Die Auswahl des passenden Bildsensors spielt dabei eine zentrale Rolle. Ebenso entscheidend ist die Wahl des Host-Prozessors, welche die Entwicklungsdauer und Markteinführungszeit ebenfalls maßgeblich beeinflusst.
Effizientes Design
Der Einsatz handelsüblicher Standardkomponenten in frühen Entwicklungsphasen wie Evaluierung, Test und Prototyping beschleunigt den Entwicklungsprozess erheblich. Oftmals erfordert der Wechsel von Prototypen- auf Serienhardware jedoch zusätzliche Softwareanpassungen, was die Entwicklung verzögern kann. So greifen viele Entwicklerteams auf den Raspberry Pi zurück – ein günstiges und breit verfügbares Werkzeug für die Prototypenentwicklung. Für die Serienproduktion fehlt jedoch oft die nötige Skalierbarkeit. Hier bieten Entwicklungsplatinen mit Systems on Modules (SoMs) von Herstellern wie 96Boards oder anderen führenden Prozessoranbietern eine skalierbare Alternative. Diese ermöglicht eine nahtlose Softwareintegration in Produktionsdesigns. Einschränkungen können jedoch durch die auf dem Trägerboard verfügbaren kompatiblen Bildsensoren und Kameraanschlüsse entstehen.
Optimierte Kameraanschlüsse
Die MIPI CSI-2-Schnittstelle ist gängiger Standard für Verbindungen zwischen Bildsensoren und Prozessoren. Doch das Fehlen einheitlicher Stecker und Pinbelegungen erschwert die Integration. Prozessorhersteller wie NXP und Nvidia setzen auf einen 22-poligen Flachbandstecker mit einer Pinbelegung, die durch den Raspberry Pi Zero populär wurde. Dieser Stecker unterstützt einen 4-Kanal-MIPI-Bus und erleichtert den Anschluss von Kameras an Evaluierungsboards. Solange kein universeller Standard existiert, bieten Adapterplatinen eine praktische Lösung, um Kamera- und Prozessorkonfigurationen zu verbinden.
Standard Kameraschnittstellen
Für serielle Kameradaten sind Schnittstellen wie USB, GigE, CoaxExpress und Camera Link weit verbreitet. Sie basieren meist auf MIPI-Schnittstellen und verfügen häufig über eigene Host-Prozessoren, die eine nahtlose Integration in unterschiedliche Systeme ermöglichen. Oft werden aber auch andere und vor allen Dingen ältere Schnittstellen auf den Prozessoren verwendet, die die neueren MIPI Schnittstellen der Bildsensoren nicht unterstützen. In diesem Fall müssen aufwendige Schnittstellen Konvertierungen integriert werden, die zusätzlich die Entwicklungszeit verlängert und die Bill of Material (BoM) teils unnötig vergrößert. Dies ist vor allem dann der Fall, wenn man ein vorhandenes Legacy-System einen Bildsensor integrieren möchte, das System aber darauf zu Beginn nicht ausgelegt war.
PRISM-Referenzdesign
Mit seinem Imaging Access System (IAS) und dem PRISM-Referenzdesign hat das Unternehmen eine standardisierte Schnittstelle geschaffen. Diese bietet einen einheitlichen Anschluss und eine einheitliche Pinbelegung, welche die Verbindung mehrerer Kameramodule mit dem Demo3-Evaluierungssystem beziehungsweise mit verschiedenen Host-Prozessoren über kompatible Adapterplatinen ermöglicht. Evaluierungsboards von Alif Semiconductor beispielsweise nutzen diesen Anschluss direkt und ermöglichen so eine schnelle, unkomplizierte Integration.
Herstellernetzwerk inklusive
Dank eines breit aufgestellten Netzwerks bietet der Hersteller Entwicklern in jeder Phase der Imaging-Produktentwicklung Zugriff auf wichtige Tools:
Machbarkeitsnachweis: Von Arrow beauftragte Hersteller wie TechNexion oder Basler stellen Kamera-Komplettsysteme mit USB- oder GMSL-Schnittstellen für die Bilderfassung bereit, die eine frühe Validierung von Bildgebungsalgorithmen ermöglichen.
Sensorevaluierung: Mit der Demo3 EVK-Plattform und der DevWare-Software von Onsemi ist eine umfassende Sensorevaluierung möglich, Ingenieure können damit Sensoreinstellungen optimieren und die Leistung maximieren.
Softwareentwicklung: Adapterplatinen und Linux-Treiber ermöglichen eine einfache Integration dieser Sensoren in Entwicklungsplattformen von Nvidia, NXP oder Lattice und beschleunigen die Softwareentwicklung.
Massenproduktion: Anbieter wie Appleye und Leopard Imaging liefern maßgeschneiderte Kameralösungen für die Produktion, die alle Anforderungen des Massenmarkts erfüllen.
Türkamera mit 4K-Auflösung
Ein Kunde möchte eine batteriebetriebene 4K-Türklingelkamera mit geringem Stromverbrauch entwickeln, wobei das Augenmerk auf einer schnellen Markteinführung liegt. Für dieses Projekt wurde der energieeffiziente AR0830-Bildsensor von Onsemi ausgewählt, der zur Hyperlux LP-(Low Power)-Familie gehört – nicht zuletzt aufgrund seines geringen Stromverbrauchs und seiner bewegungsgesteuerten Wake-Funktion. Das hier verwendete Appleye-Kameramodul (AE-CCM-AR0830-C-68) ist über einen AP1302 ISP mit einem NXP i.MX8M-Prozessor verbunden. Dank dieser Konfiguration kann das Entwicklungsteam die Anwendungssoftware starten und gleichzeitig das Hardware-Design mithilfe des 96Board Thor96-Entwicklungsboards und des Shiratech SRT-VISION96-AR0830 Mezzanins optimieren. Der verfügbare Linux-Treiber mit ISP-Tuning-Einstellung minimiert die Entwicklungszeit, wodurch die Markteinführung beschleunigt wird.
Mobiler Lieferroboter
Ein weiterer Kunde entwirft einen 4K-fähigen Lieferroboter mit HDR, der LED-Schilder erkennen und mit LED-Beleuchtung genutzt werden kann. Im Vergleich zu Straßen sind die Bedingungen auf Gehwegen oft dynamischer und komplexer, da sich dort Objekte und Fußgänger ständig bewegen und die Umgebung verändern. Neben den bestehenden Anforderungen für Straßenfahrzeuge sind in diesem Fall daher anspruchsvolle Kriterien für die Objekterkennung und -vermeidung zu berücksichtigen. Der Kunde sucht nach einer Modullösung, um die Markteinführungszeit zu verkürzen.
Leopard Imaging bietet mehrere Kameralösungen mit dem 8,9 MP AR0823-Bildsensor, der einen Dynamikbereich bis zu 150 dB unterstützt und über integrierte LED-Flimmerunterdrückung verfügt. Darüber hinaus sind mehrere Objektivoptionen sowie verschiedene Farbfilter-Array-Typen erhältlich. Neben dem Bildsensor kann Leopard Imaging auch ein Komplettsystem mit Host-Modul, einschließlich Nvidia AGX Orin, liefern.
