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
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
Zielsetzung & Themen
Diese Bachelorarbeit hat das Ziel, ein Konzept für ein in der Brandbekämpfung einsetzbares IR-Kamerasystem unter Verwendung eines FPGAs zu entwickeln. Da der spezifische LWIR-Sensor nicht verfügbar war, liegt der Schwerpunkt auf der Entwicklung eines VHDL-basierten Emulators, der das Verhalten des ULIS-Sensors auf Basis eines KITE-Sensormoduls nachbildet.
- Entwicklung eines FPGA-basierten Sensor-Emulators
- Aufbau eines Sensor-Frontends und einer Schnittstelle zur Bildaufbereitung
- Realisierung von Verfahren zur Offset- und Gain-Korrektur
- Implementierung von Algorithmen zur Kontrastverbesserung
Auszug aus dem Buch
4.2.1 Sensorschnittstelle
Die Sensorschnittstelle ist ein in sich geschlossenes VHDL Modul und liest die Rohdaten mit dem entsprechenden Sensortiming ein.
Das KITE Modul generiert alle erforderlichen Signale wie FRAME- und LINE-Synchronisationsimpulse selbst. Der Pixel Clock des Moduls wurde mit dem Oszilloskop ermittelt und beträgt 1.2288MHz. Das Signaltiming der FEN (Frame ENable) und LEN (Line ENable) Signale konnte größtenteils aus dem Sensordatenblatt ermittelt und mittels Oszilloskop verifiziert werden. Dadurch ergibt sich eine sensorseitige Bildrate von 100Hz.
Das Diagramm zeigt 2 Frames des Sensors, gut ersichtlich sind die in der Testbench mit sensor_len gekennzeichneten Blöcke die jeweils die LEN Impulse eines Sub Frames darstellen. Das mit kite_raw_data bezeichnete Signal zeigt die ausgegebenen Frames.
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einführung: Diese Einleitung beschreibt die Motivation zur Entwicklung von Wärmebildkameras für die Brandbekämpfung und definiert die Zielsetzung der Arbeit unter Nutzung eines FPGA-basierten Systems.
2 Grundlagen zu Infrarot Sensoren: In diesem Kapitel werden die physikalischen Prinzipien von Infrarotstrahlung sowie der Aufbau von pyroelektrischen Detektoren und Mikrobolometern dargelegt.
3 Systemkonzept: Das Konzept einer Single-Chip-Lösung auf einem FPGA wird vorgestellt, wobei die Systemkomponenten in einem Blockdiagramm veranschaulicht werden.
4 Sensoremulierung: Hier wird der Aufbau des Frontends, die KITE-Datenaufbereitung und die VHDL-basierte Emulation des ULIS-Sensors inklusive Timing- und Schnittstellennachbildung beschrieben.
5 ULIS Sensorauswertung: Dieses Kapitel behandelt die Implementierung des Sensor-Interfaces, Verfahren zur Korrektur von Offset und Gain sowie Maßnahmen zur Bildverbesserung und Kontrastanhebung.
6 Erreichte Ziele: Im Fazit werden die Ergebnisse der Systemrealisierung sowie die Funktionalität des entwickelten Modulkonzepts diskutiert.
Schlüsselwörter
FPGA, Wärmebildkamera, Infrarot Sensor, LWIR, Microbolometer, KITE-Modul, Sensor-Emulator, VHDL, Bildverarbeitung, Kontrastanhebung, Offset-Korrektur, Gain-Regelung, Brandbekämpfung, Bildoptimierung, Signalverarbeitung
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Es geht um die Entwicklung eines Konzepts für ein IR-Kamerasystem, das speziell für den Einsatz in der Brandbekämpfung konzipiert ist.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Die zentralen Felder umfassen die Sensoremulation, die digitale Signalverarbeitung mittels FPGA, das Interface-Design und die bildgebenden Korrekturverfahren.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist die Erstellung eines Sensor-Interfaces und die Implementierung von Algorithmen zur Optimierung der Bilddaten, um den Kontrast für das menschliche Auge zu verbessern.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wird ein systematischer Ingenieursansatz gewählt, der eine Kombination aus hardwarenaher VHDL-Programmierung auf einem Xilinx-FPGA und algorithmischer Bildoptimierung in MATLAB umfasst.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit dem mechanischen Aufbau des Frontends, der Erstellung des Emulators, dem Design der Sensorschnittstelle und den Verfahren zur Offset- und Gain-Korrektur.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Schlüsselwörter sind unter anderem FPGA, LWIR-Microbolometer, Sensoremulation, Bildoptimierung und Signalverarbeitung.
Warum wird ein Emulator für den ULIS-Sensor eingesetzt?
Da der benötigte ULIS-Sensor aufgrund von Lizenzierungsverfahren militärischer Technologie zu Projektbeginn nicht zur Verfügung stand, musste dessen Verhalten auf Basis eines KITE-Moduls emuliert werden.
Wie wurde die Gain-Regelung umgesetzt?
Die Gain-Regelung erfolgt über einen rekursiven Regler, der auf Basis eines arithmetischen Mittels über einen Bildausschnitt (ROI) die Verstärkung in diskreten Stufen anpasst.
- Arbeit zitieren
- Florian Prieler (Autor:in), 2009, Infrarot-Kameras für die Brandbekämpfung. FPGA gestützte Ansteuerung eines LWIR-Microbolometers, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/305307
