gscmos - Sony Europe`s Image Sensing Solutions

GSCMOS Holistic
Een holistische kijk op machine vision
Door: Arnaud Destruels, MV Product Marketing Manager, Sony Image Sensing Solution
Europe
Om topprestaties in machine vision te bereiken moet je precies weten hoe
beeldverwerkingsfuncties werken en welke snelheidsbeperkende factoren de prestaties
van machine vision verminderen.
In een ideale wereld zou de belichting in een machine visionsysteem moeten zorgen
voor exact dezelfde weergave van elk deel van het belichte beeld.
Maar zelfs in de zorgvuldig gecontroleerde omstandigheden van een productielijn is
dit moeilijk te bereiken. De oppervlakken die we proberen te meten kunnen op
sommige plaatsen sterk reflecteren en op andere plekken juist weinig contrast geven.
Met als resultaat schittering in het ene en vage vormen in een ander gedeelte.
De camera's die worden gebruikt bij machine vision, hebben vaak eigenschappen die
ook in andere applicaties buiten de maakindustrie goed van pas komen. Zo heb je bij
intelligente transportsystemen meestal geen goede controle over de belichting. Alleen
al de stand van de zon kan er voor zorgen dat op bepaalde tijden kentekenplaten niet
goed kunnen worden uitgelezen. Of een passerend voertuig kan net voor een schaduw
zorgen over de kentekenplaat of andere objecten die met het visionsysteem moeten
worden herkend. Aan die wisselende omgevingsinvloeden kunnen we niet veel doen,
maar we kunnen wel een systeem ontwerpen dat daar beter mee om kan gaan.
Met geavanceerde imaging technieken, zoals CMOS, kan het probleem van de
wisselende omgevingsinvloeden op systeemniveau worden opgelost. De hoge
verwerkingscapaciteit van de CMOS beeldsensoren zorgt sowieso al voor een
verbetering van de algemene beeldkwaliteit. Waar bij een CCD-architectuur een A/Dconverter aan het einde van een rij pixels de lading omzet naar een spanning, gebeurt
dit bij CMOS op elke pixel apart. Deze parallelle bewerkingen maken dat de pixeldata
veel sneller zijn uit te lezen dan bij de traditionele CCD’s.
Door de gevoeligheid van de CMOS pixels te verhogen en de parallelle architectuur
volledig te benutten, is het nu mogelijk om beeldsensoren te maken die 150 beelden
per seconde kunnen opnemen. Met dergelijke prestaties is het mogelijk om meerdere
beelden te combineren tot een enkel samengesteld beeld en zo defecten te elimineren
1
GSCMOS Holistic
die bijvoorbeeld worden veroorzaakt door warmteverschillen. Subtiel aanpassen van
de belichting van elk frame in het samengestelde beeld, levert beelden met een veel
hoger dynamisch bereik dan met één enkele opname mogelijk is. Het hoge
dynamische bereik maakt dat delen van het beeld kunnen worden aangepast qua
helderheid en contrast zonder dat dit ten koste gaat van de totale nauwkeurigheid. Met
als resultaat veel meer samenhang onder wisselende, lastige lichtomstandigheden.
Het is ook belangrijk om te begrijpen hoe de architectuur van de CMOS-beeldsensor
ons juist kan tegenwerken. Consumenten videocamera's maken doorgaans gebruik van
‘rolling shutter’ technologie, waarbij het beeld pixelrij voor pixelrij wordt opgenomen.
Bij industriële beeldverwerking kunnen we ons deze tijdseffecten niet veroorloven.
Daarom moet een ‘global shutter’ benadering worden toegepast zodat alle pixels hun
deel van het beeld op exact hetzelfde moment verwerken.
De betere prestaties door de hoge beeldverwerkingssnelheden en de ‘global shutter’
technologie hebben ook hun weerslag op andere systeemcomponenten. Zo moeten
ontwerpers zich niet alleen toeleggen op het verbeteren van de tijdsnauwkeurigheid,
maar moet ook de ruimtelijke nauwkeurigheid worden geoptimaliseerd. Het ontwerp
van de Sony GS CMOS camera's voorziet derhalve in uiterst kleine
montagetoleranties zodat de beelden ook bij hoge verwerkingssnelheden altijd
nauwkeurig worden vastgelegd.
Ondersteuning van protocollen zoals het IEEE1588 Precision Time Protocol zorgt
voor een verdere verbetering van de nauwkeurigheid van visionsystemen in
productielijnen. Hierdoor kan de software bijvoorbeeld ieder object optimaal
identificeren bij het passeren van de camera en aangeven waar het zich op de band
bevindt als het moet worden verwijderd of verderop door een robot moet worden
verwerkt.
Tegelijkertijd zorgt de software met speciale technieken, die bijvoorbeeld botsingen in
de netwerkinterfaces vermijden, voor een gestroomlijnde datastroom, zodat de
werking van het visionsysteem ook op dat gebied niet nadelig wordt beïnvloed.
Al deze en nog andere aspecten moeten optimaal op elkaar zijn afgestemd om een
daadwerkelijk high-performance beeldverwerkingssysteem te kunnen bouwen. Het is
niet alleen een kwestie van het verhogen van de aantallen pixels en beelden per
seconde, hoewel die natuurlijk wel belangrijke onderdelen van de totale oplossing
blijven.
2