Event-basierte Bildgebung Präzise Erfassung schneller Bewegungen mit EVS

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IDS Imaging Development Systems GmbH

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Event-basierte Bildgebung registriert in erster Linie Bewegungen mit hoher zeitlicher Auflösung. Dadurch entstehen pixelgenaue Bewegungsdaten ohne Unschärfe bei minimalem Datenvolumen. Relevante Informationen lassen sich so schneller verarbeiten Sie eignet sich ideal für Echtzeitanalysen, Qualitätssicherung und autonome Systeme.

Schnelle Bewegungen präzise zu erfassen und auszuwerten ist in vielen Anwendungsbereichen eine Herausforderung. Highspeed-Kameras mit grosser Sensorauflösung und hohen Bildraten liefern zwar detaillierte Informationen, erzeugen jedoch enorme Datenmengen. Anders verhält es sich bei der Event-basierten Bildgebung, kurz EVS. Die EVS wird auch als neuromorphe Sensortechnologie beschrieben. Ihr zugrunde liegen Sensoren mit der Fähigkeit, Informationen auf ähnliche Weise zu verarbeiten, wie das menschliche Nervensystem. Entscheidend ist die Fähigkeit, Veränderungen in Helligkeit bzw. Kontrast jedes Pixels zu reagieren, während statische Details der Umgebung weitgehend ignoriert werden. Damit liegt der Szenenfokus in erster Linie auf «Bewegungen», wodurch sich relevante Informationen schneller verarbeiten lassen, ohne mit unnötigen Daten überflutet zu werden.

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Neuromorphe Sensortechnologie erfasst Veränderungen

Diese Fähigkeit bildet Prophesee in Kooperation mit Sony in einer neuartigen Sensor-Technologie nach: Die gemeinsam entwickelte Pixelelektronik detektiert ausschliesslich Veränderungen. Sobald der Kontrast eines Pixels einen Schwellenwert überschreitet, wird ein sogenanntes «Change-Event» ausgelöst – unabhängig von seinen Pixel-Nachbarn und in Echtzeit. Der Sensor arbeitet nicht in gleichmässigen Zeitabständen, sondern reagiert auf Veränderungen mit einer zeitlichen Auflösung von bis zu 1 Mikrosekunde. Vergleichbar mit einer Framerate von über 10 000 Bildern pro Sekunde, lassen sich Bewegungen mit Event-basierten Kameras nahezu lückenlos erfassen. Durch die reduzierte Datenmenge müssen Anwendungsentwickler zur präzisen Erfassung schneller Ereignisse keine Kompromisse mehr zwischen hohen Bildraten und grossen Mengen redundanter Daten eingehen. Denn EVS-Kameras übermitteln nur dann Informationen und erzeugen Datenverkehr, wenn sich Veränderungen im Sichtfeld ereignen.

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Hochauflösender Pixel-Stream

Bei schnellen Bewegungen können klassische Sensoren aufgrund ihrer Technologie Bewegungsunschärfe erzeugen. Sie entsteht, wenn sich Kontrastgrenzen (z.B. durch Objektkanten) über mehrere benachbarte Pixel bewegen, während sie belichtet werden. Dabei nimmt jedes Pixel Licht von verschiedenen Positionen des bewegten Objekts auf. Je schneller die Bewegung oder je länger die Belichtungszeit, desto schwieriger wird es, ein klares Bild ohne Unschärfe zu erhalten. EVS-Pixel werten das einfallende Licht hingegen kontinuierlich aus und registrieren lediglich den Anstieg bzw. Abfall der Lichtmenge. Überschreitet sie dabei die eingestellten Schwellwerte, erzeugen sie ON- bzw. OFF-Änderungsereignisse mit einer zeitlichen Genauigkeit von wenigen Mikrosekunden. So werden selbst schnellste Bewegungen durch EVS-Technologie Pixel für Pixel abgetastet. Dabei entsteht eine hochaufgelöste Abfolge (Stream) von unabhängigen Pixelereignissen, die einen Bewegungspfad ohne jegliche Bewegungsunschärfe beschreiben.

Reduzierte Datenmenge

Die nativen Ausgangsdaten von EVS-Kameras (Pixelposition X/Y, ON/OFF-Polarität, Zeitstempel T) sind extrem kompakt und Speicher-effizient, liefern jedoch keine klassischen Bilder. Damit sind sie bestens geeignet für die maschinelle Verarbeitung, jedoch für den Menschen nicht direkt semantisch interpretierbar. In Bildern visualisiert, erinnern sie an ein 2D-Kamerabild nach einer Kanten-Detektion. Durch die reduzierte Datenmenge verringern sich Speicherbedarf und Verarbeitungsaufwand deutlich. Aus den Zeitdifferenzen der Events lassen sich Bewegungsrichtung und -geschwindigkeit unmittelbar berechnen, ohne auf klassische Bildanalyse oder das Herausfiltern unbewegter Bereiche angewiesen zu sein. Dies ermöglicht Echtzeitanalysen und vereinfacht durch den reduzierten technischen Aufwand Mehrkamerasysteme.

Zeit als Information

Mikrosekundengenaue Zeitstempel, die exakte Positionsbestimmung einzelner Pixelevents sowie die Erfassung von Änderungsereignissen eröffnen neue Anwendungsmöglichkeiten, bei denen herkömmliche Kameras an ihre Grenzen stossen würden. Ein Beispiel sind Slow-Motion-Aufnahmen. Die erfassten Pixel-Events werden in ein zeitliches Raster gefasst, aus denen vollständige Sensorbilder generiert werden. So entstehen Zeitlupenvideos mit einer variablen «Belichtungszeit». Akkumuliert man Ort und Zeit mehrerer Pixelereignisse über einen bestimmten Zeitbereich in einer 3D-Darstellung, entsteht eine qualitative Darstellung des Bewegungsverlaufs – ohne aufwändige Bildverarbeitung. Dieser hilft zu verstehen, wie bzw. auf welchen Bahnen sich Objekte in einem (Zeit-)Bereich bewegen. Anwendung findet dieses Vorgehen beispielsweise bei der Strömungsanalyse zur hochpräzisen Erfassung der Bewegung von Flüssigkeiten und Gasen.

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Neue Anwendungen in der Qualitätssicherung

Eine wichtige Rolle können neuromorphe Sensoren in der Qualitätssicherung spielen – beispielsweise bei der Überwachung von Maschinen und Prozessen. Durch die hohe zeitliche Auflösung bis in den niederen Mikrosekundenbereich werden nicht nur kleinste Objekt- und Materialveränderungen in Pixelgrösse und Echtzeit erfasst, sondern es sind hochfrequente Bewegungen, wie Vibrationen oder akustische Signale, visualisierbar. Analysen decken frühzeitig ungewöhnliche Muster (z. B. durch Abnutzung, Fehlfunktionen) auf, die zu Schäden oder Produktionsausfällen führen können. Der Vorteil: Anders als herkömmliche Bildsensoren sind neuromorphe Sensoren dabei wesentlich unempfindlicher gegenüber Lichtveränderungen, wie zum Beispiel Reflexionen oder Schatten. Wenn es um schnelle Fehlererkennung, Prozessüberwachung oder Inspektionen bei schwierigen Bedingungen geht, können Qualitätssicherungsprozesse von den Fähigkeiten der neuartigen Sensoren nur profitieren.

Durch die Unterschiede in den technologischen Grundlagen stellen Event-basierte Sensoren keine Konkurrenz oder gar einen Ersatz für klassische bildbasierte Kameras oder KI-basierte Bildverarbeitung dar. Vielmehr handelt es sich um eine ergänzende Technologie, die neue Anwendungsfelder erschliesst. Häufig reicht ein einzelner Sensortyp nicht aus, um eine Kundenanforderung vollständig zu lösen. Event-basierte Kameras sind daher für schnelle Bewegungsanalysen, industrielle Qualitätssicherungsaufgaben sowie Robotik- und generell autonome Systeme interessante und lohnenswerte Komponenten.

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