Projekt MultiSys

Multiarray-Bildverarbeitungssystem für die Inline-Qualitätssicherung industrieller Baugruppen (MultiSys)

Im Rahmen des beantragten Entwicklungsprojektes soll eine intelligente Arraykamera entstehen, die zum einen aus 15 bis 30 Einzelvideosensoren besteht und zum Anderen für die intelligente Verarbeitung der umfangreichen Datenmengen eine Kombination aus FPGAs und einem embedded PC besteht. Als Ergebnis des Projektes soll die Hardware des Kameraarrays mit Verarbeitungseinheiten als Versuchsmuster entstehen und die Programmierung der FPGAs für eine effiziente Verarbeitung vorgenommen werden. Dabei steht für die Programmierung eine enge Verzahnung mit EMSYS im Vordergrund, da sich hierin die Schnittstellen zwischen FPGA-Programm und Software des embedded PC zeigen werden. Um ein effizientes System für die Arraykamera aufbauen zu können, muss im Projekt geprüft werden, welche Verarbeitungsschritte der Videodaten auf den FPGAs und welche auf dem embedded PC ablaufen sollten.

Teilvorhaben:

Intelligente Arraykamera (INAK)

Für das Projekt notwendige Arbeitsschritte:
  1. Analyse der Aufgabenstellung in Bezug auf benötigte und geeignete Hardwareeigenschaften, interne und externe Schnittstellen, geometrische Randbedingungen und Genauigkeitsanforderungen
  2. Hardwareevaluierungen bezüglich der geforderten Randparameter wie Auflösung, spektrale Empfindlichkeit und Bildwiederholfrequenz für die geplanten Testmuster
  3. System- und Interfacedefinitionen beinhalten die Zusammenführung der inneren und äußeren Schnittstellen, welche mit den Projektpartnern abgestimmt werden müssen
  4. Programmierung der FPGA-Hardware und Bildvorverarbeitung, die im Hardwaredesign ablaufen werden
  5. Bei der Schaltplan- und Layoutentwicklung ist insbesondere auf die Hochgeschwindigkeitsleitungen dieses komplexen Systems zu achten
  6. Tests des Arrays in Hardware und Programm, wobei evtl. vorhandene Programmierfehler entdeckt und beseitigt werden sollen
  7. Ein In-system Test mit den Projektpartnern bestätigt die Funktionsfähigkeit des Demonstrators. Wichtiges Ergebnis ist hierbei die Verifikation der Algorithmen als Blackbox, also das Verhalten an spezifizierten Vorgängen. Dieses wird mit Hilfe realer Daten durchgeführt. Die Erkenntnisse aus dieser Stufe liefern Daten für ein letztes Feintuning der Parameter. Die Parameteranpassung stellt eine Optimierung des Demonstrators dar.
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