Bildverarbeitende Systeme

Vom Trend zur Bildverarbeitung
Die industrielle Bildverarbeitung ist Wegbereiter und Schlüsseltechnologie für vernetzte Prozesse. Keine andere Komponente sammelt und interpretiert schon heute so viele Daten wie die Bildverarbeitung. Es gilt das ‘Gesehene‘ in jeder Phase zu verifizieren, zu verarbeiten und die Resultate den Systemen im Wertschöpfungs- und Distributionsnetzwerk zu übermitteln. Als ‚sehendes Moment‘ ist die industrielle Bildverarbeitung in besonderer Weise prädestiniert, neben den sogenannten Primärinformationen über die Bildauswertung auch umfangreiche und wichtige Sekundärinformationen an alle im Prozessnetzwerk agierende Systeme zu liefern – zum Beispiel über den Zustand der Objekte oder den Labels, den Verschleiß oder mögliche Wartungszyklen. Darüber hinaus sind trainingsbasierte Ansätze wie das Deep Learning insbesondere in der Bildverarbeitung in ihrer Entwicklung weit fortgeschritten. Die umfangreiche Auswertung von Bilddaten ermöglicht zuverlässiges und intelligentes Handeln und eröffnet echte wirtschaftliche Signifikanz.

Bildverarbeitung in der Intralogistik
Die Intralogistik ist heute konfrontiert mit stark steigenden Warenbewegungen und gleichzeitig steigender Objektvarianz, jedoch abnehmender Arbeitskraftverfügbarkeit, wodurch leistungsfähige und durchgängige Automatisierungslösungen besonders gefordert werden. Bildverarbeitende Systeme bieten gleich in mehreren Disziplinen und sowohl im zweidimensionalen wie auch im dreidimensionalen Raum umfangreiche Lösungsmöglichkeiten.
Sie fangen bei der automatischen Identifikation von Codes jeglicher Ausprägungen an, gehen über durchgängige Tracking und Tracing-Lösungen sowie In-Line-Inspektionen, Qualitätskontrollen, Klassifizierungen, OCR- und Klarschrift-Lesungen bis hin zu Sortieraufgaben, Positionieraufgaben und Greifpunktberechnungen. Die Möglichkeiten sind mannigfaltig und es sind noch keine tatsächlichen Limitierungen absehbar.

Es gibt vier Hauptaufgaben für Vision-Systeme. In vielen Fällen kann ein Vision-System für eine bestimmte Applikation eine Kombination solcher Aufgaben lösen. Diese Vision-Aufgaben sind folgende:

• Die Objekte werden im Bild erkannt und ihre Position sowie die Lage (Verdrehung) können relativ zu einem festgelegten Koordinatensystem ausgegeben werden.
• Die Objekte werden mit vorgegebenen Mustern bzw. Strukturen verglichen und im Sinne der Qualitätskontrolle die Anwesenheit, Anzahl, Abweichung und Formfehler ermittelt.
• Die Objekte werden über Kalibrierverfahren in ihren Abmessungen in Länge, Breite, Höhe, Fläche oder Volumen im Bild vermessen.
• Die Objekte werden durch das Decodieren von Labels mit 1D oder 2D-Codes bzw. durch das Lesen von Texten oder Aufdrucken gelesen bzw. identifiziert

Im Sinne der optimalen applikationsspezifischen Lösungsfindung ist die Auswahl der richtigen Technologie bzw. die richtige Kombination der Technologien entscheidend, insbesondere die unterschiedlichen Möglichkeiten einschätzen zu können und ihre jeweiligen Stärken zu kennen und zu nutzen.

Lösung von Applikationen mit 2D- oder 3D-Vision
Oft gibt es verschiedene Möglichkeiten, eine bestimmte Vision-Aufgabe zu lösen. In manchen Fällen liegt die Entscheidung für 2D- oder 3D-Vision auf der Hand, in anderen Fällen können beide Technologien funktionieren, bieten jedoch unterschiedliche Vorteile. Es ist wichtig, diese Vorteile zu kennen und zu verstehen, wie sie sich auf eine bestimmte Applikation auswirken, um eine zuverlässige Vision-Lösung zu finden.

2D-Vision eignet sich besonders für Applikationen mit hohem Kontrast oder wenn Struktur und Farbe des Objekts ausschlaggebend sind. 2D-Vision wird für alle vier genannten Hauptaufgaben eingesetzt und ist die vorherrschende Technologie für Vision-Lösungen.
Bei der 2D-Bildverarbeitung wird die zu analysierende Szene entweder sofort von einer Flächenkamera oder mittels Scanverfahren mit einer Zeilenkamera erfasst. In beiden Fällen ist die endgültige Darstellung der Szene entweder ein Bild mit Intensitätswerten (Monochrombild) oder ein Farbbild (häufig RGB-Werte). Die Schlüsselelemente für die Erfassung eines geeigneten 2D-Bilds für die Aufgabe sind, neben dem Bildwandler des Sensors selbst, die Wahl des Objektivs und der Beleuchtung.

3D-Vision eignet sich für die Analyse von Volumen, Form oder der 3D-Position von Objekten, aber auch zur Detektion von Teilen und Fehlern, die kontrastarm sind, aber einen erkennbaren Höhenunterschied aufweisen. 3D-Vision wird in erster Linie zur Messung, Inspektion und Positionierung eingesetzt, aber auch zum Lesen von aufgedruckten Codes oder Texten, wenn Kontrastinformationen fehlen.
Die Erfassung der dritten Dimension kann auf verschiedene Arten erfolgen. Verschiedene Technologien stehen für die industrielle Bildverarbeitung zur Verfügung, von denen jede ihre Vor- und Nachteile hat. Die 3D-Bildverarbeitungstechnologien können grundlegend in zwei Kategorien eingeteilt werden: Scantechnologien und Snapshot-Technologien.

Vision-Portfolio der SICK AG
Die SICK AG besitzt ein umfassendes Vision-Portfolio über alle genannten Technologien und von einfach zu parametrierenden Kameras bis hin zu extrem flexiblen und leistungsstarken Datenstreamern, sowohl für 2D- und 3D-Applikationen.
Das Set-up eines Vision-Systems variiert in seiner Komplexität und kann von einer schnellen Installation durch einen unerfahrenen Benutzer bis zu einem großen Projekt mit der Entwicklung und Programmierung anspruchsvoller Algorithmen reichen. Die SICK AG hat ihr Vision-Portfolio in drei Hauptkategorien unterteilt, so dass abhängig von der Erfahrung des Kunden und der Komplexität der Aufgabe das richtige System gewählt werden kann: Parametrierbar, Programmierbar, Streaming.

Wer die genannten Technologien genauer kennenlernen möchte, ruft die Langfassung des Artikels auf: pdf-File (11 Seiten).

Verfasser
Thomas Moessner
Technical Industry Manager – Material Handling
Global Industry Centers – Technical Industry Competence & Innovation
SICK AG
Erwin-Sick-Straße 1
D – 79183 Waldkirch
https://www.sick.com

Sachstand
Februar 2019
Im Herbst 2018 gingen auch die I.N.Fachbeiräte ‚Wissenschaft‘ und ‚Wirtschaft‘ davon aus, dass die bildverarbeitende Systeme eine immer größere Rolle in der Intralogistik spielen dürften.