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8-2016

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Fachzeitschrift für Industrielle Automation, Mess-, Steuer- und Regeltechnik

Bildverarbeitung

Bildverarbeitung embedded Vision – Bildverarbeitung to go Embedded Vision - Die industrielle Bildverarbeitung zwischen Industrie 4.0, Internet-of-Things und embedded Technologien, Teil 2 Bild 3: Fallbeispiel SC2 Smart Camera mit Enbedded ARM-CPU Prozessor Bild 4: Fallbeispiel SC2 Smart Camera mit FPGA-SoC Relevante Technologiekandidaten Um weit verbreitete Schnittstellenstandards zu untersuchen, wurden Technologien aus speziellen Märkten, wie z. B. Sicherheit und Militär, nicht berücksichtigt.. Für eine weitergehende Betrachtung wurden die Schnittstellen-Technologien MIPI (Mobile Industry Processor Interface), die sich im mobilen Bereich für die Videoübertragung mit seinen Protokollen CSI-2/CPHY, CSI-2/DPHY und CSI-3 durchgesetzt hat, PCI Express, das eine Verbreitung bei einer großen Anzahl von eingebetteter Peripheriegeräte gefunden hat und USB bzw. USB Vision, das auf vielen SoCs und SoC- Modulen zu finden ist und direkt als Autor: Michael Noffz Head of Dept. Marketing SiliconSoftware GmbH Vision Standard eingebunden werden kann, vorausgewählt. Die Studie untersuchte die Relevanz für Bildverarbeitungsstandards u. a. auf Basis der Physical Layers, Protokolle und Anbindungen zu FPGAs bei MIPI. Für USB3 liegen über USB3 Vision und bei PCI Express über eine Vielzahl von BV- Komponenten bereits tiefgehende Praxiserfahrungen vor..Der Benchmark zu SC1 umfasst 13 Anforderungsbewertungen.: USB3 USB3 erfüllt als einzige Schnittstelle alle Anforderungen. Trotz der Möglichkeit, die physikalische Verbindung als Kabel oder „board- 2board“ Steckverbindung auszuführen, gibt es keine Verifizierung, ob diese Verbindungen auch in industriell genutzten eingebetteten Systemen verwendet werden können. Der große Vorteil von USB3 liegt in der Software, da diese bereits als Machine Vision Standard vorliegt. Weiterer Kritikpunkt bei anspruchsvollen Anwendungen ist eine limitierte Treiberleistung und hohe CPU-Last. Genau für diese anspruchsvollen Anwendungen ist PCI Express die richtige Wahl. Die Leistungsfähigkeit der Schnittstelle ist hierauf optimiert worden..Die Entwicklungsplanung und Roadmap sind ebenso wie die Technologie gut spezifiziert. Ein Vision Standard müsste analog zu GigE Vision (GEV) und USB3 Vision (U3V) nachentwickelt werden. Standardisierte Treiber sind ebenso nicht vorhanden und es entstehen zusätzliche Entwicklungsaufwände für die Bereitstellung für jedes relevante Betriebssystem. MIPI MIPI wurde als der vielversprechendste Kandidat angesehen..Eine hohe Verbreitung, niedriger Energieverbrauch, niedrige Kosten, ausreichend Leistung und einsetzbar für Video Streaming..Dennoch sind der fehlende Transaction Layer zur Software, eine limitierte Unterstützung von FPGAs, eine unklare Roadmap mit Inkompatibilitäten aktueller Protokoll-Technologien gewichtige Mankos für einen industriellen Einsatz..Das Feld der Technologiekandidaten hat heterogene Stärken und Schwächen aufgezeigt..Der EVSG war es deshalb nicht möglich, sich für eine einzige Technologie auszusprechen..Das Thema ist jedoch zu wichtig, um es nicht weiterzuführen. Die Empfehlung der Gruppe wurde daher auf eine Untersuchung weiterer Aktionspunkte festgelegt: •. .Die SoC-Hersteller sollen in eine Diskussion integriert werden •. .die V4L2 (Video for Linux) Option soll untersucht werden • die USB3 „board2board“ Verbindungsstecker sollen evaluiert werden und • die Vorteile von CSI-2 / PCI Express sollen mit USB3 eingehender verglichen werden. SC2: Software API Ohne Zweifel liegt der größte Erfolg der industriellen Bildverarbeitung in der Entwicklung seiner Standards. Unabhängig von dem darunterliegenden Videotransferprotokoll zeigt sich die Software in einer einheitlichen Weise, z. B. beim Zugriff auf Kamerakomponenten..Der GenCam und GenTL Standard dient hauptsächlich dem Zugriff auf Machine Vision Kameras, der Konfiguration und der Aufnahme von Bildrohdaten..Embedded Smart Cameras arbeiten hingegen anders. Durch ihre interne Bildverarbeitung geben sie keine Rohbilder aus, sondern verarbeiten Bilder intern vor, teils bis zu Ergebnisdaten. Diese neu hinzukommende Komplexität von Multi-Format- und Multi-Layer-Daten mit festen oder variablen Datenlängenformaten von Messergebnissen, erfordern erweiterte generische Beschreibungsmodelle von Datenformaten und strukturen, als auch ihrer semantischen Information. Datenverarbeitung in einer embedded Smart Camera kann sich auf verschiedene Typen, den Prozessormodulen verteilen..Bilddaten können z..B..von FPGAs, GPUs und 6 PC & Industrie 8/2016

Bildverarbeitung Bild 5: Wechsel der Produktionsprozessstruktur durch Industrie 4.0 auch ARM-CPUs verarbeitet werden, deren Abfolge nicht fest definiert ist..Hierdurch wird ein flexibles Modell benötigt, das die Prozessormodule als „Black Boxes“ mit Einund Ausgängen beliebig kombinieren lässt. Dieses erfordert für ein Netzwerk aus Prozessorenmodulen ebenfalls eine sehr allgemeine Beschreibung von Datenformaten und –strukturen mit seinen Ein- und Ausgängen und Kapazitäten..Da die Prozessormodule von unterschiedlichen Herstellern geliefert werden können, muss eine Interoperabilität sichergestellt sein. Die Fallbeispiele in der EVSG Studie listen sieben unterschiedliche Szenarien, u. a. für 3D Smart Cameras, programmierbare und mit festen Funktionen, basierend auf ARM-CPUs oder FPGA-SoCs, auf. Bemerkenswert hierbei sind die Vorüberlegungen zu 3D Kameras, die schon vor der EVSG Initiierung formuliert wurden und ebenso auf den Bedarf einer erweiterten, verallgemeinerten Beschreibung der Datenformate, -strukturen und Semantik hinweist. Eine weitere Fallbetrachtung liegt im Bereich der Sicherheitsmechanismen. Als eine Anforderung im Bereich großer Factory Floor Netzwerke, um Hackerangriffe abzuwehren, wird es wichtig werden, originale Bilddaten oder Ergebnisdaten vom Sender zu verschlüsseln und beim Empfänger zu entschlüsseln und zu validieren (siehe Erfahrungen aus Stuxnet und Flame). Wegen des Erfolgs und der großen Verbreitung von GenCam in der Bildverarbeitung gab es innerhalb der EVSG die Vorentscheidung, das eine Lösung GenCam-kompatibel sein muss..Die Evaluierung alternativer Lösungen wurde abgebrochen, nachdem sich zeigte, dass eine GenCam Erweiterung praktikabel sein könnte. Die Vorüberlegungen zu Lösungen bei 3D Kameras beschleunigten diesen Prozess. Anforderungen an einen IP Schutz können ausschließlich in Kombination mit Hardwarelösungen integriert werden..Hier wurde neben dem USB Dongle und der Netzwerkkarten-ID, ein Unique Identifier Chip oder die DNS/FPGA Seriennummer als die vielversprechendsten Lösungsansätze gesehen..Hierfür müssten die SFNC (Standard Feature Naming Convention) und GenTL (Generic Transport Layer) der GenCam Spezifikation entsprechend erweitert werden. Die EVSG empfiehlt, GenCam um die Anforderungen im Bereich embedded Systeme zu erweitern. Der Schwerpunkt ist die Unterstützung generischer Datenformate und der Prozessormodule. Initiativen mit ähnlichen Anforderungen (Standards für 3D Zeilensensoren) sollen in diesen Prozess miteinbezogen werden. Die Erweiterungen sollen innerhalb der GenCam Gruppen ausgearbeitet werden..Der Prozess kann umgehend erfolgen. GeniCam ist ein weitverbreiteter Standard in der Bildverarbeitung..Durch die Implementierungen der Erweiterungen wird GenCam ebenfalls zu einer essentiellen Schnittstelle für embedded Systeme werden. SC3: Schnittstelle zwischen der Kamera und der Verarbeitungsumgebung Der Begriff „Industrie 4.0“ ist seit ein paar Jahren omnipräsent. Das Konzept hinter Industrie 4.0 (I40) ist eine Verbesserung der Produktionsprozesse durch den Einsatz von Netzwerktechnologien in vertikalen und horizontalen Abläufen. Es soll die Produktion flexibler und besser steuerbar machen..Größere Anzahlen von Produkten, Produktvariationen bis zu individuellen Produkten sollen hierdurch technisch und wirtschaftlich realisierbar sein. Die starre Hierarchie aus Management Levels bricht in eine netzwerkbasierte Prozessstruktur auf..Jeder Verbindungsknoten des Netzwerkes erhält Informationen bis hinunter zum Gerät in der Produktionslinie. Ein ERP System erhält zum Beispiel Informationen aus dem Qualitätsprozess, um seinen Einkauf zu steuern. Industrie 4.0 benötigt dezentrale, intelligente Komponenten in einem autonomen, selbstorganisierten Produktionsprozess. Industrie 4.0 bedeutet aber auch Standardisierung. Dieser Prozess hat bereits begonnen. Für die Bildverarbeitung ist es eine Herausforderung, mit seinen Vision Standards in die Produktionsumgebung zu gelangen. Zwischen der Bildverarbeitung und Factory Automation gibt es wenige Schnittstellen – die Möglichkeiten der Kommunikation sind sehr limitiert. Für Systemintegratoren stellt sich dieses als Problem dar, da Anpassungen individuell vorgenommen werden müssen. E/A- Karten für den Feldbus (Karten für Eingabe-/Ausgabesignale) übernehmen Schnittstellenaufgaben, um mit der Prozessumgebung zu kooperieren..Factory Automation besitzt eine große Auswahl an Feldbus-Hardwarestandards, aber keine Soft- SC2 Anforderungen (Auswahl) SC3 Anforderungen (Auswahl) PC & Industrie 8/2016 7

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© beam-Verlag Dipl.-Ing. Reinhard Birchel