Bachelorarbeit, 2009
28 Seiten, Note: 1
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
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.
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.
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.
FPGA, Wärmebildkamera, Infrarot Sensor, LWIR, Microbolometer, KITE-Modul, Sensor-Emulator, VHDL, Bildverarbeitung, Kontrastanhebung, Offset-Korrektur, Gain-Regelung, Brandbekämpfung, Bildoptimierung, Signalverarbeitung
Es geht um die Entwicklung eines Konzepts für ein IR-Kamerasystem, das speziell für den Einsatz in der Brandbekämpfung konzipiert ist.
Die zentralen Felder umfassen die Sensoremulation, die digitale Signalverarbeitung mittels FPGA, das Interface-Design und die bildgebenden Korrekturverfahren.
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.
Es wird ein systematischer Ingenieursansatz gewählt, der eine Kombination aus hardwarenaher VHDL-Programmierung auf einem Xilinx-FPGA und algorithmischer Bildoptimierung in MATLAB umfasst.
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.
Schlüsselwörter sind unter anderem FPGA, LWIR-Microbolometer, Sensoremulation, Bildoptimierung und Signalverarbeitung.
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.
Die Gain-Regelung erfolgt über einen rekursiven Regler, der auf Basis eines arithmetischen Mittels über einen Bildausschnitt (ROI) die Verstärkung in diskreten Stufen anpasst.
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