mit integrierter (oder eingebetteter) Verarbeitung für Deep-Learning-Aufgaben.

Die Smart-Kamera NEON-2000-JNX von ADLINK Technology (www.adlinktech.com) verfügt über ein GPU-basiertes System mit zusätzlicher FPGA-Unterstützung in Kombination mit Software zur Durchführung von Edge-KI. Die einzigartige Deepview-Kamera von Deepview AI (www.deepviewai.com) ist ein eigenständiges Computersystem auf Serverebene mit Bildgebung, das sowohl Training als auch Inferenz für Deep Learning innerhalb eines Smart-Kamera-Formats ausführen kann. Pleora Technologies (www.pleora.com) bietet einen Computerplattform-Ansatz, der die Entwicklung von KI in Machine-Vision-Anwendungen erleichtern soll.

Diese Beispiele sind nur ein kleiner Teil der neuen Technologien, die die aktuelle Landschaft der maschinellen Bildverarbeitung in der Automatisierung mitgestalten. Die Zukunft ist sehr rosig und wir können ein kontinuierliches Wachstum auf dem Markt für maschinelles Sehen erwarten.