Duisburger Forscher vom Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme (IMS) haben eine ungewöhnlich scharfsichtige Digitalkamera entwickelt, die bei Nacht fast so gut wie eine Katze sieht. "Das Sensordesign besitzt eine Empfindlichkeit von weniger als fünf Millilux", erklärt Olaf Schrey, der zuständige Ingenieur im IMS, "das ist für den Bereich des ortshochaufgelösten Nachtsehens von extremer Wichtigkeit." Wie ein Katzenauge sieht die Kamera nur Graustufen, davon allerdings rund eine Million verschiedene. Herkömmliche Amateurkameras geben bereits bei 1000 auf.
Kann die Kamera in punkto Empfindlichkeit mit einer Katze mithalten, so hat sie größere Hürden bei der Verarbeitungsgeschwindigkeit zu überwinden. Das Katzenhirn behilft sich mit einer rigorosen Auswahl aus der gewaltigen Datenflut. Nur das wichtigste wird überhaupt wahrgenommen. "Leider passiert das Ganze jedoch in einer für bestimmte Applikationen und Problemstellungen nicht ausreichenden Geschwindigkeit", erklärt Schrey. Will sagen, für moderne Geschwindigkeiten reichen die Verarbeitungskapazitäten eines Katzenhirns nicht mehr aus. Schließlich sollen Digitalkameras etwa im Bereich der Fahrerassistenz und der Fahrspurerkennung eingesetzt werden, und dürfen dann nicht wegen Überlastung schlapp machen. Die Fraunhofer verwenden hierfür energiesparende CMOS-Chips, bei denen jeder Bildpunkt bereits einen Teil der Informationsverarbeitung übernimmt. Dadurch erreicht die Kamera extrem kurze Reaktionszeiten. Schrey: "Unsere Kamera macht im Prinzip nichts anderes als Bilder gestaffelt bei verschiedenen Belichtungszeiten in sehr schneller Folge hintereinander aufzunehmen. Und für jedes Bild hinterher den optimalen Signalwert, Pixelwert zu bestimmen und das Ergebnisbild aus den Optimalpunkten zusammenzusetzen." Aus diesem Bild kann das Kamerasystem dann die Informationen für ein eventuelles Fahrerassistenzsystem ableiten.
"Ursprünglich sollten wir für BMW ein Fahrerassistenzsystem entwickeln, das die Fahrspuren bei jeden Lichtverhältnissen sehr genau detektiert ", erinnert sich Martin van Ackeren, "und dabei ist die Helligkeitsdynamik sehr, sehr wichtig." Inzwischen haben sich auch andere Einsatzgebiete ergeben, etwa die Überwachung von Arealen, die nicht in flutendes Scheinwerferlicht getaucht sind. Trotz Dunkelheit kann durch den Vergleich zweier Bilder jede Bewegung erkannt und gemeldet werden. Auch bei der Qualitätskontrolle etwa bei Schweißnähten ist das Verfahren einsetzbar
[Quelle: Cajo Kutzbach]
Kann die Kamera in punkto Empfindlichkeit mit einer Katze mithalten, so hat sie größere Hürden bei der Verarbeitungsgeschwindigkeit zu überwinden. Das Katzenhirn behilft sich mit einer rigorosen Auswahl aus der gewaltigen Datenflut. Nur das wichtigste wird überhaupt wahrgenommen. "Leider passiert das Ganze jedoch in einer für bestimmte Applikationen und Problemstellungen nicht ausreichenden Geschwindigkeit", erklärt Schrey. Will sagen, für moderne Geschwindigkeiten reichen die Verarbeitungskapazitäten eines Katzenhirns nicht mehr aus. Schließlich sollen Digitalkameras etwa im Bereich der Fahrerassistenz und der Fahrspurerkennung eingesetzt werden, und dürfen dann nicht wegen Überlastung schlapp machen. Die Fraunhofer verwenden hierfür energiesparende CMOS-Chips, bei denen jeder Bildpunkt bereits einen Teil der Informationsverarbeitung übernimmt. Dadurch erreicht die Kamera extrem kurze Reaktionszeiten. Schrey: "Unsere Kamera macht im Prinzip nichts anderes als Bilder gestaffelt bei verschiedenen Belichtungszeiten in sehr schneller Folge hintereinander aufzunehmen. Und für jedes Bild hinterher den optimalen Signalwert, Pixelwert zu bestimmen und das Ergebnisbild aus den Optimalpunkten zusammenzusetzen." Aus diesem Bild kann das Kamerasystem dann die Informationen für ein eventuelles Fahrerassistenzsystem ableiten.
"Ursprünglich sollten wir für BMW ein Fahrerassistenzsystem entwickeln, das die Fahrspuren bei jeden Lichtverhältnissen sehr genau detektiert ", erinnert sich Martin van Ackeren, "und dabei ist die Helligkeitsdynamik sehr, sehr wichtig." Inzwischen haben sich auch andere Einsatzgebiete ergeben, etwa die Überwachung von Arealen, die nicht in flutendes Scheinwerferlicht getaucht sind. Trotz Dunkelheit kann durch den Vergleich zweier Bilder jede Bewegung erkannt und gemeldet werden. Auch bei der Qualitätskontrolle etwa bei Schweißnähten ist das Verfahren einsetzbar
[Quelle: Cajo Kutzbach]