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Was ist Bildverarbeitungsoptik?
Definition der Optik für maschinelles Sehen
Die Bildverarbeitungsoptik umfasst Optiken und optische Elemente wie Beleuchtungseinheiten, Linsen, Spiegel und Prismen, die für die automatisierte Sichtprüfung durch Maschinen entwickelt und gefertigt werden. Nahezu jedes industriell gefertigte Produkt wird einer Sichtprüfung unterzogen, bei der verschiedene Aspekte des Zustands des jeweiligen Objekts überprüft werden.
Beispiele für geprüfte Elemente sind:
- Form, Größe, Dimensionsstabilität
- Korrekte Position und Ausrichtung im Raum
- Optische Eigenschaften wie Farbe und Aussehen
- Vorhandensein oder Fehlen eines Defekts
- Vorhandensein oder Fehlen erwarteter Bauteile (z. B. in einer Leiterplattenbestückung)
Weitere Informationen zur Optik von Bildverarbeitungssystemen finden Sie in Referenz [1].
Inhaltsübersicht
Wie funktioniert die Bildverarbeitungsoptik und welches Problem löst sie?
Mithilfe von Beleuchtung, Linsen und Sensoren erfasst die Bildverarbeitung Informationen, die für computergestützte Aufgaben relevant sind. Sie bietet vielfältige Einsatzmöglichkeiten, beispielsweise die Krebserkennung, die Schätzung des Tumorvolumens, die Klassifizierung von Früchten in verschiedene Qualitätsstufen, die Qualitätskontrolle in Produktionslinien, die Bestimmung des Reifegrades von Erntegut und vieles mehr.
Darüber hinaus nutzt die industrielle Qualitätskontrolle Bildverarbeitung, um die genaue Größe und Abmessung von Prüfobjekten zu messen und so die Produktqualität zu überprüfen. Dadurch entfällt die manuelle Messung jedes einzelnen Teils, was insbesondere in der Massenproduktion sehr zeitaufwendig ist.
Abbildung 1. Robotergestütztes Bildsensor-Kamerasystem in einer Arzneimittelfabrik
Für welche Branchen und Anwendungen eignen sich optische Systeme für die industrielle Bildverarbeitung?
Maschinelles Sehen und die Bereitstellung automatischer Inspektionssysteme können eine breite Palette von Branchen, Bedürfnissen und Anwendungen unterstützen, sodass praktisch jeder Hersteller, der an der Produktion und Lieferung von Waren auf den Markt beteiligt ist, von der visuellen Qualitätskontrolle der Produkte profitieren kann.
Recyclingzentren nutzen die Spektroskopie, um Kunststoffe nach Art zu sortieren und jede Art in verschiedenen Behältern zu sammeln.
In landwirtschaftlichen Lieferketten können maschinelle Bildverarbeitungssysteme beispielsweise dazu eingesetzt werden, hellgrüne Salatsorten von den dunkelgrünen Sorten auf einem Förderband zu trennen und diese dann separat zu verpacken.
Branchen wie der Vertrieb von Medizinprodukten, die Pharmaindustrie, die Automobilzulieferindustrie, die Elektroindustrie, die Massenproduktion von Unterhaltungselektronik, die Luftfahrt, die Avionik und die dazugehörigen Lieferketten nutzen maschinelles Sehen für Produktionsinspektionsaufgaben.
Abbildung 2. Barcode-Bildverarbeitungstechnologie für das Förderband einer industriellen Sushi-Produktionslinie in einer Lebensmittelfabrik.
Wie entwickelt und modelliert man ein optisches System für maschinelles Sehen?
Für die Entwicklung und Modellierung eines optischen Systems für die maschinelle Bildverarbeitung müssen zunächst die Anforderungen definiert werden, häufig hinsichtlich einer bestimmten Fokalebene des Bildgebungssystems und einer vorgegebenen Empfindlichkeit. Dies beeinflusst die Auslegung des Beleuchtungssystems, einschließlich der Wahl der Lichtquelle, der benötigten Leistung und des Lichterfassungsgrades. Insbesondere das Reflexionsvermögen der zu prüfenden Oberfläche – also wie viel Licht in den Strahlengang gelangt – hat direkten Einfluss auf die Beleuchtungsanforderungen.
Auf der Seite des Bildgebungssystems sind folgende Schlüsselfaktoren zu berücksichtigen:
- Die Größe des Merkmals, das am geprüften Teil ermittelt werden soll
- Die für Auflösung, Schärfentiefe und Signalpegel erforderliche numerische Apertur
- Der Abstand zwischen dem zu prüfenden Teil und der Linse
- Der Bereich (das Sichtfeld) des zu untersuchenden Teils, der abgebildet werden soll
- Polarisationseigenschaften des Objekts
Darüber hinaus kann es Systemmetriken geben, die sich mit allgemeineren Aspekten der Systemleistung befassen. Zum Beispiel:
- Anforderungen an ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis, einschließlich Anforderungen an die Funktion und Belichtung von Hochgeschwindigkeitskameras.
- Die hyperzentrische Abbildung von Bauteilen mit akzeptabler Verzerrung und großen Betrachtungswinkeln für die Seitenwände der Prüflinge kann einzigartige Beleuchtungsanforderungen erzeugen.
- Besondere Anforderungen für sehr große (oder schmale) Teilemaßstäbe
- Detektorarray-Eigenschaften wie Pixelabstand und Hauptstrahlwinkelbeschränkungen (ein Eingangsfaktor für die Telezentrie)
- Anforderungen an die Telezentrie, damit eine Änderung des Fokus die Objektgröße nicht verändert
- Spektralbereich, Probenwellenlängen und Wellenlängengewichte
- Vergrößerung
- Zulässige Verzerrung
- Hüllkurvenbeschränkungen
- Gewichtsbeschränkungen
- Produktionsmengen
- Kostenziel
Bildverarbeitungssysteme nutzen Bildsignalverarbeitung (ISP) zur visuellen Inspektion. Zu den Designüberlegungen für die ISP-Routinen gehören:
- Vorkenntnisse über das zu identifizierende Objekt sind hilfreich für die Entwicklung und das Training des Systems, sodass die Erkennungsalgorithmen für ein bestimmtes Objektensemble optimiert werden.
- Kenntnisse über die Eigenschaften von Bildgebungssystemen, wie Auflösung und Sichtfeld, sowie über die Eigenschaften von Bildsensoren, einschließlich Pixelarray-Abmessungen und Pixelgröße.
- Beleuchtungsverhältnisse der Szene
- Bildverarbeitungstechniken wie Kantenerkennung und Segmentierung
- Methoden zur Objekt- oder Merkmalserkennung
Für das Gesamtsystem stellen sich unter anderem weitere Fragen hinsichtlich des Gesamtumfangs und der Kosten.
Es ist entscheidend, ein optisches System zu entwickeln, das möglichst viele aufgabenrelevante Informationen erfasst und gleichzeitig berücksichtigt, wie Bildverarbeitungsverfahren die Systemleistung beeinflussen oder verbessern können. Zu den Designparametern gehören unter anderem strukturierte Beleuchtung, Kohärenz der Lichtquellen, Reflexionsvermögen, Absorption, Streuung, spektrale Empfindlichkeit, Phasenkontrast, Polarisationseigenschaften und Radiometrie.
Zur Unterstützung der Entwicklung eines Bildverarbeitungssystems bietet Keysight LightTools für die Beleuchtungsplanung, CODE V für die optische Systemplanung und ImSym als Plattform an, die ein durchgängiges Modell des Systems einschließlich Linsensystem, Detektoreigenschaften und Bildsignalverarbeitungsverfahren bereitstellt.
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Referenzen
[1] „Maschinelles Sehen: Automatisierte visuelle Inspektion: Theorie, Praxis und Anwendungen“, Beyerer, Puente Leon, Frese, Springer Verlag, 2016.
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