InSight-Bildverarbeitungslösungen
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| Produktfamilien-Verschlagwortung |
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 Bildverarbeitung Bildverarbeitungssysteme, universell einsetzbar Systemintegration für Mehrzweck-Bildverarbeitungssysteme Systemintegration für Cognex-Bildverarbeitungssysteme |
| Funktionsprinzip |
| Zur Programmierung der Bildverarbeitungslösung wird ein Laptop oder alternativ ein Control Pad an die Kamera angeschlossen und das Konfigurationsprogramm aufgerufen. Durch eine Spreadsheet-Programmierung wird in einer Tabelle die notwendige Befehlsabfolge generiert. Parallel kann man am Bildschirm das von der Kamera aufgenommene Bild sehen und so die Einstellungen von z.B. Kontrastverhältnissen optimieren. Hinter den Spreadsheet-Befehlen verbergen sich Auswerte-Algorithmen die eine jeweils abgegrenzte Auswertefunktionalität bieten. Für Anwendungen wie Objekterkennung oder Montagekontrolle müssen nun die einzelnen Funktionen in einem Programm kombiniert werden. Dieser Ablauf der Bildverarbeitung wird im folgenden beschrieben: Der erste Schritt ist die Bildaufnahme des beleuchteten Objekts durch die Kamera und dessen Digitalisierung. Im nächsten Schritt wird durch Vorverarbeitungsalgorithmen die Unterscheidbarkeit von zu erkennenden Merkmalen und dem Hintergrund verbessert. Zu den hier angewendeten Maßnahmen zählen u.a. Filteralgorithmen, automatische Helligkeitsanpassungen und die Shadingkorrektur. Bei der Helligkeitsanpassung wird die Grundhelligkeit des Bildes aufgrund variierender Lichtverhältnisse durch Sonneneinstrahlung oder variierende Oberflächenbeschaffenheit korrigiert. Durch die Shadingkorrektur werden Helligkeitsverläufe im Bild aufgrund ungleichmäßiger Ausleuchtung korrigiert, so dass Objekt und Bildhintergrund anschließend mit einer konstanten Helligkeit erscheinen. Auf diesem für die weitere Auswertung vorbereiteten Bild gilt es nun, das relevante Objekt zu isolieren, zu lokalisieren und zu erkennen: Die häufigste Methode zur Trennung von Objekt und Hintergrund ist die Binarisierung des Bildes. Hierzu wird das Grauwertbild mittels einer festen oder einer in der Bildvorverarbeitung ermittelten variablen Grauwertschwelle in Objektflächen und Hintergrundflächen segmentiert. Über eine Berechnung von Schwerpunktskoordinaten und Achsrichtungen mit geringstem oder größtem Flächenträgheitsmoment können anschließend Position und Drehlage ermittelt werden. Damit kann die weitere Bildauswertung mit der entsprechend beaufschlagten Positionskorrektur erfolgen. Erkennung und Prüfung der separierten Objekte erfolgt danach über die Berechnung geometrischer Merkmale wie z.B. der Pixelanzahl von Flächen oder dem Längenverhältnis der Achsen. Darüber hinaus können Abstände gemessen, Konturabweichungen gegenüber einem Toleranzband geprüft oder die Ausprägung einer Farbe kontrolliert werden. Durch den Vergleich der berechneten Merkmale mit vorgegebenen Grenzwerten kann die Klassifizierung der Objekte und dadurch die Ausgabe eines Prüfentscheides umgesetzt werden. Eine weitere Methode zum Auffinden der für die Auswertung relevanten Bildausschnitte ist die Kantenantastung. Realisiert wird dies durch eine Untersuchung des Grauwertverlaufes innerhalb des Bildes. Verändert sich der Grauwert sprunghaft deutet dies auf eine Objektkante hin. In der Auswertung dieser Linien wird die Kontur des Bauteiles ermittelt. Bei anderen Aufgaben wiederum ist es zweckmäßig, die Objekte durch "Template Matching" direkt und ohne eine Segmentierung zu suchen. Hierzu wird eine abgespeicherte Vorlage solange nach einem vordefiniertem Algorithmus in unterschiedlichen Dreh- und Axiallagen mit dem jeweiligen Bildausschnitt verglichen, bis eine bestmögliche Übereinstimmung lokalisiert wurde oder sicher die Aussage getroffen werden kann, dass sich das gesuchte Objekt nicht in dem Bild befindet. |