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Nr 39 2024 www markttechnik de 23 Components auf Basis von Sonys Bildsensor IMX 273 Bild 2 entschieden Die extrem schnelle Framerate von 500 fps sowie der Global-Shutter-Verschluss ermöglichen Bildaufnahmen ohne Artefakte durch Bewegung« so Sven Zeisberg »Wichtig waren uns außerdem die MIPI-CSI-2-Schnittstelle zum Anschluss an ein Raspberry-Pi-Prozessorboard sowie die hohe Qualität und Langzeitverfügbarkeit Auch die Unterstützung von Vision Components bei der Integration hat uns überzeugt « Hinzu kommt dass die sehr kleinen Kameras ohne weitere Anpassungen in das Gehäuse der Brille integriert werden konnten Der Einsatz von Standardkomponenten spart Aufwand und reduziert die Kosten für das Serienprodukt Nur 15 Monate Entwicklungszeit Für die kompakte leichte und energieeffiziente Bauweise der Brille war neben den Kameras auch das Embedded-Vision-System für die Erfassung und Verarbeitung der Bilddaten ausschlaggebend Als Prozessorboard war das Raspberry Pi Compute Module 4 gesetzt weil dessen Entwicklungsumgebung und die zur Verfügung stehenden Tools und Programme eine schnelle Implementierung der Anwendung ermöglichten Insgesamt dauerte die Entwicklung vom Konzept bis zum ersten Prototyp der Diagnostikbrille lediglich 15 Monate Sven Zeisberg »Vision Components passte die Treiber für die MIPI-Kameras an sodass wir beide Kameras simultan verwenden können und ein externer Trigger unterstützt wird der die Bildaufzeichnung mit den Daten der verbauten Gyroskope synchronisiert Das perfekte Zusammenspiel der Kameras mit dem Rasperry Pi und die zur Verfügung gestellten Treiber haben die schnelle Entwicklung zur Serienreife möglich gemacht « Auch beim Gehäuse Bild 3 setzt Zeisberg auf innovative Verfahren Hier kommt ein 3Dgedrucktes Gehäuse zum Einsatz das dank einer speziellen Oberflächenbeschichtung von der FDA für die Verwendung in Medizintechnik-Produkten freigegeben ist Upgrade der Gleichgewichts-Diagnostik Die Merlin-Diagnostikbrille ist völlig autark einsetzbar Die Interpretation der Daten erfolgt über Video4Linux und direkt im Betriebssystem des Raspberry Pi Dieser überträgt die Ergebnisse zur Visualisierung des Befunds Speicherung und Auswertung per WLAN an einen PC oder ein Mobilgerät Bild 4 Dort erfolgt auch die Verwaltung der Patientendaten Gleichzei-Bild 2 Für die hochauflösende schnelle und verzerrungsfreie Bildaufnahme kommen je nach Version der Brille ein oder zwei VC-MIPI-IMX273-Kameramodule mit Global Shutter zum Einsatz Bild 3 Ein Embedded-Vision-System mit Raspberry Pi Compute Module 4 und VC-MIPI-Kameras hat die Entwicklung der Medizintechnik-Brille in nur 15 Monaten ermöglicht Bild 4 Mit einer Bildaufnahme-Geschwindigkeit von 500 fps macht die Diagnostikbrille auch extrem kurze und schnelle Augenund Kopfbewegungen mit hoher Genauigkeit sichtbar