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Industrielle Automation 3/2018

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Industrielle Automation 3/2018

Prof. Dr. Frank

Prof. Dr. Frank Bauernöppel; Ulli Lansche, Technischer Redakteur, beide bei der Hochschule für Technik und Wirtschaft, Berlin Sicher um die Kurve Die Kamera verfügt über einen USB3- Anschluss, sodass die Bilder mit nur geringer Verzögerung und unkomprimiert an den Steuerrechner übertragen werden können Industrielle Kamera bringt hohe Auflösung in den Motorsport Industriekameras haben sich in verschiedensten Einsatzbereichen etabliert: von Machine Vision-Anwendungen in Robotik- oder Industrie 4.0 über Qualitätsprüfungen und Vermessungen bis hin zu Forschungszwecken. Sie sind auch ein zentraler Punkt eines autonomen Fahrzeuges. Ein Motorsport-Team setzt daher für die Konstruktion eines Rennwagens eine Kamera ein, die Verkehrskegel unter verschiedenen Licht- und Wetterbedingungen erkennt und abbildet. Das Motorsport-Team der HTW Berlin nimmt seit 2006 an dem internationalen studentischen Konstruktionswettbewerb „Formula Student“ teil. Die Studierenden konstruieren dafür einen Rennwagen, das „Berlin Race Car“, und müssen sich für die Wettbewerbe qualifizieren. Natürlich sollte der Rennwagen schnell fahren, aber das ist nur ein Kriterium. Bevor das Fahrzeug in den verschiedenen Disziplinen auf die Rennstrecke gelassen wird, muss das Team seine Konstruktion vor einem Expertenteam verteidigen, wobei das mechanische und elektrische Design geprüft wird. Objekte zuverlässig erfassen Seit 2017 gibt es bei der Formula Student nicht nur die Klassen „Combustion“ und „Electric“, sondern auch „Driverless“. Dabei muss das Fahrzeug in mehreren Disziplinen autonom fahren, die Strecke ist jeweils durch verschiedenfarbige Verkehrskegel markiert. Das Motorsport-Team hat sich entschlossen, bei diesem neuen Format dabei zu sein. Dies ist eine Herausforderung, denn bei autonomen Fahrzeugen spielen optische Sensoren eine wichtige Rolle. Daher hat sich das Team gefreut, dass Matrix Vision 2017 eine Kamera vom Typ mvBlueFox3-2089a zur Verfügung gestellt hat. Der Kamerasensor Sony IMX267 hat die erforderliche hohe Auflösung, um die kleinen Verkehrskegel auch in größerer Entfernung erkennen zu können. Auch die Bildvorverarbeitung erfolgt bereits in der Kamera. Die Kamera besitzt einen USB3-Anschluss, über den die Bilder mit nur geringer Verzögerung und unkomprimiert an den Steuerrechner übertragen werden, ein eingebettetes System, auf dem ein Ubuntu Linux als Betriebssystem läuft, sowie Gestreamer, OpenCV und ROS (Robot Operating System). Dieser zentrale Steuerrechner ist über CAN-Bus mit weiteren Sensoren, Aktoren und dem Motorsteuergerät verbunden und sendet Betriebsdaten über WLAN an eine Basisstation. Bewegungsunschärfe vermeiden Die Integration der Kamera war dank des auch unter Linux verfügbaren mvImpact Acquire SDK problemlos möglich. Mit ein wenig Adaptercode ist es gelungen, die Kamerabilder an die OpenCV Echtzeit-Bildverarbeitung anzubinden. Zusätzlich führt der Linux-Rechner eine hardwareunterstützte H.264-Videokompression der Bilder durch, um diese für eine nachträgliche Auswertung aufzuzeichnen sowie ein Live Preview als RTSP Stream über WLAN anzubieten, über den die Kamera unmittelbar vor dem Start justiert und kontrolliert werden kann. Über das mvImpact Acquire SDK können alle Aufnahmeparameter konfiguriert werden. So erfolgt beispielsweise der Belichtungsabgleich im Bereich der Fahrbahn, den das Fahrzeug in der nächsten Sekunde befahren wird. Auch wurde die Belichtungszeit beschränkt, um Bewegungsunschärfe zu vermeiden. Erste autonome Fahrversuche Nach der Softwareintegration hat das Team Testfahrten mit der Kamera absolviert, die dafür noch provisorisch am Fahrzeug befestigt werden musste. Der für die Saison 2018 konstruierte Rennwagen hat nun eine feste Kamerahalterung, sodass bei Trainingsfahrten und Wettbewerben Kamerabilder aufgezeichnet werden. So sollen Trainingsbildern generiert werden, die die Verkehrskegel unter verschiedenen Licht- und Wetterbedingungen abbildet. Mit diesen Bildern wird der Algorithmus zur Kegelerkennung robuster gemacht. Wenn alles wie geplant läuft, wird das „Berlin Race Car 2018“ mit der Kamera von Matrix Vision 2018 seine ersten autonomen Fahrversuche unternehmen. www.matrix-vision.de 78 INDUSTRIELLE AUTOMATION 3/2018

3D-Kamera für Cobots Sensoren sind entscheidend für automatisierte Systeme, dies gilt vor allem für teilweise autonom agierende Roboter (Cobots). Nur wenn die Steuerung eines Cobots ein dreidimensionales Bild seiner Umgebung zur Verfügung hat, kann er sich unabhängig und sicher bewegen. Für solche Anwendungen im industriellen Umfeld stellt ifm die 3D-Kamera O3X vor. Sie basiert auf der TOF- Technologie, die auf einer Laufzeitmessung von Licht zwischen Kamera und Objekt beruht. Die Kamera hat eine Auflösung von 224 × 172 Pixel und eine Bildwiderholrate von 20 Hz. Damit lassen sich Gegenstände in einem Abstand von bis zu 4 m mit hoher Genauigkeit erkennen. Da die Laufzeit- und Abstandsmessung mit Infrarotlicht arbeitet, ist die Kamera unempfindlich gegenüber Störlicht. Die 3D-Bilddaten werden über die integrierte Ethernet-Schnittstelle ausgegeben. Notavis stellt seine Smartkamera mit WebApp-Software vor Notavis, ein Tochterunternehmen von Vision Components, präsentiert eine Smartkamera mit der Notavis WebApp-Software. Basierend auf dem Portfolio intelligenter Kameras von Vision Components mit Auflösungen bis 5 MP und einer auf Halcon basierenden Software mit ID-, Presence/ Absence- und Patternmatching-Werkzeugen eignet sich diese Smartkamera vor allem für Anwendungen in den Bereichen Automatisierung und Robotik. Ein Merkmal der Kamera ist ihre einfache Konfiguration über einen Webbrowser (auch WLAN) auf allen Devices (PC, Tablet, Smartphone). Darüber hinaus besteht die Möglichkeit der individuellen Anpassung und Erstellung eigener Werkzeugsets. Bildverarbeitungssoftware, IPC und weitere Komponenten zählen ebenfalls zum Portfolio des Unternehmens. www.notavis.com Beides geht! Präzise Inspektion bei hoher Geschwindigkeit: LXT-Kameras. www.ifm.com Kameramodule für die Maschinenintegration Für Systemintegratoren und Maschinenhersteller bietet Opto industrietaugliche kompakte Kameramodule für die Maschinenintegration. Die Imaging- Module sind integrierte Optik- Beleuchtung-Kamera-Elektronik- Lösungen, hochauflösend, „plug and play“ und mit der nötigen Ansteuerung für Produktion, Prozessanalyse und Qualitätskontrolle ausgestattet. Sie sind für Messmaschinen, Prüfgeräte, Profilmessinstrumente, Rundheitsprüfautomaten und andere optische Qualitätssicherungswerkzeuge ausgelegt. Zudem eignen sie sich als Bildsensoren für Industrie-4.0-Anwendungen. Mit den neuen LXT-Kameras müssen Sie sich dank aktuellsten Sony ® Pregius Sensoren und 10 GigE Schnittstelle nicht mehr entscheiden, sondern profitieren gleichzeitig von sehr guter Bildqualität, hoher Auflösung und Bildrate sowie einfacher und kostengünstiger Integration. Sie wollen mehr erfahren? www.baumer.com/cameras/LXT www.opto.de Baumer.indd 1 16.05.2018 15:29:21 INDUSTRIELLE AUTOMATION 3/2018 79

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