Eine detaillierte Ansicht eines kleinen Kamerasensormoduls, gehalten von einer behandschuhten Hand, die filigrane elektronische Komponenten zeigt.
Menschen hatten schon immer ein großes Interesse daran, Innovationen zu entwickeln, um ihr Leben zu erleichtern. Dies zeigt sich ständig im Laufe der Geschichte, aber zuletzt wird es durch die Nachfrage nach IoT- und Robotertechnologien verdeutlicht. Der Schlüssel dazu, diese beiden Technologien stärker in den Alltag zu integrieren? Die Fähigkeit zu sehen, damit sie besser mit ihrer Umgebung interagieren können. Dieser Artikel von onsemi und Arrow untersucht, wie das PRISM-Referenzdesign dabei helfen kann, bahnbrechende Projekte in den Bereichen Bildgebung und Vision zu beschleunigen.
Die Integration von Bildsensoren in Produkte bietet transformative Möglichkeiten. Sie verbessert die menschliche Wahrnehmung, indem sie unsichtbare Details erkennt, unzugängliche Bereiche navigiert, kontinuierliche Überwachung ermöglicht und Echtzeit-Interaktionen mit Robotern erleichtert. Während die Auswahl des richtigen Bildsensors entscheidend ist, beeinflussen auch andere Faktoren – wie die Wahl eines Host-Prozessors – Entwicklungszeitpläne und die Markteinführungszeit erheblich.
Effizientes Design mit handelsüblichen Komponenten
Die Nutzung von handelsüblichen Teilen für die Bewertung, das Testen und die Prototypenentwicklung in der frühen Phase kann den Designprozess beschleunigen. Allerdings erfordern Unterschiede zwischen den Komponenten des Prototyps und der endgültigen Produktionshardware oft zusätzliche Softwareanpassungen, was die Entwicklungszeit verlängern kann. Beispielsweise verwenden viele Teams Raspberry Pi für die Prototypenentwicklung, da es leicht verfügbar und kostengünstig ist, aber es ist nicht immer skalierbar für die Massenproduktion. Stattdessen können Entwicklungsboards mit Systems on Modules (SoMs) von 96Boards oder Prozessorherstellern eine höhere Skalierbarkeit bieten — und ermöglichen die direkte Integration der Software in Produktionsdesigns. Diese Optionen können jedoch durch die Verfügbarkeit kompatibler Bildsensoren und Kamerasteckverbinder auf der Carrier-Board eingeschränkt sein.
Optimierung von Kameraanschlüssen
MIPI CSI-2 ist die vorherrschende Schnittstelle zur Verbindung von Bildsensoren mit Prozessoren. Allerdings erschwert das Fehlen eines standardisierten Steckverbinders oder Pinouts bei Prozessorlieferanten die Integration. Unternehmen wie NXP und Nvidia bewegen sich in Richtung eines 22-Pin-Flachbandsteckers und Pinouts, das durch den Raspberry Pi Zero populär gemacht wurde; es unterstützt einen vierkanaligen MIPI-Bus und vereinfacht die Verbindung von Kameras mit Evaluierungsboards. Bis ein universeller Standard entsteht, dienen Adapterboards als praktische Lösung, um Unterschiede zwischen Kamera- und Prozessorkonfigurationen zu überbrücken.
Standardisierte Kamera-Schnittstellen
Für serialisierte Kameradaten sind gängige Schnittstellen wie USB, GigE, CoaxExpress und Camera Link weit verbreitet. Obwohl diese intern MIPI-Schnittstellen verwenden, beinhalten viele ihre eigenen Host-Prozessoren, um eine nahtlose Integration mit verschiedenen Systemen zu ermöglichen.
PRISM-Referenzdesign von onsemi
onsemi hat eine standardisierte Schnittstelle durch ihr Imaging Access System (IAS) eingeführt und erweitert diese nun mit dem PRISM-Referenzdesign; es bietet einen einheitlichen Anschluss und Pinout. Eine solche Konfiguration ermöglicht es mehreren Kameramodulen, mit dem Demo3-Evaluierungssystem oder verschiedenen Host-Prozessorsystemen über kompatible Adapterplatinen zu interagieren. Beispielsweise integrieren die Evaluierungsplatinen von Alif Semiconductor diesen Anschluss direkt für eine unkomplizierte Integration.
onsemi Demo3 mit Kameramodul.
Abbildung 1
Das Lieferantennetzwerk von Arrow für jede Entwicklungsphase
Dank der umfangreichen Lieferantenbasis von Arrow haben Entwickler in jeder Phase der Entwicklung von Imaging-Produkten Zugriff auf wesentliche Werkzeuge:
- Machbarkeitsnachweis: Anbieter wie TechNexion und Basler bieten komplette Kameras mit USB- oder GMSL-Schnittstellen für die Bildaufnahme an – und erleichtern so die frühzeitige Validierung von Bildverarbeitungsalgorithmen.
- Sensorbewertung: Die Demo3-EVK-Plattform und die DevWare-Software von onsemi ermöglichen eine umfassende Sensorbewertung — dadurch können Ingenieure die Sensoreinstellungen für eine maximale Leistung optimieren.
- Softwareentwicklung: Mit Adapterplatinen und Linux-Treibern können Ingenieure dieselben Sensoren mit Entwicklungsplattformen von Nvidia, NXP oder Lattice integrieren, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen.
- Massenproduktion: Anbieter wie Appleye und Leopard Imaging bieten maßgeschneiderte Kameralösungen, die für die Produktion entwickelt wurden und den Anforderungen des Massenmarktes entsprechen.
Fallstudienbeispiel 1: Türkameraprojekt
NXP Thor96 mit Kamera und Adapter
Abbildung 2
Ein Kunde möchte eine batteriebetriebene 4K-Türklingelkamera mit geringem Stromverbrauch und verkürzter Markteinführungszeit entwickeln. Der onsemi-Bildsensor AR0830, der Teil der Hyperlux-LP- (Low Power) Familie ist, passt ideal aufgrund seiner niedrigen Stromanforderungen und der durch Bewegung ausgelösten Aufwachfunktion. Er verwendet ein Appleye-Kameramodul (AE-CCM-AR0830-C-68), das über einen onsemi AP1302 ISP mit einem NXP i.MX8M-Prozessor verbunden ist. Auf diese Weise kann das Entwicklungsteam mit der Anwendungsoftware beginnen, während das Hardware-Design mithilfe des 96Boards Thor96 Entwicklungsboards und des Shiratech SRT-VISION96-AR0830 Mezzanins weiter verfeinert wird. Der verfügbare Linux-Treiber mit ISP-Tuning-Einstellungen minimiert die Entwicklungszeit, wodurch Monate an Arbeit eingespart werden.
Fallstudienbeispiel 2: Erfassungssystem für Live-Bühnenauftritte
TechNexion AR0822 Optionen
Abbildung 3
Ein weiterer Kunde rüstet ein System mit mehreren Kameras nach, um Live-Bühnenauftritte in 4K-Auflösung über eine USB-Schnittstelle aufzunehmen. Angesichts der unvorhersehbaren Lichtbedingungen – einschließlich Pyrotechnik – ist ein großer Dynamikumfang entscheidend. Das bereits vorhandene Modul von TechNexion mit dem onsemi AR0822-Sensor bietet exzellente Leistung bei schwachem Licht und einen Dynamikumfang von bis zu 120 dB im HDR-Modus. Das modulare Design der Kamera unterstützt verschiedene Objektivoptionen, wie beispielsweise einen C-Mount, und ist mit einem vorkonfigurierten ISP sowie kompatibler Software ausgestattet. Dies macht es zu einer idealen Wahl für ein derart anspruchsvolles Projekt.
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