Anzeige
Anzeige

In höheren Sphären

Hochauflösende 3D-ToF-Systeme

Ein klassisches ToF-System (Time of Flight) besteht aus einer Lichtquelle, die mit einem speziellen Image-Sensor-Array gekoppelt ist. Die Quelle wird genutzt, um den betreffenden Bereich auszuleuchten, während der Image-Sensor das Licht erfasst, das von den einzelnen Objekten innerhalb des Bereiches reflektiert wird. Die Laufzeit ist dabei direkt proportional zur Entfernung des Objektes. Hochauflösende ToF-Systeme mit speziellen Bildsensoren bieten inzwischen die Möglichkeit sehr detaillierter Abstands- und Tiefen-Kartierungen.
Die Präzision einer Messung mit einem ToF-System wird durch die Kombination von Bildsensor, Abbildungsoptik, Lichtquelle und der verwendeten Algorithmik bestimmt. Das System ordnet jedem Pixel innerhalb des Sensor-Arrays genau einen entsprechenden Punkt innerhalb des Bildes zu (Bild 2). Die Kalibrierung des optischen Systems erlaubt es, das Pixel-Diagramm (Px, Py) mittels zweier Winkel (typischerweise und ) zu kartographieren. Dadurch ist die Bestimmung der Position jedes Bildpunktes anhand seiner Winkel innerhalb eines sphärischen Koordinatensystems möglich. Werden die beiden Winkel mit den Ergebnissen einer Messung r korreliert, ergeben sich zudem räumliche Polarkoordinaten für jedes Objekt im Bildbereich. Oft ist es praktischer direkt in einem rechteckigen (x, y, z) Koordinatensystem zu arbeiten, als in einem sphärischen, welches mit einem ToF-System verknüpft ist. Die Umwandlung zwischen beiden Systemen kann mittels einer Matrix-Multiplikation leicht erreicht werden, was bereits bei einigen aktuellen ToF-Systeme direkt während der Messung möglich ist. Hochauflösende Systeme sind nötig, falls eine Anwendung die genauen Koordinaten benötigt, z.B. bei Pick&Place-Anwendungen. Allerdings muss dann bei den kartesische Koordinaten berücksichtigt werden, wie diese erstellt wurden.

Präzision und Genauigkeit

Unter den zahlreichen Parametern, die die Qualität eines ToF-Systems definieren, sind für den Anwender die ‚Präzision‘ und ‚Genauigkeit‘ einer Messung von größtem Interesse. Präzision ist das Maß der Wiederholbarkeit einer Messung, die meist als 1 über die Verteilung der Messergebnisse definiert ist. Die Genauigkeit hingegen wird durch den Unterschied zwischen den Messergebnissen und den tatsächlichen Referenzdaten definiert. Typischerweise erhöht sich die Präzision, wenn der Einfluss des Rauschens innerhalb der Messung auf ein bestimmtes Signallevel reduziert wird. Sehr genauen Systemen liegt eine sorgfältige Kalibrierung der Entfernungsdaten zugrunde. Die Präzision eines ToF-System wird durch die Hardware-Konfiguration, die spezielle Anwendung und die Objekte, die abgebildet werden, entscheidend bestimmt. Wichtige Parameter sind hier das Reflektionsverhalten und der Abstand des Objektes, seine Position und Bewegung innerhalb des untersuchten Arbeitsbereiches, sowie der relative Winkel zum ToF-System. Alle diese Parameter können das Ergebnis beeinflussen und die Präzision der Messergebnisse mindern, wie sie anhand des Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) definiert ist. Eine Einschränkung der Parameter bringt daher eine signifikante Verbesserung der Präzision mit sich. Parallel kann die Hardware-Konfiguration des ToF-Systems optimiert werden, um die Leistung zu verbessern, z.B. durch eine verbesserte Ausleuchtung bzw. Verkleinerung des untersuchten Arbeitsbereiches oder durch das Kombinieren mehrerer Pixel. Nachdem eine typische Konfiguration für die Anwendung definiert wurde, ist die optimale Spezifikation des ToF-Systems möglich. Eine letzte Überlegung zur Präzision des Systems muss das Rauschverhalten des Systems als Ganzes beinhalten. Die Kontrolle der möglichen Rauschquellen im System sollte so sein, dass das Rauschen die Gaußsche Verteilungsregel erfüllt und eine konstante Spektraldichte hat. Dann besteht die Möglichkeit, SNR-Verbesserungen durch multiple Erfassungen auszunutzen, d.h. die Präzision der Distanzmessung wird proportional zur Quadratwurzel der Anzahl der Erfassungen. Damit kann die erforderliche Präzision innerhalb einer Messung mit mehreren Erfassungszyklen erreicht werden.

Fazit

Mit ToF-Systemen ergeben sich neue Möglichkeiten für die Bildverarbeitung. Der Schlüssel für eine effektivere Anwendung der Systeme ist die Verbindung des Know-Hows über mögliche Einsatzbereiche, der Hardware sowie des eigentlichen Messprozesses. Neue Generationen hochauflösender ToF-Systeme, wie z.B. aus dem real.iZ-Portfolio, unterstützen den Anwender während der Implementierung und bei der Anwendung, weil sie modulare Hardware, wohldefiniertes Rauschverhalten und benutzerdefinierte Aufnahmesequenzen bieten.

Anzeige

Empfehlungen der Redaktion

Das könnte Sie auch interessieren

Wie könnte der EMVA1288 Standard auf neue Modalitäten erweitert werden, z.B. multimodale Bildsensoren oder Bildsensoren nicht-linearer Kennlinie?

Anzeige

www.emva.org

Anzeige

Wer Andere oder das Internet befragt hat, ob benötigte Kabellängen in der gewünschten Schnittstelle realisierbar sind, wird überrascht sein, wie viele unterschiedliche Antworten man für die gleiche Frage bekommen kann. Woran liegt das und was ist aktuell wirklich darstellbar?‣ weiterlesen

www.alysium.com

Anzeige

Antonio Belletti (Bild rechts) ist neuer Geschäftsführer von Leuze Electronic Italien. Nach insgesamt 18 Jahren übergibt damit Alessandro Rigerio (links) das Szepter, um selbst in den verdienten Ruhestand zu gehen. Belletti ist bereits seit 1. September an Bord und bringt über 15 Jahre Erfahrung als Sales Manager und Global Account Executiv auf dem italienischen Markt mit in seine neue Position.

leuze.com

Anzeige

GOM veranstaltet 2019 mehrere Veranstaltungen unter dem Titel ‚Wissensforum Kunststoff‘. Die internationale Veranstaltungsreihe soll voraussichtlich an mehr als 40 Orten stattfinden. Den Start macht am 29. Januar der Firmenhauptsitz des Unternehmens in Braunschweig. Ziel ist es, Spezialisten aus der Kunststoffbranche und der optischen Messtechnik zusammenzubringen, um Wissen und Erfahrungen austauschen zu können.

www.gom.com

Anzeige

Die Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung blick auf eine erfolgreiche ‚German Conference on Pattern Recognition‘ zurück. Die bereits 40. Auflage der Konferenz fand vom 09. bis 12. Oktober an der Universität Stuttgart statt. Mehr als 200 Teilnehmer tauschten sich über die wichtigsten Neuerungen aus der Bildverarbeitung und Mustererkennung aus. Dabei standen insbesondere die Trendthemen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen im Fokus.

gcprvmv2018.vis.uni-stuttgart.de

Anzeige

Framos hat sein globales Partner-Netzwerk um Rhonda Software erweitert, um sein modular aufgebautes Embedded-Vision-Angebot zu vervollständigen.

rhondasoftware.com

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige