Çoğu ürün sayfası size bir lansman monitörünün neyi ölçtüğünü anlatır. Çok az kişi ölçümün gerçekte nasıl gerçekleştiğini açıklıyor. Markanız için donanım tedarik ediyorsanız, altında yatan mühendisliği anlamak, potansiyel OEM iş ortaklarına doğru soruları sormanıza yardımcı olur.
Temel Fizik
Fırlatma monitörünün tek bir görevi vardır: Sopanın topla teması ile topun ele geçirme bölgesinden çıkması arasındaki yaklaşık 0,5 milisaniyede olanları yakalamak-. Bu saniyenin binde yarısı kadar bir süre. Diğer her şey - uygulama, Bluetooth bağlantısı, ekran - bu etki anı ölçümlerini doğru-almak açısından ikinci plandadır.
Kamera-tabanlı başlatma monitörleri (iç mekan kullanımında baskın mimari) bu yaklaşımı kullanır:
- Kızılötesi LED dizisi darbe bölgesini aydınlatır
- Yüksek-hızlı CMOS sensör, kareleri 120-800+ fps hızında yakalar
- Görüntü işleme, her kareden top ve sopa konumlarını çıkarır
- Fizik modeli konum deltalarını hıza, açıya ve dönüşe dönüştürür
Neden Kızılötesi?
Güneş ışığı yüksek-hızlı görüntüleme için çok kötüdür. Gün boyunca titriyor (görmeseniz bile), gölgeler yaratıyor ve renk sıcaklığını değiştiriyor. 850nm veya 940nm'deki IR LED'ler, golfçünün gördüklerini etkilemeyen tutarlı, kontrollü aydınlatma sağlar. CMOS sensöründe bir IR-geçiş filtresi bulunur, böylece ortamdaki görünür ışık engellenir.
IR LED dizisinin tasarımı önemsiz değildir. Yaklaşık bir yemek tabağı büyüklüğündeki yakalama bölgesinin her yerinde eşit aydınlatmaya ihtiyacınız var. Aydınlatma alanındaki sıcak noktalar veya karanlık noktalar ölçüm kusurları oluşturur. Eşit kapsama alanı elde etmek için kalıplanmış difüzörlere sahip çoklu-LED dizisi kullanıyoruz.
Sensör: Global Shutter özellikli CMOS
Sensör, ürün ağacındaki en pahalı bileşendir. İyi bir sensörü ucuz olandan ayıran şey:
Küresel deklanşör: Her piksel ışığı aynı anda yakalar. Bu,-döndürme ölçümü için tartışılamaz çünkü top hızla dönüyordur - eğer pikseller farklı zamanlarda yakalanırsa (döner perde), top bozuk görünür ve dönüş hesaplaması başarısız olur.
Kare hızı: 120 fps'de top, sürücü hızlarında kareler arasında kabaca 15 inç hareket eder. 600 fps'de yaklaşık 3 inç hareket eder. Daha fazla kare=daha fazla veri noktası=daha iyi hız doğruluğu ve dönüşü izleme yeteneği.
Çözünürlük: 4K'ya ihtiyacınız yok. Bu uygulama için yüksek kare hızındaki bir VGA (640x480) veya 1 MP sensör, düşük kare hızındaki 5 MP sensörü yener. Önemli olan, dönüş tespiti için dönüş derecesi başına piksel sayısıdır.
Sinyal İşleme Boru Hattı
Ham sensör çıkışı, yüksek kare hızında gri tonlamalı görüntülerin akışıdır. Bunları gerçek zamanlı olarak işlemek temel mühendislik zorluğudur.
Adım 1: Top/Sopa tespiti- Tetikleyiciden sonraki ilk kare, en parlak hareket eden nesneler (IR'yi arka plandan farklı şekilde yansıtan top ve sopa başı) açısından analiz edilir. Her birinin etrafında bir ilgi bölgesi (ROI) tanımlanır.
2. Adım: Centroid takibi- Sonraki her karede algoritma, ROI'leri dahilinde topun ve sopa başının merkezini bulur. Çerçeveler arasındaki yer değiştirme hız vektörlerini verir. 600 fps'de,-milimetrenin altındaki hareketleri izliyorsunuz.
Adım 3: Döndürme için özellik çıkarma- Burası FPGA'nın yerini kazandığı yerdir. Topun yüzeyinde çerçeveler arasında dönen işaretler (çukurlar, logolar) bulunur. FPGA bir korelasyon algoritması çalıştırır: N karesinin top görüntüsü ile N+1 karesinin top görüntüsüne en iyi eşleşen dönüş açısını bulun. Bu açı çarpı kare hızı dönüş hızını verir. Bunun mikrosaniyeler içinde gerçekleşmesi gerekiyor - bir MCU tek başına 400+ fps hızına yetişemez.
4. Adım: Veri birleştirme- Top hızı, sopa hızı, dönüş hızı ve fırlatma açısı, çıktı veri paketinde birleştirilir. Balistik model (taşıma mesafesi için) burada da çalışır.
Adım 5: Bluetooth iletimi- İşlenen veri paketi (belki 50 bayt) BLE üzerinden uygulamayı çalıştıran telefona, tablete veya bilgisayara gider.
İşleme Mimarisi Ürün Kalitesini Neden Belirler?
168 MHz'de çalışan bir STM32-sınıfı MCU, 240 fps'de sopa hızı + top hızı + taşıma mesafesi için veri hattını işleyebilir. Döndürme ölçümünü ekleyin ve ondan alt-görüntüler üzerinde 400+ fps hızında bir korelasyon algoritması çalıştırmasını istiyorsunuz -, saat döngüleri bitiyor, kareleri düşürüyor veya çıkış hızını gerçek zamanın altına düşürüyor.
Ticari-sınıf birimler için standart mimari şöyledir:
- FPGA, görüntü hattını yönetir (kare yakalama, yatırım getirisi çıkarma, döndürme için özellik korelasyonu)
- MCU uygulama katmanını yönetir (Bluetooth yığını, kalibrasyon tabloları, ürün yazılımı güncellemeleri, kullanıcı arayüzü)
- SPI veya paralel veri yolu üzerinden iletişim kurarlar
Bu bölünme BOM'da daha pahalıdır ancak belirleyici gerçek zamanlı performans-sağlar. Her şeyi STM32H7 - gibi daha güçlü bir MCU üzerinde yapmaya çalışan alternatif -, daha düşük kare hızlarında çalışabilir ancak dönüşle 300 fps'yi aştığınızda tavana çarpar.
Kalibrasyon: Fabrikaları Ayıran Adım
"Bir şeyi" ölçen bir fırlatma monitörü oluşturmak basittir. Ünite #1 ve ünite #1.000'in 1 mil/saat içinde aynı top hızını verdiği bir sistem inşa etmek, kalibrasyon altyapısı gerektirir.
Kalibrasyon sürecimiz:
- Pnömatik bir fırlatıcı, mermileri bilinen hızlarda ateşler (referans TrackMan tarafından doğrulanmıştır)
- Test altındaki fırlatma monitörü darbe verilerini yakalıyor
- Firmware, o ünitenin sensör hizalamasına, IR yoğunluğuna ve lens geometrisine özel düzeltme katsayılarını hesaplar
- Düzeltme tablosu ünitenin flash belleğinde saklanır
- Çoklu hız aralıkları için işlem tekrarları (sürücü, demir, kama)
Birim başına kalibrasyon olmadan-sensör üreticisinin tolerans yığınına güvenirsiniz. CMOS sensörlerinin de herhangi bir silikon gibi üretim farklılıkları vardır. Aynı partiden iki sensör %2-3 hassasiyet farkına sahip olabilir. Kalibrasyon olmadan aynı donanım yazılımını her ikisine de uygulayın; top hızı üniteler arasında 3-5 mil/saat kadar değişir. Bu gerçekleşmeyi bekleyen bir geri dönüş.
Gelecek: Yapay Zeka-Tabanlı Top Takibi
Bazı yeni sistemler, top takibi için klasik merkez algoritmaları yerine sinir ağlarını kullanır. Özet: ML modelleri, uç durumları (kısmi top tıkanması, olağandışı ışıklandırma) elle kodlanmış algoritmalardan daha iyi-başarır. Gerçek: Eğitim verilerinin toplanması pahalıdır, çıkarım gecikmesi işlem yükünü artırır ve iyi ayarlanmış klasik algoritmalara göre doğruluk artışı- standart kullanım durumu için marjinaldir.
Şimdilik, klasik bilgisayarlı görme (merkez izleme + korelasyon) determinizm ve açıklanabilirlik açısından galip geliyor. Bir müşteri "top hızının saatte 5 mil kadar düşük olduğunu" söylediğinde algoritmayı takip edebilir ve hatayı bulabilirsiniz. Bir sinir ağıyla yeniden eğitim alıyor ve umut ediyorsunuz.
Bu, OEM Alıcıları İçin Ne İfade Ediyor?
Lansman monitörü OEM iş ortaklarını değerlendirirken yalnızca teknik özellikleri sormayın - mühendislik hakkında bilgi isteyin. Tesisi ziyaret edin. Kalibrasyon sürecini izleyin. Ürün yazılımı mühendisiyle konuşun. İşleme mimarisini ayrıntılı olarak açıklayabilen bir fabrika, ürünü sadece modüllerden monte etmekle kalmayıp, aslında ürünü inşa eden bir fabrikadır.
AITE Optical'da 11-kişilik Ar-Ge ekibimiz, optik tasarımdan donanım yazılımına ve kalibrasyona kadar tüm sinyal işleme zincirinin sahibidir. 2002'den bu yana bizim modelimiz budur ve yıllık 400000+ ünitede kusur oranını %1'in altında tutmamızın nedeni de budur.
İletişim: fredhu@aitegd.com|https://www.aiterangefinder.com
Keşfetmek:AITE Optik Ar-Ge ve Üretim
