Bildvearbeitung
Ohne Schatten geht es nicht
In Applikationen, in denen konventionelle Sensoren an ihre technischen Grenzen stoßen, können Vision-Systeme zu Problemlösern werden. Aber wann ist der Einsatz von Bildverarbeitung geboten und welche Fallstricke gibt es?
Standardsensoren wie induktive Schalter, optische Gabellichtschranken, optische Taster oder Lasertaster stoßen sehr schnell an ihre Leistungsfähigkeit, wenn ein zu prüfendes Objekt nicht exakt zum Sensor ausgerichtet werden kann. Ein typisches Beispiel sind Objekte, die mehr oder wenig „chaotisch“ auf ein Förderband fallen und nicht in eine genaue Prüfposition zu bringen sind. Konventionelle Sensorik ist in der Regel auch mit der Prüfung mehrerer Merkmale an einem Objekt überfordert. Sollen beispielsweise an einem Gussteil mehrere Bohrungen geprüft werden, sind dafür mehrere induktive Sensoren notwendig – für jede Bohrung einer.
Zudem besteht die Gefahr, dass sich die Sensoren gegenseitig beeinflussen und somit verfälschte Prüf-Ergebnisse ausgeben. Ebenso zeigen Prüflinge der Standardsensorik sehr schnell ihre Grenzen auf, wenn die Position von Fehlstellen variiert oder deren Flächen zu prüfen sind. Ein Nadellager, bei dem an einer oder gar an verschiedenen Positionen Nadeln fehlen, ist ein typisches Szenario, das den Einsatz von Bildverarbeitung verlangt. Auch bei der Erfassung und Kontrolle von Spritzteilen wie Dichtungen ist konventionelle Sensorik nicht in der Lage, eine Verdrehung oder einen fehlenden Bereich sicher zu erkennen.
Multitalent für unzählige Branchen
Dieser Auszug aus praktischen Einsatzfeldern belegt, wie vielschichtig die Problemstellungen bei der Erkennung und Prüfung von unterschiedlichsten Objekten sein können. In fast allen Branchen kommt daher Bildverarbeitungssensorik zum Einsatz.
Ein Bildverarbeitungssensor setzt sich im Grunde aus einer Kamera, einem Rechner zur Bildverarbeitung, der Software, einer Optik und der Beleuchtung zusammen. Je nach Einsatzgebiet beziehungsweise Prüfaufgabe besteht die Wahl zwischen einem All-in-one-Kamerasensor als Vision-System, das alle Komponenten in einem Gehäuse vereint, und einer flexiblen Lösung (One-for-all-Kamerasensor) für Applikationen, die einen variablen Arbeitsabstand oder verschiedene Abmessungen und Ausleuchtungen des Sichtfelds erfordern. Typische Aufgaben, die ein solches Gerät in der Praxis übernehmen kann, sind so genannte maßliche Prüfungen, bei denen Längen, Breiten, Höhen und Abstände, Winkel, Orientierung, Flächeninhalte, Schwerpunkte, Formen, Konturen und Helligkeiten gemessen werden. Das zweite Gebiet behandelt nicht maßliche Prüfungen (Lehren) wie die Lage-Erkennung, Vollständigkeits- oder Anwesenheitskontrolle, Farben- und Muster-Erkennung, Objekt-Erkennung und Teile-Identifikation, Attribute und Oberflächeninspektionen.
Vision-Sensoren: All-in-one-Systeme sind manipulationssicher, aber – hinsichtlich des Montage-Abstands – weniger flexibel als Kamerasysteme mit einstellbaren Objektiven. Generell sollten mindestens drei Beleuchtungsfarben zur Verfügung stehen.
© ipf electronicWas ein Vision-System in der Praxis wirklich leistet, zeigt ein Vergleich mit dem menschlichen Sehsinn. Zweifelsohne sind die Leistungen des Auges enorm und in einigen Bereichen einem Kamerasensor deutlich überlegen, nur eben nicht in allen Disziplinen. Betrachtet man lediglich die „Hardware“, so können Kamerasensoren der Leistungsfähigkeit des menschlichen Auges das Wasser nicht reichen. Die Netzhaut des Auges ist vergleichbar mit rund 1000 Lagen von Bildverarbeitungsprozessoren, die zehn Bilder pro Sekunde verarbeiten. Dies entspricht einer Auflösung von 10 Mrd. Pixeln. Darüber hinaus verarbeitet der Sehsinn sehr schnell komplexe Informationen und ist durch stereoskopisches Sehen zur 3D-Erfassung von Objekten in der Lage.
Allerdings lässt die Leistungsfähigkeit der Augen bei fortgeschrittener Dämmerung und in der Nacht stark nach. Für das farbliche Sehen am Tage verfügt das Sehorgan über 6 Mio. Zapfen. Bei Einbruch der Dunkelheit oder nachts werden indes 120 Mio. Stäbchen im Auge aktiviert. Jetzt kann das Sehsinn nur noch zwischen Schwarz und Weiß differenzieren und je nach Lichtverhältnissen weniger als 100 Graustufen erkennen. Dies entspricht einer Auflösung von gerade 6 Bit. Die Flimmergrenze liegt dann bei rund 16 Hz. Ein Kamerasensor unterscheidet hingegen 256 Graustufen (8 Bit) und seine Bildwiederholfrequenz ist mit 15 Hz der Flimmergrenze der Augen bei Nacht ebenbürtig.
Bei hoher Konzentration des Betrachters und guten Lichtverhältnissen kann das Auge zwar geringste Kontrastunterschiede wahrnehmen. Diese exzellente Kontrastwahrnehmung wird aber durch die relativen Helligkeitsunterschiede zunichte gemacht. Dagegen orientiert sich die Bildverarbeitungssensorik an den absoluten Helligkeitsunterschieden.
Darüber hinaus hat das Auge nur eine sehr begrenzte Aufmerksamkeitsdauer und ermüdet bei monotonen Tätigkeiten, wie der ständigen Prüfung gleicher Objekte. Studien belegen: Bei der Prüfung von Objekten durch drei Mitarbeiter ist eine Zuverlässigkeit von 99 % erreichbar. Bei Oberflächenkontrollen auf Risse oder Kratzer sinkt die Zuverlässigkeit sogar auf 70 bis 85 %. Bei hohen Stückzahlen geht kein Weg an Bildverarbeitungssensorik vorbei, denn sie arbeitet zuverlässig, objektiv und stets ermüdungsfrei.
Die Einflussfaktoren beachten
Um mit Vision-Systemen eine hohe Zuverlässigkeit und reproduzierbare Prüf-Ergebnisse zu erzielen, sind einige wesentliche Einflussfaktoren zu berücksichtigen. Der Bildsensor eines Kamerasystems erkennt die Farbe eines zu prüfenden Objekts in Graustufen. Dessen Pixel speichern jeweils die die Helligkeit von 0 (schwarz) bis 255 (weiß), also in 256 Graustufen. Was das Auge hoch aufgelöst sieht, stellt der Bildaufnehmer „pixelig“ dar. Die Folge ist der sogenannte Treppeneffekt bei Objekten mit Radien.
Zwei Drittel ist Beleuchtung
Licht und Schatten: Eine falsche Ausleuchtung und Position der Objekte außerhalb der Bildmitte des Sensors verursachen unerwünschte perspektivische Effekte.
© ipf electronicKaum ein Aspekt wird beim Einsatz von Bildverarbeitungssensoren so häufig unterschätzt wie die Beleuchtung. Sie bestimmt zu zwei Dritteln die Zuverlässigkeit einer Bilderverarbeitungslösung, da Helligkeit und Richtung des Lichtes die Bilddarstellung und das Prüf-Ergebnis entscheidend beeinflussen. Bildverarbeitungsalgorithmen „leben“ quasi von Grauwert-Übergängen. Zu viel Licht kann daher die Bildinformation – die Beurteilungsmerkmale – zerstören. Überbelichtung oder auch eine zu starke Sättigung lassen sich nur vermeiden, indem die hellsten Grauwerte der Abbildung um rund 10 % kleiner sind, als der bei weiß erreichte Maximalwert (255).
Überdies beeinflusst die Farbe des Lichts die Darstellung eines Prüflings sowie des Hintergrundes, auf dem sich ein Prüfobjekt befindet. Ein Beispiel: Bei einer in rot, grün und blau aufgeteilten Oberfläche wird bei roter Beleuchtung der rote Bereich aufgrund der gleichen Wellenlängen als weiße Fläche ausgegeben. Eine farbige Oberfläche, die der Lichtfarbe entspricht (rot-rot), wird als helles Schwarzweiß-Abbild dargestellt. Ist die Farbe des Prüflings jedoch komplementär (ergänzend) zur Beleuchtungsfarbe, wird die Oberfläche als dunkle Schwarzweiß-Darstellung abgebildet. Eine orangefarbene Oberfläche würde dementsprechend bei Beleuchtung mit ihrer Komplementärfarbe Blau als schwarze Fläche abgebildet.
Die Lichtfarbe beeinflusst die Darstellung von Prüfling und Hintergrund. Eine der Lichtfarbe entsprechende, farbige Oberfläche wird in Grauwerrten abgebildet. Ist die Farbe des Prüflings komplementär zur Beleuchtungsfarbe, ist dessen Abbild schwarz.
© ipf electronicFür eine kontrastreiche Abbildung des Prüfobjektes darf die Wahl der richtigen Beleuchtungsfarbe nicht unterschätzt werden. Wenigstens drei Beleuchtungsfarben sollten daher bei einem Kamerasensor zur Auswahl stehen. Bei der korrekten Ausleuchtung von zu prüfenden Teilen ist darüber hinaus deren Entfernung zur Lichtquelle von Bedeutung. Laut dem fotometrischen Entfernungsgesetz nimmt die Beleuchtungsstärke E (die Lichtstärke pro Flächenelement) quadratisch mit der Entfernung zur Lichtquelle ab. Je weiter die Beleuchtung von einem Prüfling entfernt ist, desto heller sollte die Lichtquelle sein. Alternativ zur Einstellung der Bildhelligkeit über die Lichtquelle lässt sich die Beleuchtungsintensität ebenso durch die Belichtungszeit des Bildaufnehmers anpassen.
Ein Kamera-Objektiv muss einen Prüfling möglichst maßstabsgetreu, scharf, kontrastreich, farbtreu und gleichmäßig abbilden. Soweit die Theorie. Praktisch haben alle Objektive immer Abbildungsfehler, die Effekte wie Verzerrungen, Verzeichnungen sowie perspektivische Fehler verursachen können. Letztere treten gerne in Kombination mit der Beleuchtung auf. Diese Effekte sind häufig dann zu beobachten, wenn sich das Objekt nicht in der Bildmitte des Sensors befindet. Diesem Aspekt muss daher besondere Aufmerksamkeit geschenkt werden.
Prüfling innerhalb der Schärfentiefe bewegen
Um ein möglichst scharfes Bild des Prüfobjekts zu erhalten, braucht es gewisse Kenntnisse hinsichtlich der Schärfentiefe von Objektiven. Innerhalb des als Schärfentiefe bezeichneten Bereichs werden die Gegenstände im Objektraum eines abbildenden optischen Systems hinreichend scharf dargestellt. Für den praktischen Einsatz von Bildverarbeitungssystemen bedeutet das: Ein Prüfling darf nur im Bereich der Schärfentiefe bewegt werden, damit sich dessen Abbild auf der Bildebene nicht merklich verschlechtert.
All-in-one-Kamerasensoren haben vor diesem Hintergrund den Vorteil, dass die maximale optische Schärfe über den Arbeitsabstand zum Prüfling vorgegeben wird. Der Vorteil: Ohne einstellbares Objektiv besteht keine Gefahr einer Fehlbedienung oder Sabotage. Darüber hinaus sind diese Lösungen bei einem Defekt ohne aufwendige Neujustage oder Voreinstellungen schnell austauschbar.
Werkzeugabnutzung verfälscht Bildauswertung
Ein unscharfes Abbild des Prüflings kann ebenso entstehen, wenn sich Objekt oder Kamerasensor bewegen, zum Beispiel durch Schwingungen. Diese Bewegungsunschärfe fällt umso größer aus, je länger die Belichtungszeit ist. Bei der Detektion von Prüflingen, die sich sehr schnell bewegen, ist demnach auch die Wahl der richtigen Belichtungszeit relevant. Oftmals sind es optische, mechanische oder chemische Einflüsse, die das Abbild eines Prüflings verändern. Eine typische mechanische Einflussgröße stellt der Abnutzungsgrad eines Werkzeugs dar. Wird ein Objekt mit einem scharfen Schneidstempel aus einem Metallteil gestanzt, sind die Kanten dieses Objekts im Abbild des Kamerasensors deutlich ausgeprägt. Mit zunehmendem Verschleiß des Stempels wird die Objektkante jedoch rund. Ein Teil des Lichts, das von oben auf die Objektkante trifft, wird daher nicht zum Objektiv reflektiert, sondern streut. Gestanzte Löcher erscheinen dadurch mit zunehmendem Verschleiß des Werkzeugs im Abbild des Kamerasensors größer, als sie in Wirklichkeit sind.
Ebenso verändert Korrosion das Abbild eines Prüflings, da die Oberfläche im Vergleich zu einer glänzenden Oberfläche ein anderes Reflexionsverhalten aufweist. Somit liegt auch hier eine nennenswerte Beeinflussung vor, die es zu beachten gilt. Optische Einflussfaktoren entstehen vor allem durch die Farbe von Prüflingen. Wechselt etwa die Oberfläche eines Prüflings von hell auf dunkel, wirkt sich diese Veränderung auf die Graustufendarstellung des Kamerasensors aus, da helle Oberflächen das Licht stärker reflektieren als dunkle. Oft treten die Einflussfaktoren in Kombination auf. Ein Ölfilm (chemisch) auf Oberflächen ändert das Reflexionsverhalten und damit das optische Verhalten des Prüflings im Abbild des Kamerasensors.
Autor: Uwe Kleinschmidt ist bei der Firma ipf electronic im Produktbereich Kamerasensorik für die technische Beratung zuständig.













