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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
FSM:GO IMX678 zur Roboteridentifizierung
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.
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.
Vom Kameramodul zum einsatzbereiten Identifikationssystem
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.
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.
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.
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.
Navigation
Depth-Sensing-Module für Hinderniserkennung, räumliche Kartierung und sicheres autonomes Navigieren. Global-Shutter-Bildaufnahme und 3D-Depth für eine zuverlässige Roboternavigation.
Überblick: Autonome Roboter
Entdecken Sie das gesamte Spektrum der autonomen Robotervision – Identifizierung, Navigation und intelligente Roboterwahrnehmung mit validierten Kameramodulen für eingebettete Plattformen.
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.