Bildverarbeitung KI-basierter Abstandssensor für präzise Objekterkennung

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Kyocera hat einen KI-basierten Abstandssensor mit drei Objektiven für präzise Objekterkennung vorgestellt. Die neue, hochauflösende Kamera erkennt feine und selbst halbtransparente Objekte und ebnet so den Weg für verbesserte Inspektionsprozesse sowie für den Einsatz von chirurgischen Robotern.

Die Kyocera Corporation hat einen hochauflösenden, KI-basierten Dreifachobjektiv-Abstandssensor für Nahaufnahmen entwickelt. Die Kamera nutzt drei Objektive und eine proprietäre KI, um halbtransparente sowie dünne und feine linienförmige Objekte zu erkennen, die mit dem menschlichen Auge und herkömmlichen Stereokameras bisher nur schwer erkennbar waren. Der neue KI-Abstandssensor mit Dreifachobjektiv misst die Entfernung zu solchen Objekten und deren Größe mit hoher Präzision. Er verdreifacht die Messgenauigkeit bei winzigen Objekten von 1 mm auf 0,3 mm. Das Dreifach-Objektiv soll bei Inspektionsprozessen in der Fertigung helfen, die Präzision in der chirurgischen Robotik verbessern und den Einsatz von Agrarrobotern erleichtern.

Die Dreifachlinsenkonfiguration ermöglicht präzise Messungen von Abstand und Größe dünner, linearer Objekte, deren Ausrichtung parallel zur linken und rechten Linse ist. Dies ermöglicht die Messung von ultrafeinen Drähten und verschiedenen anderen Objekten, wie:

• Dünne, unregelmäßig geformte lineare Objekte, wie Kabelbäume oder ultrafeine Drähte

• Reflektierende Objekte wie Metall

• Durchscheinende Objekte wie Kunststoff

Effizienz- und Produktivitätssteigerungen stellen die Herausforderung der modernen Industrieproduktion dar. Damit gewinnen fortschrittliche Bildsensortechnologien, die Objekte erkennen können und somit das menschliche Auge ersetzen, zunehmend an Bedeutung.

Im Jahr 2024 entwickelte Kyocera einen KI-basierten hochauflösenden Dual-Lens-Abstandssensor für Nahaufnahmen. Dieser ermöglicht hochpräzise Entfernungsmessungen mit einer Auflösung von 100 μm in einem Bereich von 10 cm. Damit lassen sich auch winzige Objekte mit einer Größe von etwa einem Millimeter messen, selbst wenn es sich um reflektierende oder halbtransparente Objekte handelt. Dies war mit herkömmlichen Stereokameras bisher schwierig.

Die Entfernungsmessung mit einem Dual-Lens-Sensor kann jedoch bei Objekten mit unspezifischen Oberflächenmerkmalen oder in Umgebungen, in denen ein Teil des Objekts verdeckt ist, schwierig sein und eine vollständige Erkennung verhindern. Der neue Abstandssensor von Kyocera wurde entwickelt, um diese Herausforderungen zu bewältigen.

Der neue, KI-basierte Dreifach-Abstandssensor von Kyocera erfasst drei Sätze von Parallaxeninformationen – „links-Mitte“, „Mitte-rechts“ und „links-rechts“ – aus einer Entfernung von nur 10 cm. Dies wird durch die Kombination von drei Objektiven und proprietärer KI erreicht. Durch die Kombination mehrerer Parallaxendatensätze werden Fehladaptionen praktisch eliminiert und tote Winkel reduziert, wodurch sich die Messgenauigkeit erheblich verbessert. Dieser Ansatz ermöglicht eine genaue Entfernungsmessung für Objekte, die mit einer einzigen Linse nur schwer zu charakterisieren waren, insbesondere solche mit sich wiederholenden Mustern, teilweise reflektierenden Metallen, durchscheinenden Kunststoffen und anderen Oberflächen ohne eindeutige Merkmale. Der neue KI-basierte Abstandssensor von Kyocera kann zudem Entfernungen bei dünnen, unregelmäßig geformten linearen Objekten (z. B. Kabelbäumen) und ultrafeinen Drähten mit einem Durchmesser von nur 0,3 mm exakt bestimmen.

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Die verbesserte Genauigkeit des KI-basierten Dreifach-Abstandssensors von Kyocera eignet sich für eine Vielzahl von Industriebereichen, darunter auch chirurgische Roboter. Dünne, stark reflektierende chirurgische Instrumente wie Nadeln und Nahtmaterial sind oft schwer vor ihrem Hintergrund zu erkennen und können teilweise verdeckt sein. Die Dreifach-Linsenkonfiguration mit drei Kameras in unterschiedlichen Winkeln ermöglicht durch die Kombination von Informationen aus mehreren Blickwinkeln eine präzise Positionserkennung und erhöht somit die Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei der Identifizierung dieser Instrumente.

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