Die Kunst des Superframing

Erweiterung der effektiven Helligkeit eines Wärmebildes

Was ist ein gutes Wärmebild? Ein kontrastreiches Bild, das gleichzeitig kleinste Temperaturunterschiede erkennen lässt. Infrarotkameras können dies, aber nur innerhalb eines definierten Temperaturmessbereichs.
Für Temperaturen in der Nähe der Raumtemperatur z.B. stellt der Bediener die Kamera auf einen typischen Temperaturmessbereich von -20 bis +50°C ein. Alle Objekte mit einer Temperatur, die über diesen Bereich hinausgeht, also die hellsten oder heißesten Stellen im Infrarotbild, werden gesättigt (übersteuert) dargestellt. Unterhalb dieses Bereichs liegende Stellen werden generell verrauscht bzw. untersteuert abgebildet. Wenn also die interessierende Objekttemperatur z.B. 100°C beträgt, müsste ein Temperaturmessbereich von 20 bis 120°C gewählt werden. In diesem Fall würde die Infrarotkamera ein gutes Bild des Objekts mit 100°C darstellen, aber der detaillierte Kontrast der Objekte mit Raumtemperatur innerhalb dieses Bilds wäre nicht so gut wie im ersten Bild mit einem Bereich von -20 bis +50°C. Die Kombination der beiden Bilder wäre demnach ein logischer Schritt. Die Lösung würde dann darin bestehen, dass die Infrarotkamera zunächst ein Bild im Raumtemperaturbereich aufnimmt und danach ein zweites Bild im höheren Temperaturmessbereich. Die intelligente Kombination der beiden Bilder sollte dann ein Bild von höchster Qualität ergeben, das die besten Anteile beider Bilder beinhaltet. Und genau das ist Superframing.

Problem und Anwendung

Die Sache wird jedoch schwieriger, wenn extreme Temperaturunterschiede vorliegen: Ein Mann, der in einer kalten Winternacht an einem Feuer steht, ist ein typisches Beispiel dafür. Die hellsten oder heißesten Bereiche des Infrarotbilds werden gesättigt dargestellt, während gleichzeitig die dunkelsten oder kältesten Teile der Szenerie im Bild schwarz oder verrauscht erscheinen. Wenn ein Objekt gesättigt oder verrauscht erscheint, kommt es zu zwei unerwünschten Effekten: Bilddetails gehen verloren, und Temperaturmessungen in diesem Teil der Szenerie liefern keine verlässlichen Daten mehr. Komplexe Wärmebild- und Messanwendungen erfordern oft die Erfassung von Bildern oder Bildsequenzen von Versuchsabläufen, in denen sehr große Temperaturmessbereiche vorherrschen. Das Problem mit der Sättigung kann sich bei Wärmebildanwendungen im F&E-Bereich als besonders störend erweisen, wenn Infrarotbilder oder mit hoher Geschwindigkeit aufgenommene digitale Infrarotbildsequenzen von Szenerien mit sehr großen Temperaturunterschieden, wie etwa bei der Überwachung von Motoren, einem Raketenstart oder einer Explosion, benötigt werden. Diese Problematik, die besonders im mittleren Wellenlängenbereich des Infrarotspektrums auftritt, lässt sich mit Superframing beheben.

Wirkung von Belichtungs- oder Integrationszeit

Die thermische Empfindlichkeit einer Wärmebildkamera, womit die kleinste Temperaturdifferenz gemeint ist, die eine Infrarotkamera darstellen kann, lässt sich durch die Veränderung der Belichtungs- oder – wie es bei Wärmebildsystemen heißt – Integrationszeit steuern. Diese Zeit definieren wir dabei als die Belichtungszeit des Infrarotdetektors innerhalb der Kamera zur Erzeugung eines einzelnen Vollbilds. Der Betrieb der Infrarotkamera mit einer längeren Integrationszeit steigert zwar die thermische Empfindlichkeit, gleichzeitig schränkt dies jedoch den Temperaturmessbereich ein, in dem Messungen vorgenommen werden können: Die heißen Objekte erscheinen dabei mitunter als zu hell, weil sie über den eingestellten Temperaturmessbereich der Infrarotkamera hinausgehen. Wenn eine Szenerie oder Bildfolge extreme Temperaturunterschiede umfasst, die gleichzeitig gemessen werden müssen, sollte die Integrationszeit auf einen deutlich kürzeren Wert eingestellt werden. Diese Reduzierung kann jedoch ihrerseits zur Folge haben, dass die Fähigkeit zur Darstellung und Messung von Veränderungen in den kühleren Teilen der Szenerie verloren geht, da diese den eingestellten Temperaturmessbereich unterschreiten. Diese Bereiche erscheinen dann schwarz oder verrauscht. Gibt es nun eine Integrationszeit, die sämtliche Temperaturschwankungen einer Szenerie vollständig erfassen und alle Objekte – ob kalt oder heiß – in dieser Szenerie exakt messen kann? Nein, aber es gibt eine Alternative.

Die Lösung: Superframing

Superframing bedeutet, dass eine Reihe von bis zu vier Infrarotbildern (Teilbildern) der Szenerie bei zunehmend kürzeren Integrationszeiten in sehr schneller Folge aufgenommen und dann dieser Zyklus wiederholt wird. Die Teilbilder jedes Zyklus fließen in einen einzelnen Super-frame ein, der die optimal ausgesteuerten Bereiche der bis zu vier Teilbilder kombiniert, die unterschiedliche Integrationszeiten haben. Dieser Vorgang wird ‚collapsing’´ (Zusammenlegen) genannt. Daher ist das vom collapsing-Algorithmus erzeugte Superframe-Bild sehr kontrastreich und umfasst gleichzeitig einen besonders großen Temperaturmessbereich. Der Algorithmus ist im Grunde genommen sehr einfach: Wenn ein Pixel im ersten Teilbild gesättigt ist, wählt der Algorithmus das entsprechende Pixel aus dem nächsten Teilbild. Ist dieses Pixel zufriedenstellend, stoppt der Algorithmus. Wenn nicht, prüft er das entsprechende Pixel im nächsten Teilbild auf seine Eignung und so weiter. Alle Pixelwerte werden für das endgültige Super-frame-Bild in Temperatur- oder Strahlungseinheiten konvertiert. Die Bilder 1 bis 3 zeigen die Superframing-Technik auf Basis zweier Infrarotbilder eines Beechcraft King Air Zweipropellerflugzeugs, die mit 2ms und mit 30µs aufgenommen wurden. Diese Bilder wurden mit einer Infrarotkamera der SC7000-Serie aufgenommen, einem MWIR-Kamerasystem, das bis zu 100fps im Vollbildformat von 640×512 Pixeln erfasst. Die beiden Infrarotbilder wurden mit ultrakurzem Abstand in einem rollierenden Verfahren hintereinander aufgenommen, daher ändert sich die Szenerie nicht wesentlich und die Drehung des Propellers ist kaum wahrnehmbar. Das mit 2ms Integrationszeit aufgenommene Infrarotbild bietet einen hervorragenden Kontrast für fast jeden Bereich der Szenerie, mit Ausnahme der Abgasanlage des Flugzeugs, die zum Teil so heiß ist, dass dieser Bildteil gesättigt bzw. übersteuert ist (Bild 2). Im Gegensatz dazu zeigt das mit 30µs aufgenommene Bild die Abgasanlage sehr deutlich ohne Sättigung, aber der Rest der Szenerie ist zu kalt, um bei dieser Integrationszeit gut dargestellt werden zu können (Bild 3). Durch die Kombination der beiden Infrarotbilder mit dem entsprechenden Algorithmus erhält man ein optimiertes Infrarotbild, das kontrastreich ist und gleichzeitig einen großen Temperaturmessbereich abdeckt (Bild 1).

Welche Voraussetzungen sind notwendig?

Einige technologische Voraussetzungen,

die glücklicherweise auf dem kommerziellen Markt angekommen sind, müssen

für die Anwendung des Superframing erfüllt sein. Eine ist die Verfügbarkeit von Infrarotkameras mit großen Arrays wie 640×512 oder 1344×784 Pixeln, die schnelle Bildwiederholfrequenzen zur Verfügung stellen, die für die Generierung von Superframes erforderlich sind. Eine weitere Voraussetzung ist die Verfügbarkeit von Computern, die die gigantischen

Datenmengen verarbeiten können, die beim Betrieb mit hohen Bildwiederholfrequenzen mit derartigen Infrarotkameras entstehen. Die Technologie wurde bereits in die F&E-Lösungen der SC-Serie implementiert, dank schneller Schnittstellen wie Camera Link oder CXP (CoaxPress).