Ensenso XR entlastet Netzwerk & PC
IDS bietet mit Ensenso XR modulare 3D-Kameras an, bei denen die Datenverarbeitung direkt im FPGA stattfindet. Durch die Übertragung von Ergebnis- statt Rohdaten wird bspw. das Netzwerk geringer belastet – perfekt bei rechenintensiven Applikationen.
(Bild: IDS Imaging Development Systems GmbH)
Bei der Erstellung von 3D-Bilddaten spielt nicht nur Qualität eine wichtige Rolle, sondern auch Schnelligkeit. Ensenso XR Modelle verfügen über einen leistungsfähigen FPGA und erlauben es, 3D-Daten direkt auf der Kamera zu berechnen. Im Vergleich zur Kalkulation durch einen Host-PC führt das zu einer signifikant schnelleren Erstellung der 3D-Informationen. Ein weiterer Effekt ist eine geringere Auslastung der Bandbreite durch die Übertragung direkter Ergebnisse; davon profitieren insbesondere Mehrkamerasysteme. Bei Bin-Picking-Anwendungen oder In-Line-Messungen können durch die schnellere Datenverarbeitung Taktzeiten erhöht werden.
Ensenso XR-Modelle bestehen aus einer leistungsstarken Projektoreinheit mit 100 Watt LED Leistungsaufnahme, zwei uEye Kameras mit CMOS-Sensoren (deren Befestigungsabstand zum Projektor je nach Bedarf variiert), Befestigungs- und Einstellwinkeln, drei Objektiven und Patchkabeln zur Verbindung der Kameras mit der XR-Projektoreinheit. Ein eingebautes Frontlicht unterstützt zudem die Kalibrierung der Arbeitsumgebung sowie die Bildqualität der 2D-Kamerabilder. Die 3D-Kameras sind mit Schutzart IP65/67 erhältlich und damit bestens vor Schmutz, Staub und Spritzwasser geschützt. Das System beinhaltet neben speziellen Kabeln auch Objektivtuben für die Kameras und den Projektor.
Durch ein in der Ensenso XR-Projektoreinheit integriertes SoC (System-on-Chip) führt die Kamera 3D-Prozesse inklusive Stereoanalyse selbst aus. Nach Korrektur der Linsenverzerrung werden die 2D-Ausgangsbilder durch eine virtuelle Drehung der Kameras in ein achsparalleles Stereosystem überführt (Rektifikation), wodurch alle nachfolgenden Analysen stark erleichtert werden. Die hochoptimierten Matching-Algorithmen für stehende bzw. bewegte Szenen durchsuchen anschließend die aufgenommenen Bildpaare nach korrespondierenden Bildpunkten. Durch die Verlagerung der rechenintensiven Prozesse in die Kamera müssen diese nicht mehr von leistungsfähigen Industrie-PCs durchgeführt werden. Zudem reduziert die Übertragung von 3D-Ergebnisdaten anstelle hochauflösender 2D-Rohdaten die Netzwerklast.
