Auch in der industriellen Bildverarbeitung kann die Hardware ohne Software rein gar nichts

Auch in der industriellen Bildverarbeitung kann die Hardware ohne Software rein gar nichts

Auch in der Kalibrierung zeigen sich bemerkenswerte Neuentwicklungen: »Die Entwicklungsumgebung 'In-Sight Explorer' von Cognex bietet einen Assistenten, der Schritt für Schritt in die Kalibrierung der Bildpunkte mit den Roboterkoordinaten einweist«, stellt Zöller klar. »Dies ermöglicht unter anderem die Mehrbild-2D-Kalibrierung, verbessert die Genauigkeit und Wiederholbarkeit und minimiert Lokalisierungsfehler durch Korrektur der Linsen- und der perspektivischen Verzeichnung.« Ein weiteres Beispiel sei die Unterscheidung von Farbnuancen: »Die Bildverarbeitungs-Algorithmen und das erweiterte HSV/HSB-Farbmodell der Software 'VisionPro' lösen derartige Aufgaben zuverlässig und mit eindeutigen und wiederholbaren Ergebnissen«, wie Zöller betont.

Eine der Wissenschaften, die den Fortschritt in Sachen Bildverarbeitungs-Software vorantreiben, ist die Mathematik: »Neue Entwicklungen in der Mathematik stellen verbesserte Klassifikatoren bereit«, erklärt Eckstein. »Hierzu gehören beispielsweise die Support Vector Machines (SVM) und die Gaussian Mixture Models (GMM). Sie erhöhen die Klassifikationsleistung und sind leicht anzuwenden, weil sie die Trainingsdaten reduzieren.« Tropf gibt allerdings zu bedenken, dass automatische Lernverfahren, ob überwacht oder nicht, in ihrer Funktionsweise und besonders in ihrer Limitierung für den Endkunden transparent sein müssen. »Nur so kann der Kunde die Einsatzmöglichkeiten einschätzen und in problematischen Situationen ohne fremde Hilfe weiterkommen«, führt er aus. »Die zugrunde liegenden Mechanismen müssen an der Bedienoberfläche so offengelegt sein, dass der Kunde sie gezielt nutzen kann. Vision Tools setzt generell auf Methoden, die an der Bedienoberfläche im Einzelnen nachprüfbar sind.«

Einzug in die industrielle Bildverarbeitung halten ferner Verfahren zur Bildfolgenanalyse. Mit ihnen lassen sich beispielsweise Strömungen analysieren, der Rotationsmittelpunkt eines Objekts auf dem Fertigungsträger bestimmen oder die Geschwindigkeit eines Objekts ermitteln. »Auch in scheinbar 'abgegrasten' Bereichen wie Filterung und Merkmalsgewinnung entstehen neue Verfahren, die die Handhabung und Robustheit von Anwendungen deutlich verbessern«, fügt Eckstein hinzu. »Es gibt beispielsweise neue Glättungsfilter, die die lokale Kantenrichtung ausnutzen und gezielt nur in Richtung der Kante glätten. Farbbilder lassen sich mittlerweile direkt zur Bestimmung subpixel-genauer Kanten oder zum Shape-based Matching heranziehen.«

Software dominiert auch auf der Schnittstellen-Ebene

Um auf die Ebene der Schnittstellen zurückzukommen: Auch hier spielt die Software mittlerweile eine herausragende Rolle. Nicht von ungefähr verweist der GigE-Vision-Standard auf die Software-Schnittstelle GenICam (Generic Interface for Cameras), die standardkonforme Kameras beliebiger Hersteller untereinander austauschbar macht. GigE Vision setzt mithin GenICam voraus, wohingegen GenICam an keine Hardware-Schnittstelle gebunden ist und sich daher prinzipiell auch mit CameraLink, FireWire und USB 2.0 einsetzen lässt. Schmidgall sieht den eigentlichen Kundennutzen des GigE-Vision-Standards ohnehin in GenICam: »GigE Vision ist ein Transportlayer, über dem die Software angesiedelt ist und ihre Funktionen ausübt«, erläutert er. »Die Anwendung 'spricht' mit der GigE-Vision-Kamera aber nicht direkt, sondern über GenICam: Erst dieses Interface entkoppelt also die Applikation von der genutzten Bildverarbeitungs-Hardware.« Am Beispiel der Produktpalette von IDS bedeute dies, dass der Kunde je nach Anwendung frei wählen könne, ob eine USB-Kamera für 250 Euro ausreiche oder eine Hochleistungs-Gigabit-Ethernet-Kamera erforderlich sei.

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