Trends in der IBV
Bildverarbeitung in automatisierte Prozesse integrieren
Fortsetzung des Artikels von Teil 2
Vielfältige Anwendungsmöglichkeiten
Die oben beschriebenen vier Stufen geben nur einen groben Überblick darüber, wie Bildverarbeitungssysteme eingesetzt werden können. Ihre Fähigkeiten eröffnen ein weitaus größeres Spektrum von Anwendungsmöglichkeiten. Die Applikationen reichen von der Messdatenerfassung während der Herstellung über die Integritätsprüfung von Verpackungen bis hin zum Lesen und Verifizieren von Druckerzeugnissen, Barcodes und Etiketten.
Die Vermessungsaufgaben lassen sich in drei Kategorien unterteilen: 1D, 2D und 3D. Die 1D-Vermessung dient hauptsächlich dazu, Positionen, Abstände oder Winkel von Kanten zu bekommen. Die 2D-Vermessung bietet eine Vielzahl von Messungen wie Fläche, Form, Umfang, Schwerpunkt, die Qualität des Oberflächenbildes, Messungen auf Kantenbasis sowie das Vorhandensein und die genaue Position von Merkmalen. Der Musterabgleich eines Objekts mit einer Vorlage ist ebenfalls ein wesentlicher Bestandteil der 2D-Werkzeuge. Das Lesen und Überprüfen von Zeichen und Text sowie das Dekodieren von 1D- oder 2D-Codes bilden weitere wichtige Aufgaben.
3D-Messmethoden liefern zusätzliche Höheninformationen und ermöglichen die Messung von Volumen, Form und Oberflächenmerkmalen wie Vertiefungen, Kratzern und Dellen sowie die 3D-Formerkennung. Endlosmaterial in Form von Bahn- oder Plattenware wie beispielsweise Papier, Textilien, Folien, Kunststoffe, Metalle, Glas oder Beschichtungen werden im Allgemeinen mit Zeilenkamerasystemen auf Fehler geprüft. Die Bildverarbeitung spielt eine wichtige Rolle bei der End-of-Line-Inspektion, wo sie Unique Identifiers (UIDs) in Form von 1D- oder 2D-Codes, Alphanumerik oder sogar Brailleschrift für Track-and-Trace-Anwendungen in den unterschiedlichsten Branchen wie Luft- und Raumfahrt, Automobil, Lebensmittel, Gesundheitswesen und Pharmazie lesen kann. Menschenlesbare Daten auf Verpackungen wie Chargennummern, Mindesthaltbarkeits- oder Verfallsdaten sind auch für Produkte wie Lebensmittel, pharmazeutische und medizinische Erzeugnisse sowie Kosmetika wichtig.
Auch in Roboteranwendungen wird das maschinelle Sehen immer bedeutender. Industrieroboter kommen in der Fertigung bereits umfassend zum Einsatz. Mit dem Aufkommen kollaborierender Roboter, sogenannter Cobots, und der rasanten Entwicklung der 3D-Bildverarbeitung werden sie besonders für die kamerageführte Robotik oder den „Griff in die Kiste“ (Random Bin-Picking) viel häufiger in Kombination eingesetzt. Das Bildverarbeitungssystem identifiziert die genaue Position des Objekts und gibt die Koordinaten an den Roboter weiter. Die Fortschritte in der Roboter-Maschine-Schnittstellentechnik vereinfachen diesen Prozess erheblich.
„Make it happen“ - Robuste Lösungen für alle Anforderungen
Bildverarbeitungstechnik umfasst alle Komponenten eines Vision-Systems wie Kameras, Objektive, Optiken, Framegrabber, Computer, Software und Kabel. Wichtig dabei ist das Know-how, die am besten geeigneten Komponenten auszuwählen, um zuverlässige Anwendungslösungen zu verwirklichen. Stemmer Imaging beispielsweise bietet als europäischer Anbieter von Bildverarbeitungstechnik seinen Kunden innovative Bildverarbeitungsprodukte, umfassendes Fachwissen und langjährige Erfahrung. Auf diese Weise kann das Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen liefern, von konfigurierten Komponenten bis hin zu vertikalen Subsystemen für Systemintegratoren, oder kundenspezifische Lösungen für OEMs erstellen. Dies wird immer wichtiger, wenn es um die Entwicklung von Bildverarbeitungssystemen geht, die in andere Anlagen und Fertigungsprozesse integriert sind. Viele Bildverarbeitungs-Bibliotheken und Toolkits lassen sich jetzt in Embedded-Bildverarbeitungs-Boards portieren, die meist auf ARM-Architektur beruhen und kosteneffizient für Anwendungen mit höheren Stückzahlen sind. Die Kombination dieser Verarbeitungsmöglichkeiten mit kostengünstigen Kameras, einschließlich Platinenkameras, ermöglicht die Integration von Bildverarbeitungs-Systemen in eine Vielzahl von Produkten und Prozessen mit immer geringeren Kosten. Darüber hinaus eröffnet die Verwendung von Deep-Learning- und Machine-Learning-Techniken in Bildverarbeitungs-Anwendungen mehr Möglichkeiten für organische Produkte mit variierenden Merkmalen. Außerdem können sie auch in kostengünstigen Embedded-Systemen laufen und ermöglichen somit preisgünstige Systeme.
Mark Williamson ist Director Corporate Market Development bei Stemmer Imaging.
- Bildverarbeitung in automatisierte Prozesse integrieren
- Die vier Stufen der Integration industrieller Bildverarbeitung
- Vielfältige Anwendungsmöglichkeiten
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