Time-of-Flight (ToF)
Vergleich der einzelnen Technologien in Bezug auf wichtige Kriterien einer Machine Vision Anwendung. (Bild: Basler AG)
ToF ist eine effiziente Technologie um Tiefendaten zu gewinnen und Entfernungen zu messen. Eine ToF-Kamera liefert zwei Arten von Informationen für jedes Pixel: den Intensitätswert (Grauwert) und den Abstand des Objektes vom Sensor (Tiefenwert). Bei ToF wird zwischen zwei verschiedenen Methoden unterschieden: das Continuous-Wave- und das gepulste ToF-Verfahren. Das Continuous-Wave-Verfahren basiert auf der Messung der Phasenlage einer helligkeitsmodulierten Lichtquelle. Die Sensoren, die bei diesem Verfahren genutzt werden, sind relativ groß und verfügen über eine geringe Auflösung. Das gepulste ToF-Verfahren ermittelt die Entfernung aus der Laufzeit von Lichtpulsen. Dies erfordert eine sehr schnelle und präzise Elektronik. Durch den technischen Fortschritt ist die Erzeugung präziser Lichtpulse sowie deren exakte Vermessung inzwischen zu vertretbaren Kosten möglich. Die hier eingesetzten Sensoren verfügen über eine höhere Auflösung verglichen zum Continuous-Wave-Verfahren. Eine integrierte Lichtquelle sendet Lichtpulse aus, welche auf ein Objekt treffen und zurück zur Kamera reflektiert werden. Es wird auf Basis der Zeit, die das Licht unterwegs war bis es nach der Aussendung auf den Sensor trifft, die Entfernung und somit der Tiefenwert für jeden einzelnen Pixel berechnet. Dies macht eine echtzeitfähige Darstellung von Punktwolken möglich und liefert zusätzlich ein Intensitätsbild und ein Konfidenzbild, das zum gleichen Zeitpunkt aufgenommen wird. Prädestinierte Aufgaben für ToF-Kameras sind Volumenmessungen, Palettieraufgaben sowie autonom fahrende Fahrzeuge im Logistik- und Produktionsumfeld. Des Weiteren eignet sich eine ToF-Kamera im Medizinbereich für die Positionierung und die Überwachung von Patienten und in der Fabrikautomation beispielsweise für Robotersteuerungen und Bin Picking-Aufgaben.
Fazit
Wie bei 2D-Kameras, gibt es auch bei 3D-Kameras nicht eine einzige Technologie zum Lösen aller Aufgaben. Die Anforderungen müssen abgewogen werden, um die optimale Technologie auszuwählen. Bei der Entscheidung über die passendste Technologie für die gegebene Anwendung sind folgende Fragen wichtig: Möchte ich die Position, die Form, das Vorhandensein oder die Orientierung von Objekten erkennen? Welche Genauigkeitsanforderung ist gewünscht? Wie ist die Oberflächenbeschaffenheit des Objektes? Wie ist der Arbeitsabstand und die geforderte Geschwindigkeit? Außerdem müssen die gewünschten Kosten und die Komplexität der angestrebten Lösung zu den Gegebenheiten der 3D-Technologie passen. Zusammengefasst wird deutlich, dass es bei der Wahl der 3D-Technologie für die Bildverarbeitung nicht nur eine einzige richtige Lösung gibt. Jede Anwendung ist anders. Was bei der einen Anwendung eher eine B-Priorität aufweist und zu Gunsten anderer Anforderungen etwas geringer priorisiert werden kann, ist bei einer anderen Applikation die Top-Priorität, die auch für einen höheren Preis oder zu Lasten von anderen Spezifikationen zwingend erfüllt sein muss.
