Um in der Dunkelheit besser sehen zu können, gibt es technische Hilfsmittel. Die Fähigkeit, durch stark verrauchte Umgebungsluft zu blicken, haben jedoch nur Infrarot (IR) Kameras. Aus diesem Grund werden in der Brandbekämpfung IR Kamerasysteme eingesetzt. In dieser Bachelorarbeit wird ein Konzept für die Neuentwicklung eines, in der Brandbekämpfung einsetzbaren, IR Kamerasystems unter Nutzung eines FPGAs erstellt. In diesem Kontext werden verschiedene IR Sensoren auf physikalischer Ebene beschrieben. Im Weiteren wird auf das Sensor to FPGA Interface und die Besonderheiten der verwendeten Sensoren eingegangen. Um das bestmögliche Ergebnis hinsichtlich Bilddarstellung zu erzielen werden verschiedene Maßnamen zur Bildoptimierung eingesetzt. Dazu gehören sensorspezifische Maßnamen wie Kalibrierung sowie Maßnahmen zur Optimierung der Kontrastanhebung.
Suchbegriffe: FPGA, Bildsensoren, Bildverarbeitung, Langwellen Infrarot-Microbolometer, ULIS UL 03162
Inhaltsverzeichnis
Kurzfassung
1 Einführung
1.1 Einleitung
1.2 Motivation
1.3 Aufgabenstellung
1.4 Überblick
2 Grundlagen zu Infrarot Sensoren
2.1 IR Spektrum
2.2 Pyroelektrischer Detektor
2.2.1 KITE Sensor Modul
2.3 Mikrobolometer
2.3.1 ULIS Sensor
3 Systemkonzept
4 Sensoremulierung
4.1 Aufbau des Frontends
4.1.1 Mechanik
4.1.2 Subprint
4.1.3 FPGA Testboard
4.1.4 Prototyp
4.2 KITE Sensordaten Aufbereitung
4.2.1 Sensorschnittstelle
4.2.2 Offset- und Gain- Korrektur
4.2.3 Dead Pixel Korrektur und Bild Skalierung
4.3 Emulierung des ULIS Sensors
4.3.1 Nachbildung des Sensor Timings
4.3.2 Nachbildung des seriellen Konfigurationsinterface zur GAIN Regelung
5 ULIS Sensorauswertung
5.1 ULIS Sensor Interface
5.2 Offset Korrektur
5.2.1 Offset-Kalibrierung
5.2.2 Chip-Temperatur-Offset Korrektur
5.2.3 Gain Korrektur
5.3 Bildverbessernde Maßnamen
5.3.1 Gain Regelstrecke
5.3.2 Bildoptimierung
6 Erreichte Ziele
6.1 KITE Interface
6.2 Sensor Emulator
6.3 Bildverbessernde Maßnahmen
6.4 Resumé
Literatur- und Quellenverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
Kurzfassung
Um in der Dunkelheit besser sehen zu können, gibt es technische Hilfsmittel. Die Fähigkeit, durch stark verrauchte Umgebungsluft zu blicken, haben jedoch nur Infrarot (IR) Kameras. Aus diesem Grund werden in der Brandbekämpfung IR Kamerasysteme eingesetzt. In dieser Bachelorarbeit wird ein Konzept für die Neuentwicklung eines, in der Brandbekämpfung einsetzbaren, IR Kamerasystems unter Nutzung eines FPGAs erstellt. In diesem Kontext werden verschiedene IR Sensoren auf physikalischer Ebene beschrieben. Im Weiteren wird auf das Sensor to FPGA Interface und die Besonderheiten der verwendeten Sensoren eingegangen. Um das bestmögliche Ergebnis hinsichtlich Bilddarstellung zu erzielen werden verschiedene Maßnamen zur Bildoptimierung eingesetzt. Dazu gehören sensorspezifische Maßnamen wie Kalibrierung sowie Maßnahmen zur Optimierung der Kontrastanhebung.
Suchbegriffe: FPGA, Bildsensoren, Bildverarbeitung, Langwellen Infrarot - Microbolometer
Summary
To use vision in darkness is possible because of diverse technical systems. In case of fumes, only infrared (IR) cameras are able to grant sight. Due to this fact, IR cameras are part of firefighting equipment.
Within this bachelor thesis a novel design concept of a firefighting applicable IR camera system, using FPGA, is described.
Different IR sensors are characterised on the physical level, followed by an explanation of the ‘sensor to FPGA interface’ as well as the special features of the sensors in use.
In order to achieve optimal image presentation different measures are taken, like sensor specific calibration and techniques to enhance contrast.
Key words: FPGA, Image Sensors, Imaging, Long Wave Infra-Red - Microbolometer
Zwei Dinge sind zu unserer Arbeit nötig: unermüdliche Ausdauer und die Bereitschaft, etwas, in das man viel Zeit und Arbeit gesteckt hat, wieder wegzuwerfen.
Albert Einstein (1879 - 1955)
deutscher Physiker und Nobelpreisträge
1 Einführung
1.1 Einleitung
Viele Neuerungen im Bereich der Feuerwehr haben schrittweise begonnen. Ein großer Teil der Feuerwehr-Frauen und Männer kann sich an die Einführung von Atemschutzgeräten erinnern. Heute sind diese in der Brandbekämpfung nicht mehr wegzudenken.
Vor wenigen Jahren waren Wärmebildkameras bei Berufsfeuerwehren nur vereinzelt und bei Freiwilligen Feuerwehren kaum zu finden. Dies lag an den ungeeigneten Bauformen und der Empfindlichkeit gegen mechanische und thermische Beanspruchung sowie der komplizierten Bedienung. Heutige Wärmebildkameras sind diesen Anforderungen gewachsen und unterstützen die Feuerwehrkräfte bei ihrer Arbeit. So entwickelt und fertigt z.B. die Active Photonics AG Wärmebildkameras wie die active head-up Kamera. Durch Helmmontage ermöglicht Sie den freien Einsatz der vielseitigsten Werkzeuge.
Die Entwicklung einer derartigen Wärmebildkamera ist eine große Herausforderung. Ein Grundstein für eine verbesserte Wärmebildkamera wird in dieser Arbeit gelegt.
1.2 Motivation
Für Anwendungen in der Brandbekämpfung werden hauptsächlich LWIR Sensoren eingesetzt, da LWIR Strahlung Rauch problemlos durchdringt. Diese Technologie wird nicht nur zur Brandbekämpfung, sondern auch zur Thermografie, in militärischen Applikationen wie Nachtsichtgeräten oder wärmesuchgestützten Waffensystemen eingesetzt. Auf Grund der militärischen Nutzbarkeit ist der Erwerb derartiger Sensoren mit aufwändigen Lizenzierungsverfahren verbunden. Aus diesem Grund stand der benötigte LWIR Sensor zu Beginn des Projektes nicht zur Verfügung.
Um dennoch ein Kamerasystem aufzubauen wurden Rohdaten mittels eines pyroelektrischen IR Sensors generiert.
Auf Basis dieser Daten werden die folgenden Applikationen realisiert.
- Sensorinterface
- Bildoptimierung
- Dead Pixel[1] Korrektur
- Skalierung und Bildeinfärbung
- On Screen Display (OSD) und Display Interface
In dieser Bachelorarbeit werden das Sensorinterface und die Bildoptimierung behandelt. Ziel ist es das Sensorinterface für den zu verwendenden LWIR Sensor zu erstellen und den Kontrast der Bilddaten zu optimieren.
1.3 Aufgabenstellung
Um die Zielsetzung der Erstellung eines IR Kamerasystems für den Einsatz in der Brandbekämpfung umzusetzen, ist eine Reihe von Teilschritten erforderlich.
Das System nutzt einen ULIS UL 384x288 LWIR Microbolometer. Da dieser Sensor jedoch nicht zur Verfügung steht, wird das Verhalten dieses Sensors auf Basis des KITE Sensormoduls emuliert. Dies erfordert die Erstellung eines VHDL basierten Emulators, der die wesentlichen Charakteristika des Sensors nachbildet. Abbildung 1 stellt zeigt einen groben Systemüberblick.
Weiters wird das Kamera-frontend unter Nutzung des KITE Moduls erstellt. Als Kamera-frontend wird das Objektiv, der bildgebenden Sensor und dessen Peripherie bezeichnet. Das KITE Modul ist ein auf einem pyroelektrischen Sensor basierendes Kameramodul.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abbildung 1: Systemüberblick
Der so emulierte ULIS-Sensor dient als Basis für alle weiteren Schritte.
Im weiteren wird das Interface für besagten ULIS Sensor erstellt sowie ein Verfahren zur Offsetkalibration erarbeitet. Der letzte Schritt besteht in der Optimierung der erhaltenen Bilddaten hinsichtlich Kontrast und der menschlichen Wahrnehmung.
Die gesamte Applikation wird auf einem Xilinx Evaluation Board unter Verwendung des Xilinx Spartan XC3S1000 umgesetzt.
1.4 Überblick
- Grundlagen zu Infrarot Sensoren
Kapitel 2 beschreibt die beiden verwendeten Sensoren und deren physikalisches Prinzip.
- Systemkonzept
Kapitel 3 veranschaulicht alle Systemkomponenten anhand eines Blockdiagramms.
- Sensoremulierung
Kapitel 4 erläutert die Erstellung des KITE Frontends sowie die Erstellung des Emulators.
- ULIS Sensorauswertung
Kapitel 0 behandelt das ULIS Sensorinterface sowie Maßnamen zur Bildaufbereitung und Kontrastschärfe.
- Erreichte Ziele
Kapitel 6 diskutiert die Ergebnisse der Umsetzung.
2 Grundlagen zu Infrarot Sensoren
Um das Sensorinterface des ULIS LWIR Mikrobolometer bzw. des KITE Sensors zu entwickeln, ist es erforderlich, sich mit den physikalischen Eigenschaften der verwendeten IR Sensoren zu beschäftigen.
Herzstück jeder Kamera ist der bildgebende Sensor. Für diesen werden verschiedene Technologien, deren physikalische Charakteristik es erlaubt die auftreffende Wärmestrahlung mittels Widerstands-, Kapazitäts- od. Spannungs- Veränderungen zu detektieren, eingesetzt.
Die Referenzen zu den folgenden Kapiteln sind [1] - [7] nachzulesen.
2.1 IR Spektrum
Das Lichtspektrum des sichtbaren Lichts reicht von rot bei ca. 750nm bis zu violett bei ca. 380nm. Dies ist ein sehr kleiner Bereich des elektromagnetischen Wellenspektrums. Dieses erstreckt sich von den Längstwellen[2], deren Wellenlänge viele Kilometer beträgt, bis zur Gammastrahlung[3] deren Wellenlänge bis in die Größe von Atomen reichen. Direkt über dem Bereich des sichtbaren Lichts, in einem Wellenlängenbereich von 780nm bis 1mm, liegt der für das menschliche Auge unsichtbare Bereich der Infrarotstrahlung. Da jedes Objekt eine gewisse Wärmestrahlung aussendet, ist es möglich mit IR Sensoren diese Daten zu visualisieren.
Das IR-Spektrum wird grundlegend in 5 Bereiche unterteilt.
near IR NIR Wellenlänge: 760nm - 1,5µm
mid wavelength IR MWIR Wellenlänge: 1,5µm - 5,6µm
far infrared IR FIR Wellenlänge: 5,6µm - 1mm
Bei den im weiteren beschriebenen Sensoren handelt es sich um LWIR Sensoren.
2.2 Pyroelektrischer Detektor
Für die Emulierung des ULIS Sensors werden digitale Rohdaten benötigt. Hierfür wurde das bereits bei Active Photonics vorhandene KITE Modul, welches auf einem Pyroelektrischen Detektor basiert, eingesetzt. Das Funktionsprinzip derartiger FPA wird im weiteren erläutert.
Pyroelektrische Detektoren basieren auf der Grundlage des pyroelektrischen Effekts[4]. Die Detektoren bestehen aus ferroelektrischen Kristallen oder Keramiken mit unsymmetrischem Kristallaufbau. Aufgrund dieser Unsymmetrie besitzen solche Materialien eine permanente Polarisation. Bei Erwärmung dieser Materialien durch infrarote Strahlung verändern sich die Abstände im Kristallgitter und damit auch die Polarisation.
Es ist möglich durch arrayförmige Anordnung derartiger, auf dem pyroelektrischen Effekt basierender, Detektoren bildgebende Sensoren herzustellen.
Aufgrund des stäbchenartigen physikalischen Aufbaus derartiger Sensoren wird die Kapazität eines solchen Detektorelementes nicht nur vom pyroelektrischen Effekt des Dielektrikums, sondern auch vom Abstand der einzelnen Elemente zueinander beeinflusst, was derartige Sensoren besonders anfällig für mikrofonie[5] Effekte macht. Variierende Abstände der einzelnen Detektorelemente verursacht durch Vibrationen können Messungen verfälschen.
Eine weitere Besonderheit bei derartigen Sensoren ist der Einsatz von Shutter Wheels. Ein Shutter Wheel arbeitet nach demselben Prinzip wie eine optische Blende bei einer gewöhnlichen Kamera. Die nach dem Beispiel der archimedischen Spirale geformte Scheibe deckt den Sensor jedes zweiten Bild ab. Dies halbiert die Bildfrequenz, gibt so jedoch den einzelnen Elementen die Möglichkeit auszukühlen, wodurch verhindert wird, dass diese zu heiß oder gesättigt werden. Weiters wird auch in der abgedeckten Sensorphase ein Bild aufgenommen. Dieses dient anschließend als Referenz für die Durchführung eine Offsetkalibrierung.
2.2.1 KITE Sensor Modul
Das KITE Modul [8] ist ein, auf dem pyroelektrischen Detektorprinzip basierendes Sensormodul mit einer Auflösung von 100x100 Pixel. Neben seiner technischen Charakteristika wurde es aufgrund seiner raschen Verfügbarkeit als Rohdatenquelle und somit als Basis für den Sensoremulator herangezogen.
[...]
[1] Defektes Bildelement
[2] Elektromagnetische Wellen im Frequenzbereich unter 30KHz Hz
[3] Elektromagnetische Wellen im Frequenzbereich unter 30EHz Hz
[4] Der Pyroelektrische Effekt ist die Eigenschaft piezoelektrischer Kristalle, auf eine zeitliche Temperaturänderung mit Ladungstrennung zu reagieren.
[5] Mikrofonie ist die Eigenschaft elektronischer Bauteile, auf Vibrationen (z.B. durch Schall) mit der Änderung ihrer elektrischen Parameter zu reagieren.
- Citation du texte
- Florian Prieler (Auteur), 2009, Infrarot-Kameras für die Brandbekämpfung. FPGA gestützte Ansteuerung eines LWIR-Microbolometers, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/305307
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