Software-Framework zur Echtzeit-Bildverarbeitung

Die leistungsfähige Verarbeitung von Bildsignaldaten in Echtzeit spielt in einer zunehmenden Vielfalt von Anwendungsbereichen eine wichtige Rolle. Anwendungen im medizinischen Umfeld (beispielsweise zur Auswertung von hochauflösenden Röntgenbildern) erfordern leistungsfähige Verfahren zur Bildverbesserung und Bildauswertung. infoteam verfügt auf der Basis verschiedener Projekte über fundiertes Know-how in den Bereichen Echtzeitbetriebssysteme sowie Bildverarbeitung und kombiniert dieses Wissen nun zu einem Software-Framework für Bildverarbeitungsaufgaben mit hohen Anforderungen an die Echtzeit, Genauigkeit und Sicherheit.


Einsatz in der Praxis

In der Praxis werden häufig verschiedene Bildverarbeitungsschritte kombiniert, um Kameraaufnahmen oder die Resultate anderer bildgebender Verfahren (z. B. CT- oder MR-Aufnahmen) zu analysieren, bestimmte Bereiche zu segmentieren oder Auffälligkeiten und Muster zu finden. Einige dieser Analysen finden auf Basis hochauflösender Bilddaten statt,

andere dagegen auf Basis weniger hoch aufgelöster Bilder, dafür mit hohen Performance- bis hin zu Echtzeitanforderungen. Ein Beispiel hierfür ist die Pupillenerkennung (Abb. 2), die in der Ophthalmologie während diagnostischer oder operativer Verfahren zur Positionskorrektur eingesetzt wird.


Komponenten der Software Frameworks

Mit der von infoteam bereitgestellten Lösung für Bildverarbeitung in Echtzeit können verschiedene Bildverarbeitungsalgorithmen auf dem Echtzeitbetriebssystem QNX effizient implementiert und getestet werden. Hierfür stellt infoteam ein Programmiergerüst bereit,

auf dessen Basis Bildverarbeitungsapplikationen schnell und zielgerichtet entwickelt werden können. Es können sowohl bestehende als auch neue Bildverarbeitungsalgorithmen, die z. B. auf Basis der OpenCV-Bibliothek entwickelt werden, eingebunden und in Echtzeit angewendet werden.


Referenzimplementierung

Mit Hilfe einer bei infoteam verfügbaren Referenzimplementierung auf Basis eines handelsüblichen BeagleBone-Boards kann sehr effizient getestet werden, ob das Bildverarbeitungsframework bestimmten, anwendungsspezifischen Anforderungen insbesondere hinsichtlich der Echtzeitfähigkeit gerecht werden kann. Im belasteten Zustand des Systems ist vor allem die Leistungsfähigkeit des Schedulers wichtig. Dieser ist für die Zuteilung des Prozessors für jede Anwendung auf dem Echtzeitsystem zuständig.

In diesem Fall wird stets die vorab definierte Priorität der Anwendungen berücksichtigt. Das erwartete Echtzeitverhalten des Gesamtsystems kann so mit Hilfe der Referenzimplementierung überprüft werden. Die Besonderheiten der unterschiedlichen Algorithmen können im direkten Vergleich bewertet werden.


Fazit

Das Software-Framework für Bildverarbeitung in Echtzeit liefert eine Grundlage für die Realisierung anwendungsspezifischer Lösungen. Das bereitgestellte Tooling und die Referenzimplementierung erlauben eine effiziente Portierung und Erprobung vieler existierender Algorithmen egal, ob aus MATLAB generiert oder auf Basis von OpenCV erstellt,

sowie die Erstellung neuer Algorithmen für Bildverarbeitungslösungen in unterschiedlichsten Anwendungsbereichen wie z. B. der Medizintechnik oder der industriellen Bildverarbeitung. Mit den zertifizierten Versionen des QNX Betriebssystems gilt dies insbesondere auch für sicherheitskritische Systeme, bei denen neben der Performance der Aspekt der Erstfehlersicherheit bzw. die Gewährleistung der Patientensicherheit im Vordergrund stehen.

Durch infoteam, als die verlängerte Entwicklungs-/Applikationswerkbank wird die Realisierung neuer Automatisierungslösungen für Maschinenbauer extrem wirtschaftlich.

 

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