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Mehr Bildsensorik für IoT-Anwendungen

Bildsensoren werden heute in zahlreichen Umgebungen eingesetzt. Das Spektrum reicht von industriellen und wissenschaftlichen Anwendungen, bis in den privaten Bereich hinein. Unitronic, Entwicklungsdienstleister aus Düsseldorf und Mitglied des schwedischen Technologiekonzerns Lagercrantz, hat sein Sensor2Cloud-Portfolio jetzt um weitere Line-Image-Sensoren ergänzt. Damit lassen sich neue Anwendungen realisieren, z.B. in Bereich Hinderniserkennung von autonom fahrenden Geräten. Analog dazu steigt die Produktivität zahlreicher Lösungen.

3d rendering automatic forklift with warehouse robot and drone in factory (Bild: ©phonlamaiphoto/Fotolia.com)

(Bild: ©phonlamaiphoto/Fotolia.com)

Bildverarbeitung ist ein wesentliches Element vieler industrieller Anwendungen. In den vergangenen Jahren haben deshalb Bildsensoren eine rasante Weiterentwicklung durchlaufen. Auf diese Weise konnten Lösungen für unterschiedliche Branchen optimiert werden. Bildverarbeitungssensoren kommen für das Barcode-Scanning, beispielsweise in der Warenwirtschaft oder der Logistik ebenso zum Einsatz, wie in der Verkehrsüberwachung, z.B. für die Erkennung von Kennzeichen. Aber auch die Führung von Robotern in der ’smarten‘ Fabrik ist ohne Bildsensoren nicht denkbar. Darüber hinaus werden diese Komponenten in der visuellen Bildverarbeitung (Machine Vision) benötigt. Intelligente Haushaltshelfer, wie der Saugroboter, verwenden ebenfalls Bildsensoren, um ihren Weg durch die Räume zu finden und ganz speziell um Hindernissen auszuweichen.

Der sensor NSI3000 kann aufgrund seiner Eigenschaften die CCD-Sensoren
ablösen. (Bild: Unitronic GmbH)

Industrie 4.0 braucht Bildsensoren

Die Sensoren mit visuellen Eigenschaften gelten auch als wesentliches Element für Einsatzszenarien im Umfeld von Industrie 4.0 sowie des IoT. So kommen Bildsensoren vielfach bei Applikationen zum Einsatz, die im Umfeld des Edge-Computings genutzt werden. Dafür werden Computer-Anwendungen, Daten und Dienste vom zentralen Rechenzentrum an den äußeren Rändern eines Netzwerks verlagert. Das ermöglicht es, Daten ressourcenschonend an Endgeräten vor Ort zu verarbeiten und von dort aus in die Cloud zu übertragen. Intelligente Sensoren und Sensornetze sind dabei ein wichtiges Grundelement, um die reibungslose Erfassung, Verarbeitung und den Transport der ermittelten Messwerte und Daten sicherzustellen. Egal welche Anwendung – jede hat ihre spezifischen Anforderungen an die eingesetzten Bildsensoren. So verlangen einige Einsatzfelder eine sehr hohe Bildwiederholrate, andere wiederum eine hohe Lichtempfindlichkeit. Manche Anwendungen verlangen höchste Detailgenauigkeit, weshalb in diesem Umfeld Bildsensoren mit sehr hoher Auflösung erforderlich sind.

Das Funktionsprinzip von LiDAR nutzt das Verfahren der Triangulation. (Bild: UNITRONIC GmbH)

Zuwachs für das Sensor2Cloud-Portfolio

Unitronic verfügt bereits seit geraumer Zeit über ein Sensor2Cloud-Portfolio, das ein breites Anwendungsspektrum abdeckt. Ihre Lösungspalette haben die Düsseldorfer jetzt um den NSI3000 von Newsight Imaging erweitert. „Hierbei handelt es sich um einen Line-Image-Sensor für Anwendungen, welche die Welt in ganz anderer Perspektive erfassen soll“, klassifiziert Eduard Schäfer, Leiter der Sensorabteilung. „Dieses stellt einen Wendepunkt bei den Vision-Lösungen für die Automobilindustrie, die Robotik sowie Drohnen, aber auch für Industrie 4.0 dar.“ Der Sensor basiert auf der CMOS-Technologie und arbeitet mit hochempfindlichen Pixeln. Aufgrund seiner Eigenschaften, kann der Sensor die teureren CCD-Sensoren (Charge-Coubled Device) ablösen, die heute noch in vielen Anwendungen Verwendung finden. Dem Hersteller zufolge ist der Bildsensor für programmierbare Abtastgeschwindigkeiten mit einer hohen Bildrate von bis zu 40.000FPS ausgelegt. Das verbessert Analysen und Reaktionen auf Ereignisse in verschiedenen Einsatzfeldern. Der NSI3000 wurde speziell für LiDAR-Anwendungen entwickelt. Diese Lösungen sind beispielsweise essenziell für das ‚Autonome Fahren‘ und unterstützen Fahrzeuge dabei, Hindernisse zuverlässig erkennen zu können. Eine Frost & Sullivan-Studie geht davon aus, dass zahlreiche Automobilhersteller auf LiDAR als zentrale Komponente für das automatisierte Fahren setzen. In der Studie ‚Automotive LiDAR Market for Adas and Automated Driving, Global 2016‘ prognostizieren die Analysten, dass bis zum Jahr 2025 das kontaktlose, bzw. das Solid-State-LiDAR flächendeckend in den Markt drängt. Die Nachfrage nach 3D-Mapping und Bildgebung, einer verbesserten Gesamtleistung, automatisierter Verarbeitung von graphischer Datenerfassung und autarken Sensoren mit Höchstleistungen in der Dämmerung seien Faktoren, welche die Entwicklung und Annahme von LiDAR-Sensoren in Sensoreinheiten von Fahrerassistenzsystemen für automatisierte Fahrzeuge vorantreiben, heißt es in der Studie.

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