Machine Vision ist ein wesentlicher Bestandteil im Produktionsprozess von Industrieunternehmen: Mittels Bildeinzugsgeräten wie Scanner oder Kameras werden Bildinformationen zunächst digital aufgenommen und anschließend durch eine entsprechende Software-Bibliothek weiterverarbeitet. Fertigungsprozesse lassen sich so automatisieren und beschleunigen. Die Technologie findet beispielsweise Anwendung in der Qualitätssicherung etwa bei der Kontrolle von Platinen, Halbleitern und Mikrochips, der Oberflächeninspektion verschiedenster Materialien sowie der Fehler- und Vollständigkeitsprüfung. Zudem dienen die Verfahren der Positionsbestimmung, der Druckbildkontrolle, der Vermessung sowie der Identifikation und Erkennung von Objekten in Produktions- und Logistikprozessen.

Bisher liefen Machine-Vision-Systeme in erster Linie auf Servern oder Desktop-PCs, da die typischen Einsatz-Szenarien im industriellen Umfeld eher stationäre Hardware-Ressourcen erforderten. Veränderungen in der Produktion im Sinne von Industrie 4.0 verlangen jedoch nach mehr Mobilität und Flexibilität – und nach einer entsprechenden Bildverarbeitungs-Software, die sich auch auf tragbaren Endgeräten wie Tablets, Phablets und Smartphones nutzen lässt.

Fit für den mobilen Einsatz

Die mobile Machine-Vision-Software verfügt über robuste Tools zur Erkennung unterschiedlichster Zeichen.

© MVTec Software

Bislang gab es mobile Machine-Vision-Anwendungen nur in sehr begrenztem Umfang, etwa zum Lesen von Barcodes oder Datacodes. Nun hat jedoch die Firma MVTec ihre Software ‚Halcon‘ auf Android-Geräte portiert und macht die Machine-Vision-Technologie so fit für den mobilen Einsatz. Dazu erstellt der Programmierer mit Hilfe der integrierten Entwicklungsumgebung ‚HDevelop‘ die Bildverarbeitungs-Anwendung zunächst auf einem Standard-Desktop-PC. Anschließend lässt sich der erzeugte Code nach C oder C++ exportieren, mittels eines Cross-Compilers für die Zielplattform übersetzen und so ohne großen Aufwand auf dem Android-Device ausführen. Mit der ‚HDevEngine‘ hat der Entwickler zudem die Möglichkeit, entsprechende ‚HDevelop‘-Skripte auch ohne Code-Export und Cross-Compilierung direkt auf dem mobilen Android-Gerät auszuführen. Dank der Portierung der gesamten Software-Bibliothek steht der volle Funktionsum-fang des bisher nur stationär verfügbaren Bildverarbeitungs-Tools uneingeschränkt mobil zur Verfügung – mit der Folge, dass sich beispielsweise selbst komplexe 3D-Algorithmen auf den Android-Devices ausführen lassen.

Eine Einschränkung der Performance könnte sich allenfalls aus einer eventuell geringeren Rechenleistung des mobilen Endgerätes im Vergleich zu einem leistungsfähigen Desktop-PC ergeben. Die Grenzen der mobilen Bildverarbeitung werden also nicht von der Android-basierten Machine-Vision-Software selbst, sondern ausschließlich von der Leistungsfähigkeit der Hardware wie Prozessor und Arbeitsspeicher gesetzt. Kunden können ihre individuellen Anforderungen an ihre Version von ‚Halcon Embedded für Android‘ definieren. Auf Projektbasis erstellt MVTec dann die passende Lösung. Die Technologie eignet sich insbesondere für Embedded-Systeme, die mit der gängigen ARM-Prozessor-Architektur arbeiten.

Flexible Fernwartung von Industrieanlagen

Die BV-Lösung für Android-Devices trägt der wachsenden Bedeutung von Mobility in der Business-Welt Rechnung: Mobile Endgeräte – auch aus privatem Besitz – werden mehr und mehr in Unternehmen eingesetzt. Die Leistungsfähigkeit der Devices hinsichtlich Akku-Laufzeit, Speicherkapazität, Displaytechnik oder auch Prozessorleistung ist rapide angestiegen und wird stetig weiter optimiert.

Mit 'Halcon Embedded für Android' lässt sich die Anlagenwartung ­optimieren.

© MVTec Software

Da heute so gut wie jedes Smartphone und Tablet mit einer hochauflösenden Kamera ausgestattet ist, sind die technischen Voraussetzungen für mobile Machine-Vision-Lösungen gegeben. Insbesondere Tablets oder Phablets sind interessant, da sie sich aufgrund des größeren Displays besser für komplexe Anwendungen eignen. Gleichzeitig sind sie aber immer noch kompakt genug für den mobilen Gebrauch.

Bildverarbeitung auf Android-Basis ermöglicht eine Vielzahl von Machine-Vision-Anwendungen ‚aus der Hosentasche‘. Beispielsweise lässt sich damit die Wartung von Industrieanlagen optimieren: Muss in einem Schaltschrank eine bestimmte Komponente ausgetauscht werden, macht der Service-Techniker einfach eine Aufnahme per Mobilgerät. Die Bildverarbeitungs-Software erkennt das betreffende Bauteil und identifiziert es sicher. Zudem unterstützt das System die Erstellung eines sogenannten multimedialen Handbuchs: Dabei können Service-Mitarbeiter mittels mobilem Endgerät unterschiedliche Komponenten er­kennen und dann beispielsweise Anleitungen für bestimmte Instandhaltungs­vorgänge oder Zusatzinformationen online abrufen. Dies beschleunigt Wartungsprozesse und reduziert die Fehleranfälligkeit.

Optische Zeichenerkennung

Weitere Anwendungsmöglichkeiten ergeben sich im Rahmen der optischen Zeichenerkennung (Optical Character Recognition OCR), mit der sich Text- und Zeicheninformationen mobil scannen und erfassen lassen. Mit einer entsprechenden App ihres Versorgers können Kunden beispielsweise Strom-, Gas- oder Wasserzähler mittels Smartphone ablesen. Da die Werte unverzüglich an den Lieferanten übermittelt werden können, entfallen Medienbrüche, was auf beiden Seiten Zeit und Kosten spart. Auch Straßennamen lassen sich mobil erfassen und für Navigationsanwendungen nutzen. Durch die Erkennung von Kfz-Kennzeichen lässt sich der Check-out bei Autovermietungen beschleunigen. Und Vertriebsmitarbeiter können Kundendaten mit einer entsprechenden Applikation mobil scannen und direkt in eine Unternehmenssoftware übertragen. Darüber hinaus haben Autofahrer durch mobile Machine-Vision-Technologie die Möglichkeit, ihr Smartphone als Fahrassistenzsystem nutzen: Die hochauflösende Kamera in Kombination mit einer entsprechenden Anwendung kann beispielsweise als Spur-Assistent dienen. Und last but not least kann eine Applikation zur Blinzel-Erkennung den Fahrer bei plötzlich einsetzendem Schlaf warnen und so schwere Unfälle verhindern.

Autor: Johannes Hiltner ist Product Manager Halcon bei MVTec Software in München.