Für eine sensorinterne Implementierung wurde ein neuer Bildverarbeitungsalgorithmus zur Wahrnehmung extrem schneller Annäherung von Objekten entwickelt und in einem Test-Chip umgesetzt. Ziel der Arbeit war es, basierend auf der Bewegungswahrnehmung durch den Menschen ein hochintegriertes und sehr schnelles Bildverarbeitungssystem zu schaffen, um sich schnell annähernde Objekte innerhalb weniger Mikrosekunden zu erkennen und ggf. einen Alarm bzw. Gegenmaßnahmen z.B. für Pre-Crash-Sensoren bei Fahrer-Assistenzsystemen auszulösen. Das ausgeführte sequentielle Modell sieht die Ausführung einer zeitlichen Gruppierung vor einer örtlichen Gruppierung vor. Die relevanten Teilalgorithmen für dieses sequentielle Modell wurden anhand von MATLAB-Simulationen separat getestet. Für den ersten Teilschritt wurde die Differenzbildberechnung mit zeitrekursiver Tiefpassfilterung als guter Kompromiss zwischen Robustheit, Geschwindigkeit und Hardware-Aufwand ausgewählt. Beim zweiten Teilschritt wurde eine Aufteilung der örtlichen Gruppierung in Parameterextraktion und Parameterauswertung vorgenommen, um eine flexible Anpassung an verschiedene Anwendungen zu ermöglichen. Für die Parameterextraktion wurde ein iteratives Scanverfahren entwickelt, das die Aufnahme und Ausgabe der Positions- und Größendaten der sich bewegenden Objekte ermöglicht. Für den Annäherungsdetektor genügt die Untersuchung der Expansionsrate des Objektes. Für die zeitliche Zuordnung der Objekte in den Folgebildern wurde ein Korrelationsverfahren ausgearbeitet, das auch segmentierte Objekte eindeutig zuordnen kann. Mit einer Stereobildverarbeitung mit Bildvorverarbeitung in den Sensoren wurde eine Erweiterung des Annäherungsdetektors mit einer einfachen Datenauswertung realisiert. Eine neue Pixelinnenschaltung vereint in einem kompakten Layout die Helligkeitsinformation und die erste Stufe der Bildverarbeitung. Für die pixelinterne Differenzbildberechnung mit zeitrekursiver Tiefpassfilterung wurde eine SC-Schaltung für die Tiefpass- und Hochpassfilterung zur Berechnung des Zeitgradienten auf kleiner Fläche entwickelt. Durch paralleles Auslesen und Auswerten der vorverarbeiteten Daten aus dem Pixelsensor-Array konnten deutliche Geschwindigkeitssteigerungen erreicht werden. Der CMOS-Bildsensor mit integrierter Bildverarbeitung wurde in einer 0,8-Mikrometer-Standard-CMOS-Technologie gefertigt und damit erste Tests durchgeführt.


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    Title :

    Entwicklung eines CMOS-Bildsensors mit integrierter Hochgeschwindigkeitsbildverarbeitung zur Detektion sich schnell annaehernder Objekte


    Additional title:

    Development of a CMOS imaging sensor with integrated high-speed image data processing for detecting objects approching with high speed


    Contributors:

    Published in:

    Publication date :

    2004


    Size :

    163 Seiten, Bilder, Tabellen, 85 Quellen



    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Print


    Language :

    German





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