Geregelte Verhältnisse
Embedded Systeme für die visuelle Servosteuerung
Viele der heutigen schnell wachsenden Branchen wie die Halbleiterindustrie, die Unterhaltungselektronik und Life Sciences erfordern Embedded Steuer- und Überwachungssysteme für Aufgaben wie Motorsteuerung, Bildverarbeitung und Leistungsmessungen. Diese Systeme dienen dazu, Smart Machines und andere intelligente Geräte zu implementieren, die einen höheren Durchsatz und mehr Flexibilität liefern sowie zu mehr Effizienz und höherer Produktqualität führen.
Die Anbindung an Motorsteuerungssysteme oder Robotersteuerungen mithilfe von industriellen Bussen und Protokollen ermöglicht es Ingenieuren, Bildverarbeitung (Bild 1) in bestehende Prozesse zu integrieren und Entscheidungen auf Grundlage von Ergebnissen aus der Bildanalyse zu treffen, ohne dass die Controller-Architektur völlig neu gestaltet werden muss. In vielen Anwendungen ist eine grundlegende Implementierung ohne Feedback ausreichend. In diesem Fall beginnt die Sequenz mit dem Bilderfassungssystem, welche das Bild eines Objekts erfasst. Danach werden die Koordinaten des Teils in Pixeln ermittelt und anschließend von Pixelkoordinaten in reelle Koordinaten umgewandelt. Diese werden anschließend an das Teilsystem weitergeleitet, das daraus den Bewegungsablauf einer koordinierten mehrachsigen Bewegung bestimmt.
Visuelle Servosteuerung
Bei klassischen Systemen der bildverarbeitungsgestützten Motorsteuerung werden Kameras meist nur zu Beginn des Bewegungsablaufs eingesetzt um zu überprüfen, ob die Aufgabe korrekt ausgeführt wurde. Es ist jedoch kein aktives Feedback in den Prozess integriert. Dadurch ist die Bewegung anfällig für Fehler bei der Umwandlung von Pixel in Abstände und die Genauigkeit der Bewegung ist vollständig von dem Teilsystem der Motorsteuerung abhängig. Dieser Nachteil wird bei hochpräzisen Anwendungen mit Bewegungen im 1/10 bis 1/1.000mm-Bereich deutlich. Um ihn zu vermeiden, muss die Bildverarbeitung fortlaufend während der Bewegung Feedback an die Motorsteuerung senden (visuelle Servosteuerung). Dabei liefert das Bildverarbeitungssystem Rückmeldungen in Form von Positionssollwerten (Dynamic Look & Move) oder Rückmeldungen über die tatsächliche Position (direkte Servosteuerung). Der erstgenannte Ansatz wird in industriellen Anwendungen zunehmend beliebter, besonders bei Roboteranwendungen. Die stetig steigende Leistungsfähigkeit der Bildverarbeitung ermöglicht es, Regelsysteme einzusetzen, bei denen das Bildverarbeitungssystem an die Motorsteuerungseinheit (bzw. den Roboter) über spezielle I/O-Kanäle oder – was gängiger ist – über Industrieprotokolle wie Ethercat angeschlossen wird. Das Ergebnis sind intelligentere Roboter, die eine höhere Genauigkeit bieten und relativ unempfindlich auf Kalibrierfehler oder Nichtlinearitäten reagieren. Doch ähnlich wie bei anderen Regelsystemen erfordert die zusätzliche Rückkopplungsschleife Feinabstimmung und lässt Instabilitäten zu. Anwendungen mit direkter Servosteuerung nutzen nur visuelles Feedback für die Motorposition oder die Geschwindigkeitsregelung. Damit dieser Ansatz nützlich und anwendbar ist, müssen Positions- oder Geschwindigkeitsinformationen von einer Reihe von Bildern extrahiert werden, die bei sehr hoher Geschwindigkeit erfasst wurden. Jede Lösung ist aus diesem Grunde anwendungsspezifisch und jede bestehende Implementierung typischerweise nicht allgemein anwendbar. Anhand eines ausgewählten Anwendungsbeispiels sollen die Möglichkeiten diskutiert und ein Ansatz aufgezeigt werden.
Anwendungsbeispiel Halbleiterindustrie
In der Halbleiterfertigung ist die Nachfrage nach mehr Effizienz und höherem Ertrag aus Silizium-Halbleitern ungebrochen. Da Leiterplatten immer kleiner werden und sich der weltweite Preisdruck verstärkt, bringen Wafer-Prozesse die Gerätehersteller an ihre physikalischen und betrieblichen Grenzen. Ein Ergebnis sind die zunehmend engen Toleranzen für eingehende physikalische und elektrische Wafer-Parameter in schwierigen Prozessschritten wie Beschichten und Ätzen. Äußerst genaue Positionierung und gleichmäßige Bewegungen auf der Halbleiteroberfläche sind in vielen verschiedenen Schritten der Wafer-Bearbeitung wichtig. Das wiederkehrende Muster auf der Wafer-Oberfläche ist eine naheliegende Möglichkeit, um Positions- oder Geschwindigkeitsinformationen einzuholen. Eine Kamera, die sich im Verhältnis zu dem sich wiederholenden Muster bewegt, erfasst Bilder bei hohen Geschwindigkeiten. Diese werden analysiert, um das Äquivalent eines Encoder-Signals zu erzeugen. Dann extrahieren die Bildverarbeitungsalgorithmen ein einzelnes Element des Musters und bestimmen seine Position. Auf Grundlage dieser Information erstellt ein Algorithmus das Profil eines Bewegungsablaufs für die Motorsteuerung, das die Anwendungsanforderungen erfüllt. Das ist üblicherweise entweder ein Profil, das den Positionsfehler verringert, oder ein konstantes Geschwindigkeitsprofil. Um den Motor effektiv zu steuern, müssen die Soll- oder Istwerte der Position mit Geschwindigkeiten von 1/10msec und schneller erzeugt werden, wofür das Bildverarbeitungssystem Bilder mit äußerst hohen Bildraten erfassen und verarbeiten muss. Aufgrund dieser erhöhten Anforderungen im Hinblick auf Timing und Synchronisation hat die Umsetzung einer visuellen Servosteuerung einen wesentlichen Einfluss auf die Steuerarchitekturen. Dadurch wird die Möglichkeit ausgeschlossen, handelsübliche Motorsteuerungs- und Bildverarbeitungssysteme sowie industrielle Kommunikationsmethoden zu nutzen. Auf der Suche nach Alternativen legen Maschinenbauer den Fokus auf leistungsstarke Embedded-Systeme, um die Motorsteuerungs- und Bildverarbeitungsaufgaben auf einer einzigen Hardwareplattform zu integrieren. Da sie sich auf unbekanntem Terrain bewegen, wenden sich viele von ihnen an Automatisierungszulieferer, um flexiblere Hardwarelösungen und Softwarewerkzeuge zu entwickeln.
