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ATP (Fach) / VL7 (Lektion)

Industrielle Bildverarbeitung und Vision-Systeme

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  • Definition Visio-Systeme Eine reale Szene interpretieren und darauf basierend eine produktionsorientierte Reaktion auslösen
  • Unterteilung der industriellen Bildverarbeitung Datenaufnahme (Generierung und Konvertierung) Datenaufbereitung (Filterung, Ausschneiden des relevanten Bereichs) Datenverarbeitung (Erkennen definierter Objekte, Interpretation der Szene) Reaktion (Einleiten der aufgabenbezogenen Reaktion)
  • Prinzipieller Aufbau von Visio-Systemen Beleuchtung Objektiv Bildsensor Verarbeitungselektronik Datenschnittstelle
  • Arten der Beleuchtung Lichtquelle im Auflicht (Lichtkegel parallel zum Strahlengang) Lichtquelle im Dunkelfeld (Senkrecht zum Strahlengang) Lichtquelle im Durchlicht (Parallel zum Strahlengang richtung Kamera durch Prüfobjekt)
  • Verzeichnungseffekte Müssen für industrielle Anwendung eliminiert werden Steigt mit Entfernung zur optischen Achse
  • Intrinsische Kameraparameter Ursprung des Bildkoords, Brennweite, Radiale Verzerrungsfaktoren, Größe der Sensorelemente, Winkel zwischen den Sensorachsen
  • Kalibierrung einer Kamera Aufnahme einer Referenz aus verschiedenen Perspektiven Abgleich mit realem Element liefert Verzerrungsmodell der Kamera
  • Messprinzip Digitalkamera Lichtempfindlicher Sensor - bestehend aus vielzahl lichtempfindlicher Dioden - Auslesung der Ladung aller Pixel CMOS Farbe über Bayer-Masek Grün Rot und Blau
  • CCD vs CMOS CMOS: Complementary Metal Oxide Semiconductor (Paralleles auslesen, geringe lichtausbeute je Pixel) CCD: Charge Coupled Device (Serielles Auslesen, hohe Lichtausbeute)
  • Messprinzip - Signalrauschen Dunkelstrom: Ohne licht, temperaturabhängig, Kühlen verringert es Schrot-/Photonenrauschen: Quantennatur des Lichts, Photonenanzahl immer anders auch bei gleichem Licht
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  • Visio-Technologien Digitalkamera Stereo-Trianguation Laserscanner Time-of-Flight Structured Light
  • Einsatz von Filtern Überführung eines Eingangs- in ein Ausgangsbild mittels math. Abbildungen - Bildmanipulation Verrechnung von Bildmatrix mit Filtermatrix Ziele: Hervorheben von Muster, Reduktion störender Anteile
  • Bewertung Laserscanner Vorteile: geringe kosten, genauigkeit bei 1mm, keine aufwändige Bildbearbeitung Nachteile: Minimaler Abstand erf. Sensor muss geschwenkt werden für Bild, Aufwand bei Bilderzeugung
  • Messprinzip Time-of-Flight Abstrahlen einer Pulsfolge, Bestimmung Phasenversatz Erstellung von 3D-Tiefenbildern
  • Bewertung Time-of-Flight Vorteile: keine beweglichen Teile, Hohe Scangeschwindigkeit, Direkte Aufnahme des 3D Bildes Nachteile: Geringe Sensoraufösung, Geringe Genauigkeit (10mm), Reflexionen, teuer
  • Messprinzip Structured Light Projektion bekannter Muster auf Objekt Unter Idealbedingungen Genauigkeit im µm-Bereich
  • Bewertung Structured Light Vorteile: Keine beweglichen Teile, Hohe Scangeschwindigkeit, Direkte Aufnahme des 3D Bildes Nachteile: Keine Zertifizierung zur Nutzung in Produktionsanlagen, nicht sicher nach DIN-Norm
  • Schnittstellen zur Datenübertragung Analog, USB 3.0, Firewire, Gigabit Ethernet, CameraLink Auswahl nach Anwendungsfeld
  • Kantendetektion Trennung von flächigen Bereichen in einem Bild Kantenfilter: Sobel-/Scharr-/Laplace-Operator
  • Sopel-Operator Je nach Wahl der Matrix horizontaler/vertiklaler Sobel Viele Merkmale gehen verloren Rut bei kontrastarmen Bildern
  • Merkmalsextraktion Umfang, Fläche, Masse, Schwerpunkt unterscheidungsfähige Repräsentation von Objekten/Bildern durch Zahlen
  • Hough-Transformation Detektion aller parametrischer Kurven in einem S/W-Bild Erkennen von Unvollständigkeiten, Nachzeichnen unterbrochener Linien, finden vorgegebener Strukturen