{"id":7471,"date":"2021-09-23T08:00:00","date_gmt":"2021-09-23T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/?p=7471"},"modified":"2023-02-02T09:40:36","modified_gmt":"2023-02-02T09:40:36","slug":"arduino-pro-portenta-beschleunigt-die-entwicklung-von-bildverarbeitungssystemen-fuer-industrielle-anwendungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/knowhow.distrelec.com\/de\/fertigungsindustrie\/arduino-pro-portenta-beschleunigt-die-entwicklung-von-bildverarbeitungssystemen-fuer-industrielle-anwendungen\/","title":{"rendered":"Arduino Pro Portenta beschleunigt die Entwicklung von Bildverarbeitungssystemen f\u00fcr industrielle Anwendungen"},"content":{"rendered":"\n

Industrielle Automatisierung und Computer-Vision-Anwendungen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die Industrie 4.0-Initiative ist verantwortlich f\u00fcr das dramatische Wachstum beim Einsatz einer breiten Palette industrieller Internet-of-Things (IIoT)-Ger\u00e4te, die f\u00fcr industrielle Automatisierungsanwendungen verwendet werden. IIoT-Ger\u00e4te dienen der \u00dcberwachung und Steuerung von Produktionsanlagen und werden auch zur Messung und Analyse des Anlagenzustands im Rahmen von Wartungs-, Reparatur- und \u00dcberholungsma\u00dfnahmen eingesetzt. <\/p>\n\n\n\n

Sensoren sind unverzichtbar und reichen von Temperaturmessungen \u00fcber Fl\u00fcssigkeitsdrucksensoren bis hin zu Kameras f\u00fcr Bildverarbeitungsanwendungen. Sensoren werden auch zur \u00dcberwachung von Vibrationen eingesetzt, wobei Algorithmen der Audioverarbeitung mit neuronalen Netzen auf Daten von digitalen Mikrofonen angewendet werden. Auch die Bildverarbeitung ist eine wichtige Sensortechnik, mit der beispielsweise sichergestellt wird, dass die Flaschenetiketten in einer Abf\u00fcllanlage korrekt angebracht sind, oder die in Anwendungen der funktionalen Sicherheit zur Isolierung von Ger\u00e4ten eingesetzt wird, wenn Produktionsmitarbeiter einen unsicheren Bereich betreten.<\/p>\n\n\n\n

Architektur einer Bildverarbeitungsl\u00f6sung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In jeder modernen Fabrik kann die computergest\u00fctzte Bildverarbeitung in einer Vielzahl unterschiedlicher Anwendungen eingesetzt werden. Die computergest\u00fctzte Bildverarbeitung beruht auf dem Einsatz einer oder mehrerer Videokameras, die an ein Computersystem angeschlossen sind. Die Art der Aufgabe bestimmt die Komplexit\u00e4t der Verarbeitung und die erforderlichen Rechenressourcen. Eine Anwendung, die Flaschen anhand der Genauigkeit der Anbringung eines Etiketts akzeptiert oder zur\u00fcckweist, ben\u00f6tigt beispielsweise nicht unbedingt mehrere Kameras und intensive Rechenressourcen. Ein Algorithmus, der die R\u00e4nder des Etiketts innerhalb eines vordefinierten Bereichs auf der Flasche erkennt, ist mit softwarebasierten Kalman-Filtern relativ einfach zu realisieren. <\/p>\n\n\n\n

Eine Anwendung, bei der die K\u00f6rperteile des Bedieners einer hydraulischen Presse von den zu bearbeitenden Metallplatten und der Ausr\u00fcstung selbst unterschieden werden m\u00fcssen, ist jedoch aufw\u00e4ndiger. Diese Anwendung erfordert ein neuronales Netzwerk mit maschinellem Lernen und kann mehrere verschiedene Kamerawinkel erfordern, um die Anforderungen an die funktionale Sicherheit zu erf\u00fcllen. Das neuronale Faltungsnetzwerk eignet sich am besten f\u00fcr bildbasierte Objekterkennungsaufgaben und muss vor dem Einsatz trainiert werden. Nach dem Training wird die Verwendung eines neuronalen Netzes als Inferenz bezeichnet. Beim Training werden Hunderte von richtigen und falschen Bildern untersucht, um Merkmale zu identifizieren und zu extrahieren, die die Klassifizierung unterst\u00fctzen. Abbildung 1 zeigt ein Beispiel f\u00fcr die Architektur einer Bildverarbeitungsl\u00f6sung.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 1 – Architektur einer einfachen Bildverarbeitungsl\u00f6sung<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Aus der Sicht der Anwendung gibt es mehrere praktische \u00dcberlegungen, die das Entwicklungsteam pr\u00fcfen sollte. Dazu geh\u00f6ren die Art der zu erkennenden Objekte, die Umgebungslichtbedingungen im Erfassungsbereich, die Geschwindigkeit, mit der sich die Objekte im Sichtfeld der Kamera bewegen, die erforderliche Geschwindigkeit der Objektidentifizierung und die Frage, ob mehrere Kamerawinkel erforderlich sind, um die Aufgabe zuverl\u00e4ssig zu erf\u00fcllen.

Auch die Betriebsumgebung muss untersucht werden; so ist f\u00fcr eine Anwendung, die Staub und Feuchtigkeit ausgesetzt ist, ein Schutz der Kamera und der Steuerelektronik gegen Eindringen erforderlich. Auch Vibrationen und St\u00f6\u00dfe k\u00f6nnen die Bildqualit\u00e4t beeintr\u00e4chtigen und die Erkennung weniger zuverl\u00e4ssig machen.

Das Timing der Objekt- oder Merkmalserkennung ist entscheidend. Produktionslinien werden oft mit hoher Geschwindigkeit betrieben, um die Effizienz der Fabrik zu erhalten und die Durchsatzziele zu erreichen. Im obigen einfachen Beispiel einer Flaschenabf\u00fcllanlage muss die Bildverarbeitungsanwendung das Bild genau erfassen, verarbeiten und den Status des Etiketts so rechtzeitig bestimmen, dass die identifizierte Flasche behalten oder zur\u00fcckgewiesen werden kann.<\/p>\n\n\n\n

Vorstellung des Arduino Pro Portenta und des Portenta Vision Shields<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die k\u00fcrzlich vorgestellte Arduino Pro Portenta-Plattform ist eine ideale Mikrocontroller-Plattform f\u00fcr den Prototyp einer industriellen Bildverarbeitungsl\u00f6sung.

Die Arduino-Familie von Mikrocontroller-Entwicklungsplatinen, die urspr\u00fcnglich als Prototyping-Plattform f\u00fcr Bastler und Macher entwickelt wurde, hat sich st\u00e4ndig weiterentwickelt, um den anspruchsvollen Bed\u00fcrfnissen von Innovatoren und Herstellern von Industrieanlagen gerecht zu werden.

Arduino hat vielen jungen Elektronikstudenten den Start ins Berufsleben erm\u00f6glicht und ist ein erschwingliches und \u00e4u\u00dferst vielseitiges eingebettetes Einplatinen-System f\u00fcr Entwickler, um neue Produktideen zu testen. Der Open-Source-Ansatz von Arduino in Verbindung mit der wachsenden Zahl von Erweiterungsplatinen und dem umfangreichen Software-Support aus der gesamten Elektronikindustrie hat Arduino als eine der ersten Embedded-Plattformen f\u00fcr viele neue Produktdesigns etabliert.<\/p>\n\n\n\n

Die n\u00e4chste Stufe der Arduino-Reise begann vor kurzem mit der Arduino Pro-Serie von Boards und Modulen f\u00fcr den industriellen Markt. Das Dual-Core Arduino Portenta H7 ist das erste Board der Pro-Serie, das die Anforderungen industrieller und kommerzieller Anwendungen erf\u00fcllt. Das Portenta H7 ist f\u00fcr industrielle Bildverarbeitungsanwendungen bestens ger\u00fcstet. Es ist im beliebten Arduino MKR-Board-Geh\u00e4useformat gefertigt und erm\u00f6glicht den Zugang zu allen bestehenden Arduino-Zubeh\u00f6rboards und Shields. Das Portenta Vision Shield, das entweder mit einer kabelgebundenen Ethernet- oder einer drahtlosen LoRa-Schnittstelle erh\u00e4ltlich ist, eignet sich ideal f\u00fcr industrielle Computer-Vision-Anwendungen.<\/p>\n\n\n\n