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Systemfertige Kameramodule

Kameramodule für Roboter zur Identifikation und Klassifizierung

Autonome Roboter benötigen verlässliche Bilddaten, um Objekte zu erkennen, Labels zu lesen, Elemente zu klassifizieren und in Echtzeit präzise Entscheidungen zu treffen. Die systemfertigen Kameramodule von FRAMOS kombinieren hochwertige Bildsensoren, validierte Optik, optimierte Imaging Pipelines und Plattformunterstützung, damit Robotik-Teams stabile Identifikationssysteme schneller realisieren können.

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Kameramodule für Roboter zur Identifikation und Klassifizierung
Roboter-Identifikation & Klassifizierung

Kameramodule, die Robotern die Bildqualität liefern, die sie zur Erkennung und Klassifizierung benötigen

Roboter, die Objekte greifen, sortieren, prüfen oder mit ihnen interagieren, müssen schnell und zuverlässig erkennen, was sie sehen. Dafür werden Kameramodule benötigt, die 4K-Details, einen hohen HDR-Dynamikbereich und eine hohe Low-Light-Empfindlichkeit für Embedded-AI-Inference-Pipelines bereitstellen. Standard-Kamerahardware wird hier zum Engpass – FRAMOS beseitigt diesen.

FSM:GO IMX678 ist ein systemfertiges 4K-Kameramodul mit STARVIS-2-NIR-Empfindlichkeit, abgestimmter Optik und validierten Plattformtreibern – sofort einsetzbar auf Jetson- und NXP-Architekturen, ohne individuellen Sensor-Bring-up.

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Detection-Confidence-Simulator

Die von Ihnen gewählte Kamera entscheidet darüber, ob der Roboter das Objekt überhaupt wahrnimmt

Objekterkennungsmodelle sind vollständig von der Bildqualität abhängig, die sie erhalten. Ein generisches 2MP-Modul kann Objekte bei schwacher Beleuchtung übersehen oder in kontrastreichen Szenen vollständig versagen. FSM:GO IMX678 liefert 4K-STARVIS-2-Bildqualität unter allen Lichtbedingungen und hält die Erkennungsrate über 85 %, während Standardmodule unter 40 % fallen oder komplett ausfallen.

Object Detection Confidence Simulator FSM:GO IMX678
Camera
Scene
Objects detected
5 / 5
Avg. confidence
94%
Scene condition
NORMAL
AI decision
RELIABLE
Generic 2MP: unreliable in real conditions
Low-resolution sensors cannot resolve surface detail, labels, or markings at working distances. In low light, detection drops below 40% — objects go unrecognised, pipelines stall, and robots make wrong decisions.
Wrong lens: resolution without coverage
Even a high-resolution sensor paired with the wrong lens loses effective detail at the working distance. FRAMOS matches optics to the application — field of view, working distance, and depth of field validated together.
FSM:GO IMX678: reliable across all conditions
4K STARVIS 2 with FRAMOS ISP tuning delivers 87–97% detection confidence across all lighting conditions. Every object in the scene — including a moving person — is reliably detected and classified.
Entwickelt für Identifikations-Workflows in der Robotik<br/>

Alle Anforderungen eines einsatzbereiten Identifikationssystems

Für die Roboter-Identifikation sind 4K-Bildauflösung für feine Details, STARVIS-2-NIR-Empfindlichkeit für variable Lichtverhältnisse, HDR für kontrastreiche Szenen, abgestimmte Optik für den Arbeitsabstand sowie validierte Plattformtreiber zur Minimierung des Integrationsrisikos erforderlich.

4K-Auflösung & Detailgenauigkeit

FSM:GO IMX678 bietet 8,3 MP in 4K-Auflösung, um Oberflächendetails, Textlabels und Markierungen bei üblichen Arbeitsabständen klar darzustellen. Die höhere Auflösung liefert KI-Modellen differenzierte Bilddaten für eine präzisere Klassifizierung.

STARVIS 2 Low-Light-Empfindlichkeit

Die NIR-Empfindlichkeit der Sony-STARVIS-2-Technologie sichert eine hohe Bildqualität in dunklen, schwach beleuchteten und IR-ausgeleuchteten Umgebungen. Die Erkennungsrate bleibt über 85 %, während Standardmodule unter 40 % abfallen oder vollständig versagen.

HDR für kontrastreiche Szenen

Ein weiter Dynamikbereich ermöglicht die zuverlässige Bildaufnahme in Szenen mit gemischtem Umgebungs- und Direktlicht – etwa bei Regal- und Förderbandbeleuchtung oder in Außenbereichen, in denen Über- oder Unterbelichtung die Erkennungssicherheit erheblich beeinträchtigen würde.

Abgestimmte Optik für den Arbeitsabstand

FRAMOS passt den HFoV der Linse (54°, 100°, 110°) exakt an den geforderten Arbeitsabstand und das erforderliche Sichtfeld an. Optik und Sensor werden gemeinsam validiert – nicht unabhängig voneinander ausgewählt.

NDAA-konforme Variante

FSM:GO IMX838 ist ein NDAA-konformer steckkompatibler Ersatz für IMX678 mit identischer Architektur, Optik und Driver. Für Einsätze in regulierten Märkten kann auf IMX838 umgestellt werden, ohne ein System-Redesign.

Platform Drivers & Integrations-Support

Validierte MIPI CSI‑2 Driver für NVIDIA Jetson, NXP i.MX, Qualcomm und Raspberry Pi. Der FRAMOS Integrations-Support verkürzt den Kamera-Bring-up für Edge AI Identifikations-Pipelines von Wochen auf Stunden.

Anwendungen der Roboter-Identifikation

Wo FSM:GO-Module eingesetzt werden

Lager- und Logistikroboter

Roboter, die in Logistikumgebungen Pakete greifen, sortieren und weiterleiten, müssen Objekttyp, Label-Inhalt und Zieldaten in Echtzeit erkennen. FSM:GO IMX678 stellt 4K‑Auflösung und STARVIS‑2‑Low‑Light‑Empfindlichkeit bereit, damit die Identifikation über unterschiedliche Beleuchtungsbedingungen im Lager hinweg zuverlässig bleibt.

FSM:GO IMX678 STARVIS 2 Logistikautomatisierung

Industrielle Inspektion & Qualitätskontrolle

Automatisierte Inspektionssysteme erkennen Defekte, verifizieren Beschriftungen und klassifizieren Produkte direkt an der Produktionslinie. Hochauflösende Bildaufnahme, HDR und abgestimmte Optik stellen sicher, dass alle Details für die KI-Klassifizierung bei Liniengeschwindigkeit erfasst werden.

FSM:GO IMX678 HDR Fertigungslinie

Service- und kollaborative Roboter

Service-Roboter, die in öffentlichen oder teilstrukturierten Umgebungen arbeiten, müssen Personen, Objekte und Kontext erkennen, um angemessen zu agieren. FSM:GO IMX678 mit 100° bzw. 110° HFoV deckt weite Szenen ab und hält gleichzeitig 4K-Detailtreue für die Klassifizierung von Personen und Objekten.

FSM:GO IMX676 Wide FoV Service‑Robotik
Planen Sie ein Identifikationssystem für Robotik?

Unser Engineering-Team unterstützt Sie bei der Auswahl des passenden Moduls, der geeigneten Optik und des optimalen Integrationspfads für Ihre Anforderungen an Objekterkennung und KI-gestützte Klassifizierung.

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Empfohlenes Modul

FSM:GO IMX678 zur Roboteridentifizierung

IMX678 Camera module
Modul
FSM:GO IMX678
Auflösung
8,3 MP / 4K
Beste Wahl
Roboteridentifikation
Schnittstelle
PixelMate
Primär: Roboter-Identifikation & Klassifizierung

FSM:GO IMX678

8,3 MP · 4K STARVIS 2 · systemfertig<br/>

  • 4K‑STARVIS‑2‑Bildqualität – 8,3 MP mit HDR und FRAMOS ISP Tuning – liefert die Detailtiefe, die KI‑Klassifizierungsmodelle für die zuverlässige Unterscheidung von Objekten benötigen, einschließlich Labels, Markierungen und Oberflächenvariationen bei den geforderten Arbeitsabständen.
  • Zuverlässige Erkennung bei wenig Licht – Die STARVIS‑2‑NIR-Empfindlichkeit sichert die Erkennungssicherheit in Lagerhallen, Außenbereichen und Umgebungen mit wechselnder Beleuchtung, wo Standardmodule häufig False Negatives erzeugen.
  • Systemfertig mit abgestimmter Optik – HFoV-Optionen von 54°, 100° und 110°, validierte Driver für Jetson und NXP, kalibriert und einsatzbereit ohne kundenspezifische Sensorentwicklung.
NVIDIA Jetson NXP i.MX Qualcomm Raspberry Pi
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NDAA
Compliant
EU-built · Regulated markets
Module
FSM:GO IMX838
Architecture
STARVIS 2 · 4K
Drop-in for
IMX678
Redesign needed
None
NDAA-Drop-in-Alternative · regulierte Märkte

FSM:GO IMX838

NDAA‑konform · Identische Architektur · Kein Redesign

  • Gleiche Sensorarchitektur wie IMX678 – identische STARVIS‑2‑Bildqualität, gleiche 4K‑Auflösung, abgestimmte Optik und validierte Driver sowie dieselbe Plattformintegration. Der Roboter identifiziert Objekte mit derselben Zuverlässigkeit.
  • Marktzugang in regulierten Beschaffungsumgebungen – EU‑Fertigung und Konformität, ohne Änderungen an der Identifikationssoftware des Roboters oder der Kamerahalterung.
  • Verfügbar in allen drei Linsenkonfigurationen – 54°, 100° und 110° HFoV, geometrisch kalibriert, PixelMate Interface. Einfach in das bestehende System integrieren, das bereits mit IMX678 validiert wurde.
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Integrationspfad

Vom Kameramodul zum einsatzbereiten Identifikationssystem

1

Modul und Optik auswählen

FSM:GO IMX678 für die primäre Identifikation. Wählen Sie den Linsen-HFoV (54°, 100° oder 110°) basierend auf Arbeitsabstand und Sichtfeldabdeckung. FRAMOS unterstützt die Optik-Auswahl unter Berücksichtigung von Objektgröße, Entfernung und Erkennungsanforderungen.

2

Anbindung an die Embedded-Plattform<br/>

PixelMate Interface und validierte MIPI‑CSI‑2‑Driver für NVIDIA Jetson, NXP i.MX, Qualcomm und Raspberry Pi. Verkürzen Sie den Kamera-Bring-up von Wochen auf wenige Stunden.

3

Inferenz-Pipeline ausführen

4K‑STARVIS‑2‑Bilddaten fließen direkt in Ihr KI-Modell. Das FRAMOS ISP Tuning optimiert Farbgebung, Belichtung und Rauschverhalten für maximale Genauigkeit bei Klassifizierung und Detektion.

4

Bereitstellung oder Wechsel zur NDAA-Variante

Auslieferung mit IMX678 für Standardmärkte. Für Einsätze in regulierten Märkten mit NDAA‑Vorgaben wechseln Sie auf FSM:GO IMX838 – identische Optik, identische Driver, ohne mechanisches oder softwareseitiges Redesign.

Weitere Einsatzfelder für autonome Roboter-Vision entdecken

FRAMOS deckt das gesamte Spektrum an Anforderungen für autonome Robotererkennung mit demselben validierten Modul-Ökosystem ab.

Autonome Roboter

Navigation

Depth-Sensing-Module für Hinderniserkennung, räumliche Kartierung und sicheres autonomes Navigieren. Global-Shutter-Bildaufnahme und 3D-Depth für eine zuverlässige Roboternavigation.

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Überblick: Autonome Roboter

Entdecken Sie das gesamte Spektrum der autonomen Robotervision – Identifizierung, Navigation und intelligente Roboterwahrnehmung mit validierten Kameramodulen für eingebettete Plattformen.

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Zuverlässige Vision für die Objekterkennung in der Robotik aufbauen

Unsere Experten unterstützen Robotik-Teams bei der Auswahl, Integration und Abstimmung von Kameramodulen für Objekterkennung, Klassifizierung und KI‑gestützte Entscheidungsabläufe.

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