Flächenkameras

Industrielle Bildverarbeitung, häufig als Machine Vision bezeichnet, verwendet Kameras, Optik, Beleuchtung, Bildverarbeitung und industrielle Schnittstellen, um visuelle Informationen automatisiert auszuwerten. Typische Aufgaben sind Prüfen, Vermessen, Identifizieren, Positionieren, Sortieren, Lesen von Codes und Führen von Robotern. Im Unterschied zu einer gewöhnlichen Fotoaufnahme steht nicht das schöne Bild im Mittelpunkt, sondern eine reproduzierbare technische Entscheidung oder Messung.

Computer Vision ist der übergeordnete technische Bereich, in dem Computer Informationen aus Bildern oder Bildsequenzen gewinnen. Machine Vision bezeichnet typischerweise die industrielle Umsetzung davon – einschließlich Kamera, Beleuchtung, Optik, Triggerung, Kommunikation mit SPS und Produktionsanlage sowie reproduzierbarer Bildaufnahme. Die Begriffe überschneiden sich, sind aber nicht vollständig identisch.

Ein typisches System kann aus folgenden Komponenten bestehen: Industriekamera Objektiv Beleuchtung Beleuchtungscontroller Trigger bzw. Sensor Kabel Industrie-PC oder Vision Controller Framegrabber, falls erforderlich Bildverarbeitungssoftware SPS- bzw. Feldbuskommunikation Bei Smart Cameras oder Vision Sensoren sind mehrere dieser Komponenten bereits in einem Gerät integriert. HIKROBOT integriert beispielsweise bei bestimmten Vision-Sensoren Beleuchtung, Bildaufnahme, Verarbeitung und Kommunikation in einem Gerät.

Typische Anwendungen sind: Anwesenheitskontrolle Vollständigkeitsprüfung Lage- und Orientierungserkennung Vermessung Oberflächenprüfung Farberkennung OCR OCV Barcode- und 2D-Code-Lesen Codeverifikation Robot Guidance Pick-and-Place Qualitätsklassifikation Vollständigkeits- und Montageprüfung Welche Aufgabe zuverlässig lösbar ist, hängt entscheidend davon ab, ob das relevante Merkmal im Kamerabild mit ausreichendem Kontrast und ausreichender räumlicher Auflösung dargestellt werden kann.

Bei einer Anwesenheitskontrolle wird geprüft, ob ein bestimmtes Bauteil oder Merkmal vorhanden ist. Beispiele: Ist eine Schraube montiert? Ist ein Etikett vorhanden? Befindet sich ein Bauteil in der Verpackung? Ist ein Stecker eingesetzt? Oft ist dafür keine hochkomplexe Bildverarbeitung erforderlich. Entscheidend sind eine stabile Beleuchtung und eine eindeutige Darstellung des Merkmals.

Eine Vollständigkeitskontrolle überprüft, ob alle geforderten Komponenten oder Merkmale vorhanden sind. Beispielsweise kann ein Kamerasystem prüfen, ob ein Stecker alle Pins besitzt oder ob in einer Verpackung alle vorgesehenen Produkte enthalten sind.

Bei der Lageerkennung ermittelt das Vision-System die Position und häufig auch die Drehung eines Objekts. Typische Ausgaben sind: X-Position Y-Position Winkel gegebenenfalls Z-Position Diese Informationen können anschließend beispielsweise für einen Roboter verwendet werden.

Bei der Mustererkennung sucht das Vision-System nach bekannten geometrischen oder visuellen Merkmalen im Bild. Moderne Verfahren können klassische Pattern-Matching-Algorithmen oder KI-/Deep-Learning-Verfahren verwenden.

Dabei werden geometrische Eigenschaften eines Werkstücks aus einem Kamerabild bestimmt, beispielsweise: Durchmesser Abstand Breite Winkel Position Spalt Höhe bei geeigneten 3D-Verfahren Für präzise Messungen sind neben der Kamera insbesondere Optik, Kalibrierung, Beleuchtung und mechanische Stabilität entscheidend.

Vor der Produktauswahl sollten mindestens folgende Punkte geklärt werden: Was soll erkannt oder gemessen werden? Wie groß ist das gesamte Sichtfeld? Wie groß ist das kleinste relevante Merkmal? Wie schnell bewegt sich das Objekt? Wie groß ist der mögliche Arbeitsabstand? Welche Oberfläche besitzt das Objekt? Ist Farbe relevant? Wie genau muss gemessen werden? Wie schnell muss das Ergebnis vorliegen? Welche Schnittstellen zur Anlage werden benötigt? Erst danach sollten Kamera, Objektiv, Beleuchtung und Schnittstelle ausgewählt werden. Basler empfiehlt bei der Kameraauswahl ebenfalls, Auflösung, Sensor, Geschwindigkeit, Shutter und Schnittstelle gemeinsam zu betrachten.

Eine Industriekamera ist eine für automatisierte, reproduzierbare Bildaufnahme entwickelte Kamera. Typische Merkmale sind: Hardwaretrigger konfigurierbare Belichtungszeit digitale Ein-/Ausgänge standardisierte Bildschnittstellen definierte Pixel- und Rohdatenformate kontinuierlicher Industrieeinsatz SDK- bzw. GenICam-Unterstützung Im Gegensatz zu Consumerkameras liegt der Fokus auf kontrollierbarer Bildaufnahme und industrieller Integration.

Eine Flächenkamera besitzt einen zweidimensionalen Sensor und nimmt ein vollständiges 2D-Bild mit einer Belichtung auf. Sie ist die typische Wahl für einzelne Werkstücke oder Bereiche, die vollständig in das Sichtfeld passen.

Eine Zeilenkamera nimmt eine oder mehrere schmale Sensorzeilen auf. Durch die Bewegung des Werkstücks bzw. der Kamera wird daraus schrittweise ein zweidimensionales Bild aufgebaut. Sie eignet sich besonders für kontinuierliche Materialien und sehr breite oder lange Objekte.

Eine Flächenkamera erzeugt ein komplettes Bild in einem Aufnahmevorgang. Eine Zeilenkamera erfasst dagegen kontinuierlich einzelne Zeilen. Dafür muss eine definierte Relativbewegung zwischen Kamera und Objekt vorhanden sein. Zeilenkameras sind besonders interessant für: Folien Papier Textilien Metallbahnen Batteriefolien Holz Glas Druck zylindrische Objekte

Eine Monochromkamera misst im Wesentlichen die Lichtintensität pro Pixel, ohne die Farbtrennung eines Bayer-Farbfilters. Dadurch steht für viele Prüfaufgaben eine besonders direkte Intensitätsinformation zur Verfügung.

Bei vielen industriellen Farbkameras befindet sich vor dem Sensor ein Farbfiltermuster, häufig ein Bayer-Muster. Die einzelnen Sensorpixel erfassen unterschiedliche Farbkomponenten. Aus diesen Rohdaten wird anschließend durch Demosaicing bzw. Debayering ein Farbbild erzeugt.

Wenn die Farbe selbst kein relevantes Prüfmerkmal ist, ist eine Monochromkamera häufig die bessere Wahl. Typische Beispiele: Vermessung Kantenerkennung Oberflächenprüfung Barcode-Lesen Positionserkennung Durch den fehlenden Bayer-Farbfilter wird keine Farbinformation benötigt oder interpoliert.

Eine Farbkamera ist sinnvoll, wenn Farbunterschiede Bestandteil der Prüfung sind. Beispiele: Kontrolle von Kabeladern Sortierung nach Farbe Verpackungsprüfung Druckkontrolle Lebensmittel farbige Markierungen

CMOS ist die heute dominierende Sensortechnologie industrieller Kameras. Moderne CMOS-Sensoren ermöglichen hohe Auflösungen, hohe Bildraten, niedrige Leistungsaufnahme und je nach Sensortyp Global- oder Rolling-Shutter-Betrieb. CMOS hat CCD in der industriellen Bildverarbeitung weitgehend verdrängt.

CCD ist eine ältere Bildsensortechnologie, die lange Zeit für hohe Bildqualität und hohe Empfindlichkeit bekannt war. Heute werden für neue industrielle Kameras überwiegend CMOS-Sensoren verwendet. CCD bleibt daher hauptsächlich bei älteren Systemen oder speziellen Anwendungen relevant.

Die Auflösung beschreibt die Anzahl der verfügbaren Sensorpixel. Eine Kamera mit 2.448 × 2.048 Pixeln besitzt beispielsweise: 2.448 × 2.048 = 5.013.504 Pixel also ungefähr 5 Megapixel. Mehr Pixel bedeuten jedoch nicht automatisch ein besseres Bild. Objektiv, Pixelgröße, Licht, Sensorqualität und Prüfaufgabe müssen ebenfalls passen.

Ein Megapixel entspricht ungefähr einer Million Pixel. Dabei sagt die Megapixelzahl alleine nichts darüber aus, wie gut kleine Merkmale tatsächlich erkennbar sind.

Das hängt vom Sichtfeld und vom kleinsten zu erkennenden Merkmal ab. Eine wichtige erste Berechnung lautet: Objektauflösung [mm/Pixel] = Sichtfeld [mm] / Pixelanzahl Beispiel: Sichtfeld = 200 mm Kamera = 2.000 Pixel horizontal 200 / 2.000 = 0,1 mm/Pixel Das bedeutet: Ein Pixel entspricht in dieser Richtung 0,1 mm am Objekt.

Wenn ein 0,5-mm-Merkmal beispielsweise mit mindestens 5 Pixeln dargestellt werden soll: benötigte Objektauflösung = 0,5 mm / 5 = 0,1 mm/Pixel Bei einem Sichtfeld von 200 mm: 200 mm / 0,1 mm/Pixel = 2.000 Pixel Horizontal werden also mindestens ungefähr 2.000 Pixel benötigt. Wichtig: Die erforderliche Pixelzahl pro Merkmal ist anwendungsabhängig. Es gibt keinen allgemeingültigen Wert von beispielsweise „2 Pixel reichen immer“.

Nein. 0,05 mm/Pixel bedeutet nicht automatisch, dass das System auf 0,05 mm genau misst. Die reale Messunsicherheit hängt zusätzlich ab von: Objektivauflösung und MTF Verzeichnung Beleuchtung und Kontrast Kalibrierung Algorithmus Subpixelverfahren Fokus mechanischer Stabilität Temperatur Perspektive Eine hohe Messgenauigkeit erfordert deshalb eine Betrachtung des kompletten optischen Systems.

Das lässt sich nicht allgemein festlegen. Ein kontrastreicher Defekt kann mit weniger Pixeln zuverlässig erkannt werden als ein sehr schwach ausgeprägter Defekt auf einer strukturierten Oberfläche. Für die Auslegung sollte daher definiert werden: kleinster Fehler + benötigte Erkennungssicherheit + realer Kontrast und anschließend möglichst ein praktischer Test durchgeführt werden.

Die Pixelgröße beschreibt die physische Größe eines Sensorpixels, beispielsweise: 2,74 µm 3,45 µm 5,0 µm Sie beeinflusst unter anderem Lichtaufnahme, Sensorgröße und optische Anforderungen. Eine Kamera mit kleineren Pixeln stellt typischerweise höhere Anforderungen an die Auflösung des Objektivs.

Nein. Größere Pixel können unter vergleichbaren Bedingungen mehr Photonen sammeln und dadurch Vorteile bei wenig Licht bieten. Kleinere Pixel erlauben dagegen bei gleicher Sensorfläche eine höhere Pixelanzahl. Welche Variante besser ist, hängt von Auflösung, Licht, Sensorqualität und Optik ab.

Die Sensorgröße beschreibt die physische Größe des aktiven Bildsensors. Sie beeinflusst: benötigten Bildkreis des Objektivs erreichbares Sichtfeld Objektivgröße erforderlichen Mount Das Objektiv muss einen ausreichend großen Bildkreis liefern, um den Sensor vollständig auszuleuchten.

Diese Angaben sind historische optische Formatbezeichnungen und entsprechen nicht direkt der tatsächlichen Sensordiagonale in Zoll. Ein „1-Zoll-Sensor“ besitzt daher keine Sensordiagonale von 25,4 mm. Beispielsweise nennt Fujinon für das klassische 1"-Format ungefähr 12,8 × 9,6 mm bzw. 16 mm Diagonale. Bei modernen Sensoren können konkrete Abmessungen vom historischen Format abweichen, weshalb für die Objektivauswahl immer die tatsächliche Sensorbreite, -höhe und -diagonale geprüft werden sollte.

Die Quantum Efficiency (QE) beschreibt, welcher Anteil der auf ein Pixel treffenden Photonen in nutzbare Elektronen umgewandelt wird. Sie ist wellenlängenabhängig. Eine hohe QE kann insbesondere bei wenig Licht vorteilhaft sein. Basler nennt die Quanteneffizienz deshalb als einen wichtigen Faktor für die Bildqualität.

Die Full Well Capacity beschreibt näherungsweise, wie viele photoelektrisch erzeugte Ladungsträger ein Pixel aufnehmen kann, bevor es sättigt. Sie beeinflusst zusammen mit dem Rauschverhalten den maximal nutzbaren Signalbereich.

Dunkelrauschen entsteht durch sensorinterne elektrische bzw. thermische Vorgänge auch ohne nutzbares Licht. Es nimmt typischerweise mit längeren Belichtungszeiten und höherer Sensortemperatur an Bedeutung zu.

SNR steht für Signal-to-Noise Ratio, also Signal-Rausch-Verhältnis. Je höher das Nutzsignal im Verhältnis zum Rauschen ist, desto sauberer lassen sich kleine Intensitätsunterschiede erkennen. Elektronischer Gain verstärkt nicht nur das Nutzsignal, sondern typischerweise auch vorhandene Rauschanteile und verbessert daher nicht automatisch das SNR.

Der Dynamikumfang beschreibt die Fähigkeit eines Sensors, sehr schwache und sehr starke Signale innerhalb eines Aufnahmebereichs zu unterscheiden. Ein hoher Dynamikumfang ist beispielsweise bei Szenen mit gleichzeitig sehr dunklen und sehr hellen Bereichen hilfreich.

EMVA 1288 ist ein Standard zur objektiven Charakterisierung von Kameras und Bildsensoren. Er ermöglicht die vergleichbare Angabe unter anderem von: Quanteneffizienz Empfindlichkeit Rauschen Sättigung Dynamikumfang Signal-Rausch-Verhältnis Für einen seriösen Kameravergleich sind solche standardisierten Messwerte aussagekräftiger als reine Marketingbegriffe.

Bei einem Global-Shutter-Sensor werden die für ein Bild relevanten Pixel weitgehend gleichzeitig belichtet. Dadurch eignen sich solche Sensoren besonders für schnell bewegte Objekte und präzise geometrische Prüfungen.

Bei Rolling-Shutter-Sensoren werden Sensorzeilen zeitlich nacheinander belichtet bzw. ausgelesen. Bei bewegten Objekten kann dadurch eine geometrische Verzerrung entstehen. Bei statischen oder langsam bewegten Szenen kann Rolling Shutter dagegen vollkommen ausreichend sein.

Global Shutter empfiehlt sich insbesondere für: schnelle Förderbänder Robotik hochdynamische Objekte präzise geometrische Vermessung in Bewegung Rolling Shutter kann sinnvoll sein bei: stillstehenden Objekten langsam bewegten Objekten kostensensitiven Anwendungen Anwendungen, bei denen der jeweilige Rolling-Shutter-Sensor andere relevante Vorteile bietet

Die Belichtungszeit bestimmt, wie lange ein Pixel Licht für eine Aufnahme sammelt. Längere Belichtung: mehr Licht höhere Gefahr von Bewegungsunschärfe Kürzere Belichtung: weniger Bewegungsunschärfe weniger Licht

Die während einer Belichtung zurückgelegte Strecke ist: Bewegung = Geschwindigkeit × Belichtungszeit Beispiel: Geschwindigkeit = 1.000 mm/s Belichtungszeit = 100 µs = 0,0001 s 1.000 × 0,0001 = 0,1 mm Bei 0,05 mm/Pixel entspricht das: 0,1 / 0,05 = 2 Pixel Bewegungsunschärfe

Wenn maximal 0,05 mm Bewegung erlaubt sind und das Objekt sich mit 1.000 mm/s bewegt: t = Weg / Geschwindigkeit t = 0,05 / 1.000 = 0,00005 s = 50 µs Die zulässige Bewegungsunschärfe muss dabei für die konkrete Anwendung festgelegt werden.

Gain ist die Verstärkung des Kamerasignals. Bei analogem Gain wird das Signal vor der Analog-Digital-Wandlung verstärkt; digitaler Gain arbeitet auf bereits digitalisierten Daten. Hoher Gain kann ein dunkles Bild heller erscheinen lassen, erzeugt aber keine zusätzlichen Photonen und verstärkt auch vorhandenes Rauschen. Deshalb ist eine bessere Beleuchtung häufig vorzuziehen.

Wenn das Objekt stillsteht und genügend Zeit vorhanden ist, ist eine längere Belichtungszeit häufig vorteilhafter als hoher Gain. Bei schnellen Objekten muss die Belichtungszeit jedoch wegen Bewegungsunschärfe begrenzt werden. Dann sollte vorrangig mehr Licht bzw. Strobebeleuchtung eingesetzt werden.

HDR bedeutet High Dynamic Range. Hierbei versucht die Kamera bzw. Bildverarbeitung, einen größeren Helligkeitsbereich darzustellen als bei einer normalen Aufnahme. Die konkrete Implementierung unterscheidet sich je nach Sensor und Kamera – beispielsweise mehrere Belichtungen oder spezielle Sensor-Ausleseverfahren.

Bei Multi-Exposure werden mehrere Aufnahmen oder Signale mit unterschiedlichen Belichtungsbedingungen verwendet. Dadurch können beispielsweise helle und dunkle Objektbereiche besser gemeinsam erfasst werden. Die genaue Funktionsweise ist kamerabhängig.

Im Burst Mode werden mehrere Bilder in schneller Folge aufgenommen, häufig nach einem Trigger. Die maximal mögliche Anzahl und Geschwindigkeit ist kameraspezifisch.

ROI bedeutet Region of Interest, AOI häufig Area of Interest. Dabei wird nur ein Teilbereich des Sensors ausgelesen bzw. verarbeitet. Vorteile können sein: weniger Daten kürzere Verarbeitung bei vielen Sensoren höhere Bildrate Ob und wie stark die Framerate steigt, hängt von der Sensorarchitektur und ROI-Geometrie ab.

Beim Binning werden benachbarte Sensorelemente bzw. deren Werte zusammengefasst. Dadurch sinkt die räumliche Auflösung. Je nach Sensorimplementierung können dafür Signalverhalten, Datenrate oder Empfindlichkeit verbessert werden. Da Binning je nach Sensortyp analog, digital oder auf andere Weise umgesetzt wird, sollten die konkreten Auswirkungen im Kamerahandbuch geprüft werden.

Bei Decimation wird nur ein Teil der Pixel verwendet bzw. ausgegeben, beispielsweise jedes zweite Pixel. Die Bildauflösung sinkt, ohne dass das Verfahren mit echtem Sensor-Binning identisch sein muss.

Gamma ist eine nichtlineare Zuordnung zwischen Eingangshelligkeit und ausgegebenem Pixelwert. Damit können insbesondere dunkle oder mittlere Helligkeitsbereiche anders dargestellt werden. Für quantitative Messungen sollte bedacht werden, dass eine Gamma-Korrektur die ursprüngliche lineare Intensitätsbeziehung verändert.

LUT bedeutet Look-Up Table. Eine Eingangspixelintensität wird anhand einer Tabelle auf einen neuen Ausgangswert abgebildet. Damit lassen sich beispielsweise Helligkeit und Kontrast gezielt transformieren.

Eine Flat-Field-Correction korrigiert ortsabhängige Helligkeitsunterschiede, beispielsweise verursacht durch: Sensor-Pixelunterschiede Objektiv-Vignettierung ungleichmäßige Beleuchtung Sie sollte jedoch nicht als Ersatz für eine grundsätzlich schlecht ausgelegte Beleuchtung verstanden werden.

Shading Correction bezeichnet die Korrektur räumlicher Helligkeitsunterschiede im Kamerabild. Je nach Hersteller kann sie Teil einer Flat-Field- oder Vignettierungskorrektur sein.

Ein Bayer-Filter ist ein Farbfiltermuster vor den Sensorpixeln. Typischerweise erfassen einzelne Pixel Rot-, Grün- oder Blauanteile. Aus den verschiedenen Pixelinformationen wird anschließend ein RGB-Bild rekonstruiert.

„Bayer RG“ beschreibt die Anordnung des Bayer-Farbmusters. Die Zahl bezeichnet die jeweilige Pixeldatentiefe bzw. das Datenformat, beispielsweise 8, 10 oder 12 Bit. Das genaue Packing bzw. Übertragungsformat muss zusätzlich berücksichtigt werden.

Debayering bzw. Demosaicing ist die Rekonstruktion eines vollständigen Farbbildes aus den einzelnen Bayer-Sensorwerten. Dabei werden fehlende Farbkomponenten aus benachbarten Pixeln berechnet.

Der Weißabgleich passt die Verstärkung der Farbkanäle so an, dass neutrale Flächen möglichst neutral dargestellt werden. Für reproduzierbare Farbauswertung sollte auch die Beleuchtung stabil und spektral definiert sein.

Wichtige industrielle Schnittstellen sind: GigE Vision 2.5/5/10GigE-basierte Vision-Systeme USB3 Vision CoaXPress Camera Link Camera Link HS Die Auswahl hängt vor allem von Bandbreite, Kabellänge, Latenz, Kamerazahl und Systemarchitektur ab.

GigE Vision ist ein Machine-Vision-Standard auf Basis von Ethernet. Vorteile sind unter anderem: Standard-Ethernet-Infrastruktur lange Kabelwege gute Skalierbarkeit Multi-Kamera-Systeme optional PoE Bei klassischem Gigabit-Ethernet sind bis zu ungefähr 100 m Kupferleitung pro Ethernet-Segment üblich.

Diese Bezeichnungen stehen für Ethernet-Verbindungen mit höheren nominalen Übertragungsraten als klassisches 1GigE. Sie ermöglichen entsprechend größere Bilddatenmengen. Ob eine bestimmte Kamera diese Standards unterstützt, muss im Datenblatt geprüft werden.

PoE bedeutet Power over Ethernet. Eine entsprechend kompatible Kamera kann dabei über dasselbe Ethernet-Kabel mit Datenverbindung und Strom versorgt werden. Das reduziert den Verkabelungsaufwand.

Jumbo Frames sind Ethernet-Frames mit größerer Nutzdatenmenge als bei der üblichen Standard-MTU. Sie können die Effizienz der Übertragung von Kameradaten erhöhen. Alle beteiligten Komponenten – Kamera, Netzwerkadapter und gegebenenfalls Switch – müssen dazu passend konfiguriert sein.

Packet Loss bedeutet, dass Netzwerkpakete verloren gehen. Bei GigE-Kameras kann dies zu unvollständigen oder verlorenen Bildern führen. Mögliche Ursachen sind: überlastete NIC- oder Switch-Puffer falsche Netzwerkeinstellungen ungeeignete Kabel zu hohe Datenrate Host-System nicht leistungsfähig genug Basler nennt insbesondere überfüllte Netzwerkpuffer bei gleichzeitigen Datenbursts mehrerer Kameras als mögliche Ursache.

USB3 Vision ist ein standardisiertes Machine-Vision-Protokoll für USB-3.x-basierte Kameras. Es eignet sich insbesondere für kompakte direkte Kamera-PC-Verbindungen und hohe Datenraten. Die praktikable Kabellänge ist deutlich geringer als bei GigE und hängt stark von Kabeltyp und System ab; für längere Strecken werden aktive oder optische Lösungen eingesetzt.

CoaXPress ist eine speziell für hochperformante Bildübertragung entwickelte Machine-Vision-Schnittstelle. Sie überträgt über geeignete Koaxialverbindungen: Bilddaten Steuerdaten Triggerinformationen bei PoCXP auch Stromversorgung CXP-12 unterstützt 12,5 Gbit/s pro Verbindungskanal.

Die Zahl bezeichnet die jeweilige CoaXPress-Verbindungsrate. CXP-12 steht beispielsweise für bis zu 12,5 Gbit/s pro Kanal. Mehrere Kanäle können für eine Kamera kombiniert werden.

PoCXP bedeutet Power over CoaXPress. Eine kompatible Kamera kann über das CoaXPress-Kabel mit Strom versorgt werden.

Bei einem klassischen PC-System wird für CoaXPress eine entsprechende Aufnahme- bzw. Interfacekarte benötigt, da normale PCs keine native CoaXPress-Schnittstelle besitzen. Diese Karte übernimmt häufig zusätzlich Trigger-, Encoder- und Synchronisationsfunktionen.

Camera Link ist eine etablierte digitale Schnittstelle für industrielle Kameras. Sie benötigt normalerweise einen passenden Framegrabber. In Neuentwicklungen werden bei sehr hohen Datenraten häufig modernere Schnittstellen wie CoaXPress verwendet, Camera Link bleibt aber in vielen vorhandenen Anlagen relevant.

GenICam steht für Generic Interface for Cameras. Ziel ist eine weitgehend einheitliche Programmierschnittstelle für Kameras unabhängig von der zugrunde liegenden Übertragungstechnologie. GenICam wird unter anderem mit GigE Vision, USB3 Vision, CoaXPress und Camera Link HS verwendet.

GenTL ist ein Bestandteil des GenICam-Ökosystems und standardisiert insbesondere die Kommunikation zwischen Applikation und Transport Layer. Dadurch können Bildaufnahmegeräte bzw. Transportmechanismen über eine standardisierte Schnittstelle angesprochen werden.

Ein Trigger ist ein definiertes Ereignis, das einen Aufnahmeprozess auslöst. Triggerquellen können beispielsweise sein: Lichtschranke SPS Encoder digitale Kameraeingänge Softwarekommando

Beim Hardwaretrigger wird ein elektrisches Signal direkt an einen Kameraeingang geführt. Das ermöglicht normalerweise eine präzisere zeitliche Synchronisation als ein softwareseitig über Betriebssystem und Netzwerk ausgelöster Befehl.

Ein Softwaretrigger wird über die Kamerasoftware bzw. API ausgelöst. Er ist praktisch für Anwendungen, bei denen keine exakt deterministische zeitliche Kopplung an einen mechanischen Prozess benötigt wird.

Im Free-Run-Betrieb nimmt die Kamera kontinuierlich Bilder entsprechend ihrer eingestellten Framerate auf. Es wird kein externer Frame-Trigger benötigt.

Das hängt von der Anwendung ab. Triggerbetrieb: wenn ein bestimmtes Werkstück exakt zum richtigen Zeitpunkt aufgenommen werden muss. Free Run: wenn kontinuierliche Bildaufnahme sinnvoll ist und die Auswertung anschließend das relevante Bild auswählt.

Trigger Delay ist eine definierte Verzögerung zwischen dem Triggerereignis und der Auslösung des ausgewählten Kameravorgangs. Damit kann beispielsweise die Aufnahme zeitlich an eine Werkstückposition oder Beleuchtung angepasst werden.

Trigger Latency beschreibt die interne Verzögerung zwischen einem Triggerereignis und der tatsächlichen Kamerareaktion. Sie ist von Kamera, Sensormodus und Funktion abhängig.

Trigger Jitter beschreibt die zeitliche Schwankung dieser Verzögerung von Aufnahme zu Aufnahme. Für hochpräzise Synchronisation ist ein geringer und reproduzierbarer Jitter wichtig.

Exposure Active ist bei entsprechend ausgestatteten Kameras ein Ausgangssignal, das signalisiert, wann die Kamera tatsächlich belichtet. Dieses Signal kann beispielsweise zur Synchronisation einer Beleuchtung verwendet werden.

Idealerweise wird die Beleuchtung nur während des relevanten Belichtungsfensters aktiviert. Ein typisches Schema lautet: Trigger → Kamera → Exposure/Strobe-Signal → Beleuchtungscontroller Bei sehr kurzen Belichtungen müssen Signalverzögerungen von Kamera und Controller berücksichtigt werden.

Mögliche Verfahren sind: gemeinsamer Hardwaretrigger zentraler Triggercontroller Framegrabber-Synchronisation IEEE 1588/PTP bei dafür geeigneten Ethernet-Kameras Welches Verfahren geeignet ist, hängt von der geforderten zeitlichen Genauigkeit ab.

PTP steht für Precision Time Protocol. Es synchronisiert die Uhren mehrerer Netzwerkgeräte mit hoher zeitlicher Genauigkeit und kann dadurch beispielsweise eine zeitlich koordinierte Aufnahme mehrerer GigE-Kameras ermöglichen. Die tatsächlich erreichbare Synchronisationsgenauigkeit ist hardware- und netzwerkabhängig.

FPS bedeutet Frames per Second. Eine Kamera mit 60 fps kann unter den spezifizierten Bedingungen bis zu 60 vollständige Bilder pro Sekunde erzeugen. Die tatsächlich erreichbare Framerate kann unter anderem durch: Belichtungszeit ROI Pixelformat Schnittstellenbandbreite Sensorreadout begrenzt sein.

Bei einzeln getriggerten Werkstücken muss die Kamera mindestens mit der Produktionsrate mithalten. Bei 100 Teilen pro Sekunde muss das gesamte System – Aufnahme, Übertragung und Verarbeitung – entsprechend ausgelegt sein. Zusätzlich sollte eine technische Reserve vorgesehen werden.

Je nach Kamera: Datenkabel Stromversorgung I/O-/Triggerkabel Bei PoE oder PoCXP kann die separate Stromversorgung entfallen.

Über ein I/O-Kabel werden typischerweise Signale übertragen wie: Trigger Exposure Active Strobe digitale Ein-/Ausgänge Encoder Die Pinbelegung ist kameraspezifisch.

Industrieumgebungen stellen besondere Anforderungen: EMV Vibration Biegeradius Schleppkette Zugbelastung Verriegelung Temperatur Ein funktionierendes Bürokabel ist daher nicht automatisch für eine dauerhaft bewegte Industrieanlage geeignet.

Ein schleppkettentaugliches Kabel ist für wiederholte Biegebewegungen ausgelegt. Dabei müssen der vom Hersteller spezifizierte Biegeradius, Verfahrweg und die zulässige Anzahl bzw. Art der Bewegungszyklen berücksichtigt werden.

EMV steht für Elektromagnetische Verträglichkeit. Ein System sollte einerseits nicht unzulässig stark stören und andererseits ausreichend unempfindlich gegenüber externen elektromagnetischen Störungen sein. Motoren, Frequenzumrichter und Leistungskabel können in Vision-Systemen störend wirken, weshalb Schirmung, Erdung und Kabelführung wichtig sind.

M8 und M12 bezeichnen runde industrielle Steckverbinderfamilien. Die Bezeichnung allein sagt nicht eindeutig aus, welche Signale geführt werden. Pinzahl, Codierung und Pinbelegung müssen geprüft werden.

Hirose ist ein Steckverbinderhersteller. Bei Industriekameras wird „Hirose“ umgangssprachlich häufig für bestimmte mehrpolige Kamera-I/O-Stecker verwendet. Der Begriff allein ist keine Pinout-Spezifikation.

RJ45 ist die umgangssprachlich verwendete Bezeichnung für den typischen modularen Ethernet-Steckverbinder an vielen GigE-Kameras. In industriellen Umgebungen werden teilweise verschraubte oder robustere Varianten verwendet.

USB 3 Micro-B ist eine USB-Steckverbindung, die bei vielen kompakten Industriekameras verwendet wurde bzw. wird. Industrielle Kabel können zusätzliche Schraubverriegelungen besitzen.

Kleine Änderungen von: Fokus Kameraausrichtung Lichtwinkel Arbeitsabstand können das Bild deutlich verändern. Mechanische Stabilität ist deshalb ein Teil der Mess- und Prozesssicherheit.

Prüfreihenfolge: Kamera mit Strom versorgt? Kamera vom System erkannt? Richtiger Treiber bzw. Transport Layer? Acquisition gestartet? Trigger aktiviert, aber kein Trigger vorhanden? Objektivdeckel entfernt? Belichtungszeit ausreichend? Beleuchtung vorhanden? Bei GigE: IP-Konfiguration korrekt?

Häufige Ursachen: Kamera und NIC nicht im gleichen Subnetz Firewall/Netzwerkproblem falscher Netzwerkadapter Kabel Stromversorgung Treiber IP-Konfiguration Die Netzwerkstruktur sollte möglichst systematisch geprüft werden.

Prüfen: Lichtleistung Belichtungszeit Blende Gain Fokus Trigger Strobe-Timing Objektivdeckel Filter Bei Strobebetrieb besonders prüfen, ob Lichtpuls und Kameraexposure zeitlich tatsächlich überlappen.

Mögliche Maßnahmen: Lichtleistung reduzieren Belichtungszeit verkürzen Blende schließen Gain reduzieren Übersteuerte Pixel verlieren Bildinformation und sollten bei Mess- und Prüfaufgaben möglichst vermieden werden.

Unterscheiden: Defokus → Fokus/Arbeitsabstand/Blende prüfen Bewegungsunschärfe → Belichtungszeit reduzieren Optische Unschärfe → Objektivauflösung prüfen Vibration → Mechanik verbessern

Häufige Ursachen: zu wenig Licht hoher Gain sehr kurze Belichtung hohe Temperatur ungeeigneter Sensor Die beste Maßnahme ist häufig zunächst, mehr nutzbare Photonen auf den Sensor zu bringen.

Mögliche Ursachen: Netzwerkbandbreite ausgeschöpft NIC-/Switch-Puffer überlaufen Host zu langsam Netzwerkparameter ungünstig Kabelproblem mehrere Kameras senden gleichzeitig sehr große Datenbursts Basler dokumentiert Pufferüberläufe ausdrücklich als typische Ursache verlorener Pakete und Frames.

Prüfen: Belichtungszeit ROI Pixelformat Sensorreadout Interfacebandbreite Triggerfrequenz Kameraeinstellungen Hostperformance Die maximale Datenblatt-Framerate gilt üblicherweise unter definierten Betriebsbedingungen.

Prüfen: richtige Triggerquelle Trigger Mode aktiv richtige Flanke elektrische Pegel Verkabelung Triggerfrequenz Kamera bereit für nächsten Trigger? Debounce/Delay

Mögliche Ursachen: Beleuchtungsspektrum ändert sich Umgebungslicht Weißabgleich Auto-Gain Auto-Exposure Übersteuerung Temperatur der Beleuchtung Für reproduzierbare Farbmessung sollten Beleuchtung und Kameraeinstellungen möglichst stabil und kalibriert sein.

mm/Pixel = FOV [mm] / Pixelanzahl

Pixelanzahl = FOV × gewünschte Pixel pro Merkmal / Merkmalgröße Die gewünschte Pixelzahl pro Merkmal ist anwendungsabhängig.

Unschärfe [mm] = Geschwindigkeit [mm/s] × Belichtungszeit [s]

Unschärfe [Pixel] = Bewegung [mm] / Objektauflösung [mm/Pixel]

Belichtungszeit = zulässige Bewegung / Geschwindigkeit

Näherung für unkomprimierte Daten: Datenrate = Breite × Höhe × fps × Bit/Pixel / 8 Beispiel: 2.448 × 2.048 50 fps 8 Bit ≈ 250,7 MB/s Rohdaten Protokolloverhead und Datenformat müssen zusätzlich berücksichtigt werden.

Speicher ≈ Breite × Höhe × Bit/Pixel / 8 Bei gepackten Formaten, Headern, Padding oder Kompression kann der reale Wert abweichen.

Die Auswahl sollte in dieser Reihenfolge erfolgen: Area Scan oder Line Scan Mono oder Farbe FOV kleinstes Merkmal benötigte Auflösung Geschwindigkeit Global oder Rolling Shutter Sensorgröße Interface Mount Trigger/I/O Umgebungsbedingungen Erst danach sollte ein konkretes Kameramodell ausgewählt werden.

Ohne Anwendungsdaten lässt sich kein seriöses Modell empfehlen. Benötigt werden mindestens: Sichtfeld kleinstes Merkmal Objektgeschwindigkeit Farbe/Mono Arbeitsabstand gewünschte Schnittstelle Platzverhältnisse Anschließend kann das aktuelle HIKROBOT-Portfolio entsprechend gefiltert werden.

Mono, wenn Farbe nicht ausgewertet werden muss. Farbe, wenn Farbinformation selbst ein Prüfmerkmal ist. Für reine Geometrie-, Code- und viele Oberflächenprüfungen ist Mono häufig die bevorzugte Ausgangslösung.

Schnelle Bewegung bzw. präzise Geometrie in Bewegung: Global Shutter Statische bzw. langsame Anwendungen: Rolling Shutter kann ausreichend sein.

GigE Gut bei: langen Kabelwegen mehreren Kameras verteilter Architektur PoE USB3 Gut bei: kurzer direkter PC-Anbindung kompakter Installation hoher Datenrate ohne Netzwerkarchitektur Basler nennt für GigE/5GigE insbesondere Kabellängen bis 100 m und Multi-Kamera-Systeme als Vorteile.

GigE einfacher PC-Anschluss lange Kabel skalierbar moderate bis hohe Datenraten CoaXPress sehr hohe Datenraten geringe Latenz präzise Triggerung Framegrabber High-End-Line-Scan und High-Speed-Anwendungen

Die Qualität des gesamten Systems aus Sensor, Optik und Licht zählt.

Die reale Genauigkeit muss über das Gesamtsystem bestimmt werden.

Er ist vor allem bei Bewegung entscheidend; Rolling Shutter kann bei statischen Anwendungen sinnvoll sein.

Für Optikberechnungen immer die realen Sensorabmessungen verwenden.

Kabellänge, Blitzdauer, Overdrive, PPM, Framerate, Lesedistanz und maximale Datenrate sind immer abhängig vom konkreten Produkt und Betriebszustand.