In einer klassischen Vision-Anwendung sind Kamerabilder nur Mittel zum Zweck. Die Bilddaten können zwar zur Auswertung von der Kamera an einen PC übermittelt werden, aber erst die nachgelagerte Bildverarbeitung erzeugt aus den Bildern relevante Informationen. Das Internet der Dinge (IoT) vernetzt dagegen smarte Geräte, die Umgebungsmerkmale selbst auswerten und nur wenige relevante Ergebnisdaten an PCs oder Prozesssteuerungen übermitteln. Für solche IoT-Anwendungen sind klassische Vision-Sensoren wie beispielsweise Barcodeleser unbrauchbar, da sie nur wenige vordefinierte Aufgaben ausführen können und in ihrer Funktionalität nicht erweiterbar sind. Angesichts der Neuausrichtung vieler Märkte in Richtung IoT entsteht eine große Nachfrage an wandlungsfähigen, autonom agierenden Geräten zur Bildverarbeitung.
Vision-Anwendungen fürs IoT
Mit dem Konzept IDS NXT hat der Industriekamerahersteller IDS Imaging Development Systems eine neue Generation von Bildverarbeitungsgeräten vorgestellt. Sie können die Bildinformationen völlig eigenständig verwerten oder eine PC-Anwendung mit vorverarbeiteten Daten unterstützen. Dabei ist das Konzept nicht an vorgegebene Aufgaben gebunden, sondern lässt sich durch einfach programmierbare Vision-Apps an zahlreiche Anwendungsgebiete anpassen, etwa in der optischen Qualitätssicherung, als Analysegerät in der Medizintechnik oder zur Personenzählung. Dank des App-basierten Ansatzes sind Vision-Aufgaben in kurzer Zeit eingerichtet, und ein Wechseln zwischen verschiedenen Aufgaben ist problemlos möglich. Dadurch entfällt die Lagerhaltung mehrerer Vision-Sensoren für unterschiedliche Gebiete.
Vielfältige Schnittstellen
Der Sensor IDS NXT vegas bildet den Auftakt der Gerätefamilie. Für die Anwendungen relevante Ereignisse meldet er selbstständig über seine GPIOs, wodurch kontinuierliche Abfragen oder das Senden von Befehlen entfallen. Für den Datenaustausch ist der Sensor mit generischen Schnittstellen ausgestattet. Das serielle RS-232-Interface lässt sich individuell an die jeweilige Anforderung anpassen. Eine App legt fest, welche Daten übertragen werden und wie diese zu interpretieren sind. Der Vegas-Sensor kann mit jeder Maschinensteuerung kommunizieren, die dieses Interface ebenfalls nutzt. Aber auch Anlagen mit alternativen Protokollen, wie etwa CAN-Bus, Modbus-RTU, Profibus, KNX oder PROFINET, sind adressierbar.
Das standardisierte REST-Web-Interface stellt eine Kommunikation per TCP/IP bereit, über die auch sämtliche Geräteparameter inklusive der Apps konfiguriert werden. Es ist sowohl über das HTTP-Protokoll als auch über die gesicherte HTTPS-Variante mittels der Standard-Methoden wie GET, POST, PUT oder PATCH erreichbar. Das macht den Vegas-Sensor nicht nur plattformunabhängig, sondern dank der weiten Verbreitung der REST-Infrastruktur auch extrem vielseitig einsetzbar. Zum Beispiel auch im industriellen SPS-Umfeld.
Der App-basierte Aufbau des Sensors macht ihn ähnlich wandlungsfähig wie ein Smartphone. Mit seiner integrierten Flüssiglinse, der LED-Beleuchtung und einem ToF-Sensor (Time of Flight) lässt er sich bestens zur Abstandsmessung in unterschiedlichsten Bildverarbeitungsanwendungen einsetzen. Als Boardlevel-Variante ist der Vegas-Sensor zudem interessant für den OEM-Gerätebau.
Besonders an der neuen Gerätegeneration ist, dass sich neue Funktionen so einfach installieren lassen wie Apps auf einem Smartphone. Grundlage dafür ist die Plugin-fähige Gerätefirmware. Neben den bereits vordefinierten Standardaufgaben lassen sich mit Hilfe eines App-Development-Kits auch individuelle Aufgaben erstellen. Komplexere Aufgaben verteilen sich dabei auf mehrere Apps: Vision-Apps verarbeiten die Bilddaten und erzeugen daraus Ergebnisse; um die Gerätekommunikation und den Datenversand kümmert sich dann eine andere App. Die Ein- und Ausgänge der Apps werden miteinander verknüpft. Dadurch entsteht ein modulares System aus wiederverwendbaren App-Bausteinen.
App-basierte Bildverarbeitung
Alle Vision-Apps lassen sich flexibel in C++ programmieren. Wertvolle Unterstützung erhält der App-Entwickler dabei von den umfangreichen IDS NXT Bibliotheken. Dadurch kann er sich voll auf die eigentliche Aufgabe seiner Vision-App konzentrieren: die Bildverarbeitung. Die Sensor-Firmware wird mit einer vorinstallierten Halcon-Embedded-Runtime ausgeliefert, deren Algorithmen in vollständigem Umfang zur Verfügung stehen. Die Integration der Halcon-Bildverarbeitung erfolgt wie gewohnt über das C++-Interface oder über vollständige Skripte mittels der HDevEngine. Letzteres garantiert, dass die Bildverarbeitung plattformunabhängig mit Hilfe der Halcon-Entwicklungsumgebung HDevelop erstellt und getestet werden kann, bevor sie in der Vision-App zum Einsatz kommt. Der Weg von einem Halcon-Skript zur fertigen App-basierten Bildverarbeitungslösung erfordert nur wenige Schritte.
Apps wirksam gegen Missbrauch schützen
Fertige Vision-Apps werden über das IDS NXT Cockpit installiert und aktiviert. Während der Entwicklungsphase unterstützen Build-Werkzeuge den Entwickler beim Remote-
Debuggen der zu entwickelnden Apps. Durch optionale herstellerspezifische SSL-Schlüsselpaare (Private/Public Key) in selbst programmierten Vision-Apps sowie der Geräte-Firmware kann die Ausführung auf eigene Geräte beschränkt und damit das gespeicherte Wissen wirksam gegen Missbrauch geschützt werden.
Durch Interaktionselemente aus der IDS NXT Bibliothek lässt sich die Bildverarbeitung automatisch mit der Außenwelt verbinden. Spezielle C++-Klassen stellen Aktionen, Konfigurationsparameter, Ergebnisse und Datenquellen zur Verfügung. Neben den Einsprung-Funktionen innerhalb des App-Quellcodes wird auch die Interaktionsschnittstelle über den zentralen RESTful-Webservice bereitgestellt. Dadurch können REST-Clients jede neue Vision-App konfigurieren, ohne vorher aktualisiert werden zu müssen. Außerdem erzeugt das IDS NXT Cockpit für jede App ein aktuelles GUI (Graphical User Interface), wodurch die Programmierung einer eigenen Client-Anwendung überflüssig wird.
