Kundenspezifisch angepasst

Manchen Applikationen ist mit bewährten Prüfmethoden wie Kantenerkennung, Merkmalsgewinnung oder einfachem Pixelzählen nicht Herr zu werden. Standardbildverarbeitungssysteme geraten hier an ihre Grenzen – es sei denn, es lassen sich kundenspezifische Prüfmethoden einbinden.

Manchen Applikationen ist mit bewährten Prüfmethoden wie Kantenerkennung, Merkmalsgewinnung oder einfachem Pixelzählen nicht Herr zu werden. Standardbildverarbeitungssysteme geraten hier an ihre Grenzen – es sei denn, es lassen sich kundenspezifische Prüfmethoden einbinden.

Die Überprüfung von Lebensmittelverpackungen ist alles andere als trivial, wie das Beispiel einer Fleischwarenfabrik zeigt, in der Grillwürste unter Vakuum in eine Folie eingeschweißt werden. Der anschließende Transport auf einem Förderband führt durch einen Ofen und über eine Kühlstrecke, um die Ware in den Verpackungen von möglichen Keimen zu befreien. Auf dieser Transportstrecke kann es zu Beschädigungen der Verpackung kommen, so dass sich die Würste nicht mehr im Vakuum befinden. Dies wirkt sich negativ auf die Haltbarkeit der Fleischwaren aus, die deshalb nicht in den Handel gebracht werden sollten.

Grund genug, ein Bildverarbeitungssystem wie den „P400“ von Panasonic an der Anlage zu installieren. Das PC-basierte System arbeitet mit „Vision P400“, einer Windows-Software, die sich intuitiv bedienenlässt und diverse industrietaugliche (Standard-)Prüfalgorithmen bietet. Die Prüffläche oder „Region of interest“ (ROI) wird in Kombination mit dem Algorithmus, der auf diesen Bildbereich angewandt wird, „Checker“ genannt. Als Standard- Checker-Tools verfügt das System über Prüffenster zum Pixelzählen, die Merkmalsgewinnung (beispielsweise zum Objekte zählen oder zur Positionsbestimmung), drei verschiedene Kantenfinderzur Vermessung, Bildsubtraktions-Checker zum Vergleich mit einem Referenzbild, OCR-Checker zum Lesen etwa von Seriennummern, Code-Reader zum Lesen von 2D- oder Barcodes sowie einen Contour-Vergleich-Checker zur Lagebestimmung von Objekten im Bild. Hinzu kommen drei Geometrie-Checker für die Ermittlung von Abständen, Winkeln und Schnittpunkten. Der Clou: Zusätzlich zur Standardfunktionalität ist es möglich, per Plug-in-DLL kundenspezifische Prüf-Algorithmen einzubinden. Das heißt, in Form von Plug-ins können mit DLLs neue Programmteile für ein bereits bestehendes Programm erstellt und darin nahtlos integriert werden, ohne dass am schon existierenden Programm Veränderungen vorgenommen werden müssen.

Zurück zur Fleischwarenfabrik: Nach genauer Analyse einiger Hundert Probebilder zeigte sich, dass bei den beschädigten Verpackungen aufgrund der Lichtstreuung von Luftblasen weiße Flecken erkennbar sind. Darüber hinaus ließen sich weitere Fehler – schwarze Flecken in der Wurst oder an der Verpackung, fehlerhafte Anzahl von Würsten, gequetschte, geteilte oder deformierte Würste – kategorisieren. Allerdings war mit den bis zu diesem Zeitpunkt im Bildverarbeitungssystem implementierten Standard- Prüffunktionen eine Lösung der Applikation nicht möglich: Die besondere Problematik bestand in der dynamischen Prüfflächengewinnung, da sich die Größe und Rotationslage der eingeschweißten Würste in gewissen Grenzen beliebig verändern konnte. Ergo wurde ein Customized Checker entwickelt, bei dem nach entsprechender Parametrisierung eine komplette Prüfung der Würste – auf Fehler wie schwarze Flecken oder falsche Anzahl – sowie der Verpackung – auf Lichtstreuung an Luftblasen – möglich ist. Das Grundprinzip des Algorithmus: Zunächst wird die Prüffläche mit einem einfachen Schwellwertverfahren extrahiert, bei dem ein maximaler und ein minimaler Schwellwert eingestellt wird. In einem zweiten Schritt werden mit einem gegen Helligkeitsschwankungen robusten Algorithmus – dem so genannten dynamischen Schwellwert – die Berührungslinien zwischen den Bratwürsten gefunden. Aus der Differenz zwischen den gefundenen Flächen wird die Prüffläche für die Suche nach weißen Flecken (Luftblase) und dunklen Flecken (Fehler in der Wurstproduktion) gewonnen. Als Ergebnis dieses Prüfcheckers steht die Anzahl der gefundenen Würste, die maximale Höhe und Breite einer Wurst sowie die Anzahl der hellen und dunklen Flecken in der Wurst zur Verfügung.