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工业图像处理是当今制造业自动化最重要的驱动力之一。对相机的要求因应用而异。可采用不同的测量方法(2D、2.5D、3D)、时空分辨率和扫描速率。传感器的分辨率和动态范围对于生产线上的光学检测是至关重要的,而50赫兹的扫描速率通常就足够了。

其他应用需要非常高的扫描速率。如果图像信息被输出为原始数据,则通常需要传感器和相机之间的非常快的接口,并且需要相当大的技术资源来传输,存储和处理数据。然而,在某些情况下,图像数据本身不是主要兴趣的。当需要图像特征时,例如点(blobs)的位置或线路的路径时,在芯片上提取该信息是有用的,并且仅发送相关数据。这被称为“压缩感测”。一个示例是激光三角测量,其用于对象的3D扫描。在非常简单的相机硬件和相对简单的相机硬件(例如3 LVDS对(例如3 LVDS对)中,在非常简单的传感器分辨率(2 mpix)上扫描10kHz的扫描速率和更高的全传感器分辨率(2 mpix)。

还有一些应用程序依赖于实现高扫描速率以及跟踪从图像捕获到输出的导出值的延迟。这里的例子包括根据颜色和形状对物体进行分类的快速表征,如使用定向喷气(气动分类),或分析数字化斑点的大小和形状(如用于激光加工的熔池分析)。在第一种情况下,必须根据检测到的特征快速做出决定来控制空气喷嘴的激活,或者在第二种情况下调整激光功率、聚焦或扫描速率。
图中显示了一个不同速度的不同步骤的可能处理周期的示例。


图01:不同速度的不同步骤的可能处理周期的示例。来源:Fraunhofer IIS, EAS。

首先以非常高的速度捕获图像,并且评估触发条件,例如在捕获的图像中存在可分析信息。相关决定是在第二步中进行的。在第三步骤中,用非常低的延迟计算机械致动器(例如激活和去激活时间)的控制值。如果需要,可以在第四步骤中发生致动器的实际驱动,并且可以在循环的最后步骤中输出真实的图像信息,以便在必要时进行成功检查。然而,这仅在适当的时间内进行,例如当在传感器图像中期望某个事件或者在数据处理中检测到缺陷时。

该控制回路的步骤可以在软件编程的视觉系统上实现芯片。此解决方案可实现双位千赫兹范围内的扫描速率,具体取决于可用的光线和所需的曝光时间。



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