Die digitale Bildverarbeitung ist in den letzten Jahren immer mehr aufgekommen. Im Unterschied zu einem herkömmlichen Sensor werden bei einer Bildaufnahme nicht nur einzelne Werte aufgenommen, sondern eine ganze Reihe geometrischer Informationen. Die digitale Bildverarbeitung ist heutzutage schon sehr verbreitet und kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. In der Industrie sind die Anwesenheitsprüfung (z.B. von Etiketten), die Vermessung von Bauteilen oder die Erfassung ihrer Orientierung, um sie nachfolgend mit einem Roboter zu greifen häufige Aufgaben der Bildverarbeitung.

Einlesegeräte
Das Einlesen des Bildes erfolgt mit einer digitalen Bildkamera, die den Dateninhalt des Bildes an die Auswertelektronik übermittelt. Es gibt eine grosse Auswahl an Bildkameras auf dem Markt. Bei der Auswahl der Kamera muss auf die Aufgabe der Bildauswertung geachtet werden. Grundsätzlich werden Flächenkameras (2D-Kameras) und Zeilenkameras (1D-Kameras) angeboten.

Flächenkameras (2D-Kameras)
Bei der Flächenkamera wird ein Bild in 2D, also als Fläche aufgenommen und verarbeitet. Ein Objekt kann anhand des Bildes auf verschiedenste Anforderungen geprüft werden.

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Bildquelle: www.eltrotec.com

Zeilenkameras (1D-Kameras) Die Zeilenkamera nimmt ein Bild nur Zeilenweise auf. Anders als bei der 2D-Kamera werden hier mehrere Bilder für eine Auswertung benötigt. Dabei wird meistens ein Objekt mit konstanter Geschwindigkeit an der Kamera vorbeigeführt. Durch das Vergleichen der Zeilen kann ein Objekt z.B. auf seine Dicke überprüft werden. Weitere Anwendungsbeispiele sind unter Anwendungsgebiete aufgeführt.

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Bildquelle: www.eltrotec.com

Bildaufbau
Bevor wir die verschiedenen Stufen der Bildverarbeitung betrachten, sollten wir uns überlegen, wie überhaupt ein Bild in digitaler Form aufgebaut ist. Ein digitales Bild einer Flächenkamera kann im Prinzip als eine grosse Zahlenmatrix interpretiert werden.

{.imgcenter} Bildquelle: www2.in.tu-clausthal.de

Dabei Kann das Bild wiederum in Blöcke aufgeteilt werden, die aus einer bestimmten Anzahl Pixel besteht. Die Bildinformation eines solchen Blockes ist im Bild oben ersichtlich. Das Ganze Bild setzt sich nun aus mehreren solchen Blöcken zusammen bzw. aus mehreren Zahlenmatrizen, die das ganze Bild repräsentieren.

Struktureller Ablauf bei der Bildverarbeitung
Wie schon gesagt, besteht ein Bild aus einer ganzen Reihe von geometrischen Informationen. Deshalb ist auch ein grösserer Signalverarbeitungsaufwand notwendig als z.B. bei einem normalen Sensor. Die Bildverarbeitung besteht typischerweise aus folgenden vier Stufen:

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Bilderzeugung
Zunächst wird das Bild erzeugt, d.h. ein Bild wird in der realen Welt erfasst und digitalisiert. Die Bildqualität ist hierbei ein zentraler Punkt. Unschärfe, schlechter Kontrast, falsche Auflösung, schlechte Beleuchtung können die nachfolgende Bearbeitung massiv beeinträchtigen. Bei der Beleuchtung ist neben genügender Helligkeit (vor allem bei bewegten Objekten bzw. bei hoher Bildfrequenz) auch auf die Schattenbildung zu achten. Je nach Objekt eignet sich Durchlicht oder Auflicht besser. Die Bildaufnahme wird i.A. automatisch ausgelöst (durch ein geeignetes Triggersignal) wenn das Objekt an der richtigen Stelle steht.

Die Bildaufnahmefrequenz ist abhängig von der Kamera, der Datenübertragung und den anschliessenden Speichergeräten. Mit modernen Geräten sind Aufnahmefrequenzen bis über 10‘000 Bilder/s möglich, allerdings oft mit reduzierter Auflösung. Damit können sehr schnelle Vorgänge aufgezeichnet und in Zeitlupe dargestellt werden.

Bildbearbeitung
Auf dieser Stufe werden die Bildinformationen soweit aufbereitet, dass Sie für die Bildanalyse geeignet sind. Hier werden Bildfehler korrigiert und spezielle Vorbereitungen getroffen. Dazu kann eine Helligkeits- oder Kontrastverbesserung gehören. Oft sind s/w-Kameras für industrielle Anwendungen genügend. Andernfalls müssen ev. noch Farbraumtransformationen durchgeführt werden. Ausserdem gehören zur Bildbearbeitung:

• Geometrische Entzerrungen
• Ergänzung fehlender Strukturen
• Filterung

Ein zentrales Element der Filterung ist die Kantenerkennung. Deshalb wollen wir die Kantenerkennung hier noch etwas genauer betrachten. Kanten sind ein rasche Änderung der Grauwerte.

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Um Kanten aufzufinden, kann man zwei Methoden nutzen:

• Template Matching
• Differenzoperator 1. und 2. Grades

Da Template Matching sehr zeitintensiv ist, wird diese Methode im Allgemeinen vermieden.

Stattdessen nutzt man Ableitungen zum Auffinden von Kanten.

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Beispiel für eine Kantenerkennung:
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Bildanalyse
Die Bildanalyse beschäftigt sich mit dem Auffinden von Bildeigenschaften und deren Sammlung. Letztendlich erhalten wir:

• Listen von Objekte
• Beschreibungen von Objekten (Fläche, Form, Konkavitäten) Stellt das Vorhandensein komplexer Objekte fest

Bildauswertung
Die gesammelten Zusatzinformationen werden zu globalen Aussagen und Zusatzinformationen kombiniert. Beispiele für die Ausgabe:

• Steuerung von Werkprozessen
• Anzeige von Messergebnissen

Eine digitale Bildkamera kann je nach Hersteller verschieden angesteuert werden. Am üblichsten sind die für die Ansteuerung jedoch eine RS232-/ oder USB Schnittstelle in die Geräte eingebaut. Es gibt auch Kameras die bereits über eine SPS Schnittstelle verfügen.

Datenkapazität:
Bei der Bildverarbeitung ist die Datenkapazität etwas anders zu betrachten als bei den anderen Identifikationssystemen. Hier wollen wir uns überlegen, wie viel Bildinformationen eine Kamera pro Bild aufnehmen kann. Man spricht dabei auch von der Auflösung der Kamera bzw. des Bildes. Dies wird in der Regel in Pixel angegeben.

Datensicherheit:
Die Bildinformationen werden für diese Anwendungen unverschlüsselt übertragen, da kein Sicherheitsrisiko besteht.

Fehlerkorrektur:
Bei der Bildverarbeitung bestehen viele Möglichkeiten, um Bilder zu korrigieren bzw. abzuändern. Meistens werden Korrektur von Aufnahmefehlern (Unschärfe, Kontrast), Korrektur von Übertragungsfehlern (Rauschen) und Hervorhebung von Bildeigenschaften (Kanten, Regionen) durchgeführt.

Die Bildverarbeitung wird in der Industrie hauptsächlich verwendet für:

• die Objekterkennung
• die Lageerkennung
• Vollständigkeitsprüfung
• Form− und Maßprüfung
• die Oberflächeninspektion

Es gibt eine Vielzahl möglicher Praxisanwendungen. Hier einige Beispiele, für welche Zwecke ein Bildverarbeitungssystem eingesetzt werden kann:

Flächenkameras:
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Bildquelle: www.eltrotec.com

Zeilenkameras:

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Bildquelle: www.eltrotec.com

Ausblick
Die digitale Bildverarbeitung hat sich in den vergangenen Jahren stark entwickelt. Obwohl die Technologie sehr komplex aufgebaut ist, werden immer mehr Bilderverarbeitungssysteme eingesetzt, um Prozesse zu optimieren. Im Vergleich zu herkömmlichen Sensoren können mit der Bildverarbeitung mehrere Aufgaben auf einmal gelöst werden. Beispielsweise kann bei der Qualitätsprüfung einer Flasche mit einer Bildaufnahme das ganze Produkt überprüft werden.