Grafik eines Netzwerks

Vorteile von Bildverarbeitungsnetzwerken

Ethernet als infrastrukturelle Grundlage bietet den Vorteil einer großen möglichen Entfernung (100m) zwischen Kamera und dem die Bilder bearbeitenden Computer. Aber auch bei Smart-Kameras, die über eine eigene integrierte Bildauswertung verfügen, ist Ethernet das ideale Interface zur Kommunikation der Ergebnisdaten ins lokale Netzwerk. Mit 1Gigabit/s Übertragungsrate ist die Technologie schnell genug für die unterschiedlichsten Anwendungsszenarien, bis hin zu komplexen Multi-Kamera-Applikationen inklusive der erforderlichen Synchronisierungsmechanismen. Die aufwandsarme Installation per Standard-Netzwerkkabel und die dadurch schnelle, kostengünstige Inbetriebnahme sind weitere Argumente für die Bildverarbeitung über Ethernet.

Technische Grundlagen

Technisch basiert die Bildverarbeitung über Ethernet auf Standard Gigabit Ethernet Komponenten. Auch ein Einsatz in Fast Ethernet Netzwerken ist grundsätzlich möglich, falls die Performance für die Anwendung ausreichend ist. Sobald mehrere oder gar viele Kameras zum Einsatz kommen, können high-performance Switches mit 10G Ports für den staufreien Transport der Daten im Backbone sinnvoll sein. Die Übertragung im Netzwerk erfolgt dabei oft in „Jumbo-Frames“, Datenpakete mit einer Maximum Transmission Unit (MTU) von 9000 Byte, statt der 1500 Byte in einem Ethernet Standard-Frame. Jumbo-Frames entlasten spürbar die CPU der angeschlossenen PCs. Soll die Kamera über das Ethernet-Kabel nicht nur die Daten übertragen, sondern als PoE Powered Device (PD) gleichzeitig auch den Strom beziehen, erfordert dies den Einsatz von PoE-Switches oder PoE-Injektoren als Power Sourcing Equipment (PSE). Sie stellen einer Kamera oder anderen Endgeräten 15W (802.3af), 30W (802.3at) oder gar 45-90W (802.3bt) zur Verfügung.

Einsatzgebiete

Einen häufigen Einsatz findet die industrielle Bildverarbeitung in der Überwachung von Produktionsprozessen. Während in der Qualitätssicherung von Serienprodukten das Ausgabeergebnis oft nur ein simples „Pass“ oder „Fail“ ist, kommen in anderen Applikationen des maschinellen Sehens (Machine Vision) komplexe Algorithmen und Methoden der künstlichen Intelligenz zum Einsatz, um Eigenschaften zu identifizieren und zu klassifizieren. Aber nicht nur bei der Überwachung, auch direkt im Produktionsprozess selber, z.B. beim Roboter-gesteuerten „pick-and-place“ verdrängen bildgebende Verfahren immer mehr klassische Sensorlösungen. Auch im Bereich Sicherheit und Zugangskontrolle sowohl im Indoor-Bereich (Supermarkt, Lagerhalle, Museum, Bahnhof) als auch Outdoor (Parkhaus, Tunnel, Firmengelände, öffentliche Plätze) spielt die Ethernet-basierte Bildverarbeitung eine große Rolle.

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