Skript zur Vorlesung Technische Bildverarbeitung Prof. Dr.

Transcrição

Skript zur Vorlesung
Technische Bildverarbeitung
Machine Vision
Prof. Dr.-Ing. Reiner Dudziak
Dipl.-Ing. Dirk Mohr
Kapitel 1 Seite
14.09.2015
1
Dieses Skript ist eine Ergänzung zu der Vorlesung “Technische Bildverarbeitung“.
Es ist kein Lehrbuch.
Dieses Skript darf ausschließlich als begleitendes Lehrmittel für die Vorlesung
genutzt werden.
Andere Nutzungen sind mit den Verfassern abzuklären.
Vervielfältigung, Übersetzungen, Mikroverfilmung und die Einspeicherung und Bearbeitung in elektronischen
Systemen (auch auszugsweise) ist nur nach Rücksprache und mit Erlaubnis der Verfasser zulässig.
In diesem Skript werden Produkte einzelner Firmen als Beispiel verwendet. Die Auswahl dieser Produkte stellt keine
Bewertung dar, sondern erfolgte ausschließlich nach didaktischen Gesichtspunkten.
Die angegebenen Preise sind als Orientierungshinweis zu sehen.
Bei Fragen, Kritik, Verbesserungsvorschlägen :
Raum C2 – 05
Tel.: 0234 – 3210454
email: [email protected]
Bochum, den 12.09.2013
Kapitel 1 Seite
2
Skript zur Vorlesung Technische Bildverarbeitung / Machine Vision Prof. Dr.-Ing. Reiner Dudziak
Inhaltsverzeichnis
1. Biologische Bildverarbeitungssysteme
1.1 Aufbau und Funktionsweise des menschlichen Auges
1.2 Besondere Merkmale und Eigenschaften des menschlichen Bildverarbeitungssystem
1.3 Aufbau und Funktionsweise eines Facettenauges
2. Technische Bildverarbeitung
2.1 Begriffsdefinition
2.2 Übersicht
2.3 Beleuchtungssysteme
2.3.1 Technologie
2.3.1.1 Glühlampen, Glühfadenlampe, Glühbirne
2.3.1.2 Halogenlampe
2.3.1.3 Leuchtstofflampe, Leuchtstoffröhre
2.3.1.4 LED (Light Emitting Diode), Leuchtdiode, Lumineszenz-Diode
2.3.1.5 LASER, Laserdioden
2.3.2 Anordnung von Beleuchtung und Kamerasystem in Bezug auf das zu betrachtende Objekt
2.3.2.1 Durchlicht
2.3.2.2 Auflicht
2.3.2.2.1 Gerichtetes Licht (Hell- und Dunkelfeld)
2.3.2.2.2 Diffuses Licht
2.3.2.3 Weitere Beispiele
2.4 Technische Optik
2.4.1 Abbildung
2.4.2 Berechnungsbeispiel
2.4.3 Entozentrische- und Telezentrische Objektive
2.4.4 Spezielle Objektive
2.4.5 Technische Daten von Objektiven (exemplarisch)
2.4.6 Objektivfehler
2.5 Bildaufnahme
2.5.1 Funktionsweise und Merkmale der CCD - Bildwandler Technologie
2.5.2 Funktionsweise und Merkmale der CMOS - Bildwandler Technologie
2.5.3 Gegenüberstellung CCD und CMOS Technologie in der Technischen Bildverarbeitung
2.5.4 Geometrische Anordnung von Bildwandlern
2.5.5 Abbildung und räumliche Auflösung
Kapitel 1 Seite
3
Inhaltsverzeichnis
2.5.6 Farbkamerasysteme
2.5.6.1 Drei-CCD/CMOS Farbkamerasysteme
2.5.6.2 Ein-CCD/CMOS Farbkamerasysteme
2.5.6.3 Foveon X3 Image Sensor
2.6 Bildübertragung
2.6.1 Analoge Bildübertragung
2.6.1.1 Beispiel für eine analoge Kamera, die JAI A1
2.6.1.2.1 Beispiel für einen analogen Framegrabber, der TIS DFG-SV1
2.6.1.2.2 Beispiel für einen analogen Framegrabber, der Matrox Imaging Odyssey XA
2.6.2 Digitale Bildübertragung
2.6.2.1 CameraLink
2.6.2.1.1 Beispiel für eine CameraLink – Kamera, die Basler A400
2.6.2.1.2 Beispiel für einen CameraLink – Framegrabber, der Coreco Imaging X64CL
2.6.2.2 Universal Serial Bus (USB)
2.6.2.2.1 Beispiel für eine USB-Kamera, die IDS µEye UI-1480-C
2.6.2.3 FireWire, IEEE-1394
2.6.2.3.1 Beispiel für eine IEEE-1394 Kamera, die TIS DMK 21BF04
2.6.2.4 Gigabit Ethernet Vision GigE
2.6.2.4.1 Beispiel für eine GigE – Kamera, die DALSA Spyder3
2.6.3 Bildübertragung über herstellerspezifische (proprietäre) Schnittstellen
2.6.3.1 Beispiel für ein Bildverarbeitungssystem mit herstellerspezifischer Schnittstelle – der OMRON ZFV
2.6.4 Intelligente Bildverarbeitungssysteme „smart sensor“
2.6.4.1 Beispiel für ein Intelligentes Bildverarbeitungssystem – NANOview
2.6.4.2 Beispiel für ein Intelligentes Bildverarbeitungssystem – DVT Vision Sensor Familie
2.7 Bildauswertung
2.7.1 Funktionen zur Bildauswertung
2.7.1.1 Histogramm
2.7.1.2 Grauwertbereich spreizen
2.7.1.3 Binarisierung
2.7.1.4 Filteroperation
2.7.1.5 Morphologische Operationen
2.7.1.6 Linienprofile
2.7.1.7 Blob Analyse
2.7.1.8 Vermessung
2.7.1.9 Lagebestimmung
2.7.1.10 Mustervergleich, Mustererkennung (Pattern Matching, Pattern Recognition)
Kapitel 2 Seite
4
Inhaltsverzeichnis
2.7.1.11 Farbbildverarbeitung
2.7.2 Erstellung von Software zur Technischen Bildverarbeitung
2.8 Mechanische Komponenten für die Technische Bildverarbeitung
2.9 Bildverarbeitungsapplikationen
2.10 Die Deutsche Bildverarbeitungstechnologie als Branche
Kapitel 2 Seite
5
1. Biologische Bildverarbeitungssysteme
1.1 Aufbau und Funktionsweise des menschlichen Auges
Abb. 1.1 Schnitt durch das menschliche Auge
(schematisiert)
Abb. 1.2 Augenhintergrund bei der Augenspiegelung
Quelle : http://de.wikipedia.org/wiki/Netzhaut
Kapitel 1 Seite
6
Bestandteile und Aufbau des menschlichen Auges (Oculus) (s. Abb. 1.1 und Abb. 1.2)
Hornhaut (Cornea)
- Glasklarer, gewölbter und von Tränenflüssigkeit benetzter vorderer Teil der äußeren Augenhaut
- Lichteintrittsöffnung, Hauptanteil der Lichtbrechung zur Bildfokussierung (43 Dioptrien von ges. ca. 60 dpt)
Augenkammern (Camera bulbi)
- Mit Kammerwasser (spez. Flüssigkeit, die u. a. Nährstoffe enthält) gefüllte Hohlräume
Pupille
- Kreisförmige Öffnung der farbigen Regenbogenhaut (Iris)
- Größenänderung der Pupille durch Muskeln zur Steuerung der Lichtmenge, die in das Innere des Auges einfallen kann (Adaption)
Linse
- Kristallklarer und elastischer Körper der konvex gekrümmt ist
- Wirkt als Sammellinse, die das einfallende Licht an der Hinterseite des Auges (Netzhaut) bündelt
Durch “verstellbare“ Krümmung (Akkomodation) wird die Brechkraft verändert und somit eine Nah- und Ferneinstellung möglich
Netzhaut (Retina)
- Enthält die Lichtsinneszellen und wandelt Licht in Nervenimpulse; zwei Arten von Lichtsinneszellen
- Stäbchen (1,25 * 108) :
- Sehr lichtempfindlich (Max. bei ca. 500 nm)
- keine Farbunterscheidung; “Sehen in der Dämmerung“
- Zapfen (7 * 106)
:
- Drei Arten (Blau-, Grün- und Rotrezeptor)
- Weniger empfindlich als Stäbchen
- Ermöglichen Farbwahrnehmung und Kontrastunterscheidung
Sehnerv (Nervus opticus) (1,2 * 106)
- Ausstülpung des Zwischenhirns, zweiter Hirnnerv
- Fortsetzung der Ganglienzellen der Netzhaut (Datenreduktion)
- Sehnerven kreuzen, so dass der rechte Sehnerv zur linken Gehirnhälfte verläuft und umgekehrt
Gelber Fleck (Macula lutea)
- Stelle des “schärfsten Sehens“
Papille
- Stelle, an der der Sehnerv das Auge verlässt; Keine Lichtsinneszellen; Blinder Fleck des Gesichtsfeld
Kapitel 1 Seite
7
Abb. 1.3 Helligkeitsempfindung des menschlichen
Sehsystems
Abb. 1.4 Modulationsübertragungsfunktion (MTF) des menschlichen Sehsystems
für das Farb- und das Grauwertsehen
Abb. 1.5 Spektrale Empfindlichkeit der
Lichtsinneszellen
Abb. 1.6 Wellenlängenbereiche
Kapitel 1 Seite
8
1.2 Besondere Merkmale und Eigenschaften des menschlichen Bildverarbeitungssystems
- Durch die Zusammenarbeit von Auge und Gehirn “entstehen“ Bilder bzw. Wahrnehmungen
- Wahrnehmungen sind subjektiv
- Menschliches Bildverarbeitungssystem als Ergebnis der Evolution mit dem Optimierungskriterium ÜBERLEBEN
Abb. 1.7 Besondere Fähigkeiten des menschlichen Bildverarbeitungssystem wie z.B. das “Autovervollständigen“ haben das
Überleben ermöglicht, können aber in einem anderen Zusammenhang zu “Fehlinformationen“ bzw. “Fehlinterpretationen“
sogenannte optische Täuschungen führen.
Kapitel 1 Seite
9
Das menschliche Sehsystem verfügt über zwei deutlich unterschiedliche Auflösungen :
mit dem hochauflösenden Netzhautbereich der Fovea centralis wird die interessierende Region erfasst (region-of-interest, ROI);
das Umfeld wird grob gerastert mit niedrigem Informationsgehalt als Warnzone (Bewegungsdetektion) und
als Steuerzone (Nachführung des Augapfels) eher unbewußt gesehen.
Kapitel 1 Seite
10
Funktionen des menschlichen Sehsystems versus Technische Bildverarbeitung
Menschliches Sehsystem
Technische Bildverarbeitung
Realisierungsgrad
Optische Abbildung durch Hornhautlinse
Linsen - Objektive
Steuerung der Belichtung durch
muskelbetriebene Pupille
Motorische Blenden
Fokussierung durch muskelgesteuerte
Veränderung der Brennweite
Mechanisch-motorische Blenden
Selbständige Fokussierung
Mechanisch-motorische Fokussierung
Hochmobiler Augapfel
Mechanisch nachgeführte Kameras
niedrig
Netzhaut mit Sehrezeptoren
Sensoren mit diskreten Bildpunkten
hoch
In der Netzhaut integrierte Signal/Informationsverarbeitung
“Intelligente“ Sensoren
Grob/fein Rasterung der lichtempfindlichen
Sensorelemente
Ortsvariante Auflösung
Dynamik 1:100 bei fester Blende / Pupille (!)
Quantisierung 8 Bit
hoch
Trennung von Grauwert- und Farbsehen
Schwarz/weiß- und Farbkameras
hoch
Bandpassverhalten des Farbkanals
Bildgebende Sensoren praktisch immer
mit Tiefpasseigenschaften
hoch
Wellenlängenbereich Blau bis Rot
Wesentlich weiterer
Wellenlängenbereich
hoch
hoch
hoch
hoch
sehr niedrig
sehr niedrig
sehr hoch
Kapitel 1 Seite
11
1.3 Aufbau und Funktion eines Facettenauges
- Halbkugelförmiger Augentyp, bei dem ein Auge aus mehreren (bis zu einigen Zehntausend) Einzelaugen
besteht
- Jedes Einzelauge blickt in eine geringfügig andere Richtung
- Facettenauge ist starr mit dem Kopf verbunden
- Bild der Umgebung aus einzelnen Bildpunkten
- Räumliche Auflösung weit geringer als beim menschlichen Auge, aber sehr großes Blickfeld
- Zeitliche Auflösung sehr hoch mit bis zu 300 Bildern / sek (Mensch ca. 25 Bilder / sek)
Abb. 1.8 Facettenauge Aufnahme Rasterelektronenmikroskop
Mit frdl. Genehmigung von Univ. Prof. Dr.Paul Walther
Universität Ulm, Zentr. Einrichtung Elektronenmikroskopie
Abb. 1.9 Durch die geringe räumliche Auflösung des
Facettenauges nimmt die Stechmücke das Zebra nicht als
“Ganzes“ wahr !
Kapitel 1 Seite
12
Weitere Informationen finden Sie hier :
Auge :http://de.wikipedia.org/wiki/Auge
Optische Täuschungen : http://www.michaelbach.de/ot/
Kapitel 1 Seite
13
2.2 Übersicht
Dieses Skript ist eine Ergänzung zu der Vorlesung “Technische Bildverarbeitung / Machine Vision “.
genutzt werden.
Raum C2 – 05
Tel.: 0234 – 3210454
Kapitel 2 Seite
14
Inhalt dieser Lehrveranstaltung ist die Technische Bildverarbeitung / Machine Vision wie sie vom
VDMA (Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e.V.) definiert ist :
Technische (Industrielle) Bildverarbeitung ist die Technologie des künstlichen Sehens. Kamera und Computer
verleihen Maschinen die Fähigkeit, zu sehen, zu erkennen und die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Die von der Kamera aufgenommenen Daten werden von einem Rechner ausgewertet, die relevanten Informationen und
die Ergebnisse an die Steuerung weitergegeben, die entsprechend reagieren kann.
Typische Aufgabenstellungen der Technischen Bildverarbeitung sind
- Oberflächenkontrolle
z.B. Untersuchung von Blechen auf Kratzer und Beschichtungsfehler
- Vollständigkeitskontrolle
z.B. Vorhandensein von Bauteilen auf elektronischen Platinen (komplette Bestückung)
- Messtechnik
z.B. Ermittlung der Durchmesser und der Fasenwinkel bei Edelstahlrohren
- Identifikation
z.B. Unterscheidung von Werkstückvarianten zur Prozesslenkung
- Positionserkennung (Robot Vision)
z.B. Identifikation und Lageerkennung von Schrauben in einem ungeordneten Schraubenvorrat zur montagegerechten
Roboterlenkung
Kapitel 2 Seite
15
2.2 Übersicht
Ein Technisches Bildverarbeitungssystem besteht in der Regel aus folgenden Komponenten:
Kapitel 2 Seite
16
Übersicht
Kapitel 2.3 Seite
17
2.3.1 Technologie
2.3.1.1 Glühlampen, Glühfadenlampe, Glühbirne
-Elektrischer Leiter wird durch elektrischen Strom aufgeheizt und emittiert,
dadurch thermische Strahlung mit Komponenten im sichtbaren Bereich
- Günstiger Einkaufspreis, hohe Verfügbarkeit aber entscheidende Nachteile für
die TBV :
- schlechter Wirkungsgrad (<10%, max. 15 lm*/W)
- große Wärmeentwicklung
- keine großen Formvarianten
- abgegebenes Licht hat keine Zeitkonstanz bzgl. Helligkeit und
Wellenlänge
- kaum triggerbar
- erschütterungsempfindlich
- relativ kurze Lebensdauer (max. 1000h)
* Lichtstrom Lumen lm : Gesamte von einer Strahlungsquelle ausgesandte sichtbare
Strahlung
Abb. 2.3.1 Glühlampe 230 V,
60 W, 720 lm, E27-Sockel
http://de.wikipedia.org/wiki/
Halogenlampe
Kapitel 2.3 Seite
18
2.3.1.2 Halogenlampe
- Aufbau und Funktion ähnlich Glühlampe. Zusatz der Halogene Brom oder Jod steigert die Lebensdauer
und verbessert den Wirkungsgrad
- Günstiger Einkaufspreis, hohe Verfügbarkeit aber entscheidende Nachteile für die TBV :
- schlechter Wirkungsgrad (< 16%, max. 25 lm/W)
- große Wärmeentwicklung
- keine großen Formvarianten
- abgegebenes Licht hat keine Zeitkonstanz bzgl. Helligkeit und Wellenlänge
- kaum triggerbar
- erschütterungsempfindlich
- Lebensdauer max. 4000h
Abb. 2.3.2 Halogen - Glühlampe
http://de.wikipedia.org/wiki/Halogenlampe
Kapitel 2.3 Seite
19
2.3.1.3 Leuchtstofflampe, Leuchtstoffröhre
- Niederdruck – Gasentladungslampe, die innen mit einem fluoreszierenden Leuchtstoff beschichtet ist.
Beim Anlegen einer Zündspannung wird die Gasfüllung ionisiert und somit leitfähig, es entsteht ein Plasma.
Das Plasma emittiert überwiegend UV – Strahlung.
Der Leuchtstoff leuchtet bei UV – Bestrahlung im sichtbaren Bereich.
Eigenschaften :
- Günstiger Einkaufspreis, hohe Verfügbarkeit (eingeschränkt)
- Wirkungsgrad (bis 100 lm / W), Leistung von Baulänge abhängig
- geringe Wärmeentwicklung
- in verschiedenen Formen erhältlich
- abgegebenes Licht hat keine Zeitkonstanz bzgl. Helligkeit und Wellenlänge
- nicht triggerbar
- Lebensdauer deutlich höher als bei Glühlampen max. 20.000h (stark abhängig von Umgebungstemp.)
- Vorschaltgerät erforderlich
- mit Elektronischem Vorschaltgerät (EVG) kaum Lichtschwankungen bei Zündfrequenz von 40 KHz
Abb. 2.3.3 Leuchtstoffröhren, Stab- und
Ringform
Abb. 2.3.4 Runde Leuchtstoffröhren mit
Fassung zur direkten Objektivmontage
Kapitel 2.3 Seite
20
2.3.1.4 LED (Light Emitting Diode), Leuchtdiode, Lumineszenz-Diode
- Halbleiter-Bauelement, das bei Stromdurchfluss Licht in einem zum Teil eng begrenzten Spektralbereich abstrahlt.
Eigenschaften : - kein Temperaturstrahler, sehr hoher Wirkungsgrad (max. 100 lm / W )
- geringe Wärmeentwicklung (bezogen auf die Lichtleistung)
- sehr schmalbandiger Spektralbereich
- Spektralbereich des emittierten Lichts lässt sich durch Herstellungsprozess
bestimmen z. B. rot, infrarot, grün, Mischfarbe weiß
- schmalbandiges Licht erlaubt effektiven Einsatz von optischen Komponenten wie z.B. Filter
- sehr gut triggerbar (Modulationsfrequenz bis zu 100 MHz)
- bei geeigneten Impulspausenzeiten und Maßnahmen zur Ableitung der Verlustwärme lassen sich LED‘s
mit einem mehrfachen des Nominalstroms betreiben (Blitzbetrieb)
- unempfindlich gegen Erschütterung
- Lebensdauer sehr hoch max. 100.000h
- lässt sich in fast beliebiger Bauform kombinieren / anordnen
- keine “Baumarktware“, meist anbieterspezifisch
Abb. 2.3.5 Spektren von LED‘s
Quelle : http://de.wikipedia.org/wiki/Leuchtdiode
Kapitel 2.3 Seite
21
Bauform 4TE IR
Aktive Fläche 224 * 25mm mm
bei max. 10% Inhomogenität
Farbe IR 880 nm
16 LED‘s
Preis ca. 340 EUR
<-
Abb. 2.3.6 Verschiedene Bauformen von LED - Beleuchtungssystemen
Quelle : Büchner Lichtsysteme GmbH
Kapitel 2.3 Seite
22
Abb. 2.3.7 Modulares Beleuchtungssystem mit segmentweiser Beschaltung
Abb. 2.3.8 Beleuchtungssystem mit LED – Tunnelkonzept für homogene Ausleuchtung von z.B. Rohren und
Bolzen
Kapitel 2.3 Seite
23
2.3.1.5 Laserdioden
Verwandt mit LEDs mit folgenden zusätzlichen Eigenschaften:
- Licht mit sehr schmalbandigem Spektrum (monochromatisch)
- Licht kohärent. Kohärente Lichtwellen schwingen alle in die gleiche Richtung,
mit gleicher Frequenz und mit gleicher Phase. Dies ergibt einen sehr intensiven Strahl
mit sehr “reinem“ Licht
- Licht polarisiert (schwingt nur in einer Richtung), dadurch lassen sich störende Reflexionen leicht ausfiltern
- Punktstrahler mit Kollimator, sehr hohe Strahlbündelung
- sehr hohe max. Einspeiseleistung , dadurch bei sehr gutem Wirkungsgrad sehr hohe Lichtleistung
- monochromes Licht erlaubt sehr effektiven Einsatz von optischen Komponenten wie z.B. Filter
- sehr gut triggerbar (Modulationsfrequenz bis zu >10 GHz)
- Lebensdauer sehr hoch max. 100.000h
- keine “Baumarktware“, anbieterspezifisch
Abb. 2.3.9 Gegenüberstellung des Spektralbereichs einer LED und einer
Laserdiode gleicher Nennwellenlänge
Kapitel 2.3 Seite
24
Eine typische Anwendung von Laserdioden ist die sog. Lasertriangulation. Dabei projiziert ein Laser unter einem
bekannten Winkel eine Linie auf ein Objekt, dessen Oberfläche vermessen werden soll.
Eine CCD- oder CMOS-Kamera registriert das Streulicht. Kennt man die Strahlrichtung und den Abstand
zwischen Kamera und Laser, kann damit der Abstand Objektoberfläche zu Kamera bestimmt werden.
Die Verbindung Kamera-Laser sowie die beiden Strahlen vom und zum
Objekt bilden ein Dreieck, daher der Begriff Triangulation.
Zur flächigen Vermessung wird das Verfahren “Codierter Lichtansatz“ bzw. Lichtschnittverfahren angewendet.
Dabei wird eine große Anzahl von Linien als engmaschiges Netzmuster auf ein Objekt projiziert und
von einer Kamera aufgenommen. Über eine spezielle Software lässt sich das Abbild auswerten
und sehr genau Höhenunterschiede detektieren.
Abb. 2.3.10 Lasertriangulation zur Vermesssung von Werkstücken
Kapitel 2.3 Seite
25
Abb. 2.3.11 3D - Bodyscanner
Kapitel 2.3 Seite
26
Kapitel 2.3 Seite
Abb. 2.3.12 Entwicklung von Größentabellen
27
Dreidimensionale Erfassung von Objekten durch projizierte Farbmuster
Verfahren zur dreidimensionalen Erfassung von Objekten, bei dem
- auf das zu erfassende Objekt ein Farbmuster mit bekannten Projektionsdaten projiziert wird,
- das auf das Objekt projizierte Farbmuster mit einer Kamera erfasst wird, und
- das von der Kamera erzeugte Abbild in einer Auswerteeinheit zu dreidimensionalen Objektkoordinaten des Objekts
verarbeitet wird (Projektionsdaten sind im Farbmuster mit Hilfe eines redundanten Codes codiert).
Quelle und Patent : Siemens AG (DE)
Kapitel 2.3 Seite
28
2.3.2 Anordnung von Beleuchtung und Kamerasystem in Bezug auf das zu betrachtende Objekt
Je nach Aufgabenstellung ist es nötig, eine geeignete Anordnung der verwendeten Komponenten
Lichtquelle und Kamerasystem zu finden. Bei der Erstellung einer Lösung in der Technischen Bildverarbeitung
ist oftmals die Anordnung der Komponenten entscheidender als die Komponenten selbst.
Im Folgenden werden Varianten aufgezeigt und mit Aufnahmen dokumentiert.
Die hierbei verwendeten Komponenten sind :
Abb. 2.3.13 Kamerasystem DVT Legend
520 mit integrierter ringförmiger roter
LED - Beleuchtung
Abb. 2.3.14 LED Beleuchtung mit
blauen LED‘s
Büchner Lichtsysteme TopLight L
Abb. 2.3.15 2 EUR Stück und
Alublech mit Folie beklebt
Kapitel 2.3 Seite
29
2.3.2.1 Durchlicht
Das zu betrachtende Objekt befindet sich zwischen Lichtquelle und Kamera. Das Licht wird im Bereich des Objekts
“unterbrochen“. Es wird ein Schatten (Kontur) abgebildet. Sehr gut bei Vermessungsaufgaben, da eindeutige Trennung
von Objekt und Hintergrund. Die Oberfläche wird nicht abgebildet
Abb. 2.3.16 Durchlicht - Anordnung
Abb. 2.3.17 Durchlicht – Abbild
Schatten, Kontur
Kapitel 2.3 Seite
30
2.3.2.2 Auflicht
Lichtquelle und Kamera befinden sich in Bezug auf das zu betrachtende Objekt auf der gleichen Seite .
Das Licht wird von der Oberfläche des Objekts und des Hintergrunds reflektiert.
Es wird ein Abbild des Objektes in verschiedenen Grautönen erzeugt.
Die Oberfläche ist zu erkennen, die Kontur wird nicht so klar dargestellt. Anwendung bei z. B. Oberflächeninspektionen.
Abb. 2.3.18 Auflicht – Anordnung mit
Ringbeleuchtung
Abb. 2.3.19 Auflicht – Abbild, Oberfläche, Struktur zu
erkennen
Kapitel 2.3 Seite
31
2.3.2.2.1 Gerichtetes Licht (Hell- und Dunkelfeld)
.
Die Lichtquelle strahlt das Licht in einer Vorzugsrichtung ab. Das Objekt wird aus einer Vorzugsrichtung beleuchtet.
Durch die Oberflächenstruktur (Erhöhung bzw. Vertiefung) des Objekts bilden sich Schatten bzw. hellere Bereiche,
die bestimmte Merkmale deutlich hervortreten lassen.
Verstärkung dieses Zusammenhangs durch Anwendung von Hell- bzw. Dunkelfeldanordnungen.
Hellfeld
Das Kamerasystem befindet sich im Strahlengang (Einfallswinkel = Ausfallswinkel) des reflektierten Lichts
Abb. 2.3.20 Auflicht – Hellfeld
Anordnung mit LED – Leuchte
Abb. 2.3.19 wurde unter kleinerem Winkel
aufgenommen, deshalb kleine Elipse
Abb. 2.3.21 Auflicht – Hellfeld Abbild
Oberfläche, Strukturelemente betont
Kapitel 2.3 Seite
32
Dunkelfeld
Das Kamerasystem befindet sich nicht im Strahlengang (Einfallswinkel != Ausfallswinkel) des reflektierten Lichts.
Abb. 2.3.23 Auflicht – Dunkelfeld Abbild
Strukturelemente kaum sichtbar
Abb. 2.3.22 Auflicht – Dunkelfeld
Anordnung mit LED - Leuchte
Kapitel 2.3 Seite
33
2.3.2.2.2 Diffuses Licht
.
Das Objekt wird aus allen Richtungen (möglichst) gleichmäßig beleuchtet. Es treten kaum Schatten auf. Es entsteht ein
Abbild, dessen Graustufen durch Oberflächeneigenschaften und nicht durch Höhenunterschiede verursacht werden. Als
Beleuchtungsquelle z.B. Raumlicht (schwer ,oftmals unmöglich, gleichmäßig auszuleuchten) oder spezielle
Beleuchtungssysteme z.B. Abb. 2.3.8 Leuchttunnel.
Abb. 2.3.25 Auflicht – Diffus Abbild
Deutliche Reflexionsunterscheidung
Abb. 2.3.24 Auflicht – Diffus
Anordnung mit “Raumlicht“
Kapitel 2.3 Seite
34
2.3.2.3 Weitere Beispiele
Abb. 2.3.26 Alu – Blech mit integriertem Ringlicht
beleuchtet. Einzelne LED‘s werden gespiegelt.
Abhilfe durch Diffusorscheibe vor LED‘s
Kapitel 2.3 Seite
35
Abb. 2.3.27 Alu – Blech mit blauer LED - Leuchte beleuchtet (Dunkelfeld). Beide Bilder wurden unter genau gleichen
Bedingungen (Belichtungszeit, Anordnung ...) aufgenommen. Das Blech wurde lediglich um 900 Grad gedreht. Da das Blech
vom Walzen eine (mit dem menschlichen Auge kaum wahrnehmbare) Struktur hat, wird das Licht unterschiedlich reflektiert.
Dass die Parameter nicht verändert wurden, ist auch an dem Barcode zu sehen, der in fast gleicher Intensität dargestellt wird.
Kapitel 2.3 Seite
36
http://www.buechner-lichtsysteme.de/
http://www.theimagingsource.com/de/resources/whitepapers/
http://www.zlaser.de
http://de.wikipedia.org/wiki/Leuchtdiode
Kapitel 2.3 Seite
37
genutzt werden.
Raum C2 – 05
Tel.: 0234 – 3210454
Kapitel 2.4 Seite
38
2.4.1 Abbildung
In der Technischen Bildverarbeitung (wie z.B. auch in der Fotografie) muss auf einem
Bildwandler ein reelle optische Abbildung eines Gegenstandes erzeugt werden.
Von einem Objekt, das sich in endlicher Entfernung von dem Bildwandler befindet, gehen von jedem Punkt unzählige
Lichtstrahlen in alle Richtungen aus (Strahler oder Reflektion). Diese treffen auf alle Punkte des Wandlers. Es entsteht
keine reelle Abbildung.
Um trotzdem eine reelle Abbildung zu bekommen, kann man die Anzahl der Lichtstrahlen, die auf den Wandler treffen,
begrenzen. Das ist das Prinzip der Lochkamera (camera obscura). Hierbei erhält man eine (auf dem Kopf stehende)
Abbildung des Objekts. Die Abbildung lässt bei geeignetem Abstand von dem Objekt, geeigneter Lochgröße und
passender Gehäusetiefe Details des Objekts erkennen. Die Abbildung zeigt eine gewisse “Schärfe“.
Abb. 2.4.1 Prinzip Lochkamera
Quelle : http://de.wikipedia.org/wiki/Lochkamera
Kapitel 2.4 Seite
39
Die Schärfe, also die Genauigkeit des mit der Lochkamera erzielten Abbildes, reicht nicht für die Technische
Bildverarbeitung aus. Um die Schärfe zu verbessern, muss eine “Komponente“ verwendet werden, die die Lichtstrahlen
so lenkt, das die Strahlen, die von einem Punkt des Gegenstandes ausgehen, auch wieder in einem Punkt des
Bildwandlers zusammengeführt werden.
Solch eine Komponente ist eine Sammellinse. Diese bündelt die Lichtstrahlen in einer Ebene. Legt man in diese Ebene
den Bildwandler, so bekommt man ein scharfes Abbild des Objekts. Um den Anforderungen der TBV gerecht zu werden,
verwendet man mehrere Linsen, die in einem Objektiv kombiniert sind.
Dabei sind folgende Größen zu beachten.
G – Gegenstandsgröße : Größe des abzubildenden Objekts
g – Gegenstandsweite : Abstand des Objekts von der “Mitte“ des Linsensystems (Objektiv)
f – Brennweite :
Kenngröße des Objektivs
B – Bildgröße :
Größe des Abbilds, oftmals eine Dimension des Bildwandlers
b – Bildabstand :
Kameraauszug
Der Bildabstand b wird vom sog. Auflagemaß
mitbestimmt. Das Auflagemaß ist der Abstand
zwischen dem Bildwandler und dem Ende des
Objektivgewindes. In der Industrie haben sich
Standards für diese Abstände etabliert.
C – Mount
: 17.5 mm
CS – Mount
: 12.5 mm
Abb. 2.4.2 Auflagemaß
Quelle : The Imaging Source Europe GmbH
Kapitel 2.4 Seite
40
Abb. 2.4.3 Linsenformel nach Descartes
Kapitel 2.4 Seite
41
2.4.2 Berechnungsbeispiel
Eine rechteckige Aluminiumplatte von 100 * 50 mm soll auf einem 1/3“ Bildwandler (formatfüllend) abgebildet werden.
Der Arbeitsabstand beträgt 1m. Welche Brennweite muss das zu verwendende Objektiv haben ?
-Gegeben : G1 = 100 mm, G2 = 50 mm, g = 1000 mm, B1 = 4.8 mm, B2 = 3.6 mm
-Ges : f
f = g / ( 1 + G / B)
= 1000 mm / (1 + 100 mm / 4.8 mm)
= 45 mm
Kontrolle für andere Wandlerseite : Verhältnis B1 / B2 = 1,33
Auf der Seite B2 werden also 100 mm / 1.33 = 75 mm abgebildet. Das sind mehr als die geforderten 50 mm.
Kapitel 2.4 Seite
42
2.4.3 Entozentrische- und Telezentrische Objektive
Die bisher besprochenen Objektive haben die Eigenschaft, dass sich bei Änderung der Gegenstandsweite
(trotz konstanter Gegenstandsgröße) auch die Bildgröße ändert (entozentrische Perspektive). Dieser
Sachverhalt ist in Abbildung 2.4.4 dargestellt.
Zusatz
Kapitel 2.4 Seite
Abb. 2.4.4 Entozentrische Perspektive
43
Nähert sich der Gegenstand dem Objektiv von g1 auf g2, so wird der Gegenstand in der Ebene b2 scharf abgebildet.
Da sich der Bildwandler aber fest auf Position b1 befindet, ergibt sich hier eine unscharfe Abbildung. Dies hat meist auch
eine Größenänderung der Bildgröße zur Folge.
Wenn also in der Praxis ein Objekt abgebildet wird und sich der Abstand zum Bildverarbeitungssystem ändert (z.B. durch
den Materialtransport), ändert sich bei gleichbleibender Objektgrösse die Bildgrösse.
Welche Änderung der Gegenstandsweite zulässig ist, ohne das die Messung verfälscht wird, beschreibt die sog.
Schärfentiefe.
Ebenfalls Einfluss auf die Tiefenschärfe hat die Blende des Objektivs. Diese ist meist verstellbar und im Strahlengang vor
dem Linsensystem angebracht. Durch konzentrische Verstellung lässt sich die einfallende Lichtmenge reduzieren und so
das optische System an die Lichtverhältnisse anpassen.
Wie in Abb. 2.4.4 zu erkennen ist, sind die achsparallelen Lichtstrahlen kaum an der Bildung der entozentrischen
Perspektive beteiligt. Durch eine weiter geschlossenes Blende können nur achsparallele Strahlen passieren. So hat eine
weiter geschlossene Blende (neben einer geringeren Helligkeit) eine größere Schärfentiefe zur Folge.
Abb. 2.4.5 Prinzip der Blende
Kapitel 2.4 Seite
44
Um die Änderung der Gegenstandsweite (Abb. 2.4.4) “auszugleichen“, müsste die Bildweite ebenfalls verändert werden.
Da der Bildwandler in der Regel fest montiert ist, lässt sich der Kameraauszug bei Objektiven meist ändern und so auf
veränderte Gegenstandsweiten einstellen. Die Einstellung ist durch die Bauart begrenzt. So geht der Einstellbereich meist
von ∞ (minimaler Abstand Wandler Linsensystem) bis zur sog. Minimalen Objekt Distanz (MOD).
Die MOD legt also die kleinste Gegenstandsweite fest, bei der ein Objekt noch scharf abgebildet wird.
Reicht diese nicht aus, lässt sich durch Zwischenringe, die zwischen Kamera und Objektiv geschraubt werden,
die MOD verkleinern.
In der praktischen Anwendung lässt sich der Kameraauszug nicht immer an wechselnde Abstände anpassen. Wird z. B
ein Blech kontrolliert, das sich auf Grund des Transportsystems und einer “Eigendynamik“ wellenförmig bewegt (Hub in
Richtung Bildverarbeitung), so ist eine Nachführung des Kameraauszugs oftmals nicht möglich.
Für solche Anwendungsfälle wurden die sog. Telezentrischen Objektive entwickelt. Dies sind komplexe Linsensysteme,
die einen erweiterten Schärfentiefenbereich haben. Dies wird allerdings mit einer geringen Lichtdurchlässigkeit, einer
großen Bauform und einem höheren Preis erkauft.
Abb. 2.4.6 Versuchsaufbau mit
telezentrischem Objektiv
Kapitel 2.4 Seite
45
Abbildung gleichgroßer Werkstücke
mit entozentrischem (oben) und telezentrischem Objektiv
Quelle : tm 4/ 98
Dr. Rainer Schuhmann, Thomas Thöniß
Spindler & Hoyer GmbH, 37070 Göttingen
Kapitel 2.4 Seite
46
2.4.4 Spezielle Objektive
 Perizentrische Objektive


Durch spezielle Optiken 360-Grad-Bild in einer Aufnahme
Keine Multi-Kamera-Systeme nötig
Abb. 2.4.9 Perizentrisches Objektiv
Quelle : Opto Engineering srl
www.opto-engineering.com
Kapitel 2.4 Seite
47
Abb. 2.4.10 Aufnahme mit perizentrischem Objektiv
Kapitel 2.4 Seite
48
 Multi-Spiegel-Objektiv


Betrachtung des Prüfteils mit telezentrischem Objektiv durch
eine Anordnung von Spiegeln
Mehrere Seitenansichten des Prüfteils in einer Aufnahme
Kapitel 2.4 Seite
49
Kapitel 2.4 Seite
50
 Objektive zur Lochinspektion


Inspektion tiefer Objekte (Hohlräume)
Durch großen Blickwinkel detaillierte Aufnahmen von z.B. Innenseiten von Bohrlöchern
Hohlrauminspektion
Kapitel 2.4 Seite
51
Kapitel 2.4 Seite
52
2.4.5 Technische Daten von Objektive (exemplarisch)
Bezeichnung : COSMICAR B5014A(KA)
Die Ergänzung KA bedeutet, dass die Blende und der Fokus mit
jeweils einer Schraube feststellbar sind. Dies ist sehr wichtig in der
industriellen Anwendung !
Format : 2/3“
Da die Objektivfehler in den Randbereichen verstärkt auftreten, sollten
die Objektive mindestens das Format des Wandlers haben.
Brennweite : 50.0 mm
s. S. 29ff –
Blendenbereich : 1.8 – closed
Beschreibt die relative Öffnung der Blende, auch Blendenzahl k
k = f / d (d : wirksame Öffnung des Objektivs)
kleines k -> große Öffnung -> viel Licht
Eintauchtiefe : 3.5 mm
Gewindelänge des Objektivs s. Abb. 2.4.2
Abb. 2.4.7 COSMICAR B5014A(KA)
Mount : C : s. Abb. 2.4.2
Kapitel 2.4 Seite
53
Horizontaler Blickwinkel : 10 0
Eigenschaft, die die Unterteilung der
Objektive in Weitwinkel, Tele ... usw
ermöglicht (in der Technischen BV nicht
klar abgegrenzt).
Kurze Brennweite <-> großer Blickwinkel
MOD : 1m Minimale Objekt Distanz s. S. - 34 Filter Durchmesser : 40.5 mm
Angabe des frontseitigen Gewindes für die Filterbefestigung. Bei Verwendung z.B. einer
LED -Beleuchtung kann ein optisches Bandpassfilter mit genau bestimmter
Durchlasscharakteristik verwendet werden -> Verringerung von Fremdlichteinfluss
Durchmesser : 42 mm Länge : 52.5 mm Gewicht : 130 g Preis : 300 EUR
Kapitel 2.4 Seite
54
Bezeichnung : Sill Optics Telezentrisches Objektiv
S5LPJ9046/M42
Dieses Telezentrische Objektiv wurde speziell für die Verwendung mit großformatigen
Bildwandlern (z.B. Zeile 30 mm) entwickelt. Diese haben meist keine C / oder CS Mount
Anschlüsse, sondern eigene “Normen“ wie z.B. M42.
Länge 150.6 mm
Wegen der sehr aufwändigen Linsenkonstruktion haben Telezentrische Objektive meist
eine relativ große Länge (Objektive bis 1000 mm).
Arbeitsabstand : 139.0 mm
Telezentrische Objektive arbeiten meist mit einem festen Arbeitsabstand. Ein “scharf stellen“ am
Objektiv entfällt. Vor und hinter diesem Abstand findet sich der Telezentriebereich. Nach
Abgaben des Herstellers bei diesem Objektiv +/- 2 mm. Ein Gegenstand, der sich in diesem
Bereich findet, wird immer scharf abgebildet.
Numerische Apertur : 0.16
Einige Hersteller geben nicht die Blendenzahl, sondern die numerische Apertur an.
Näherungsweise lassen sich die Werte nach folgender Formel umrechnen :
k = 1 / 2NA.
Telezentrische Objektive haben meist keine verstellbare Blende. Wegen der speziellen
Konstruktion und Wirkungsweise (s. vorherige Seiten) sind diese Objektive “lichtschwach“.
Die hier angegebene NA von 0.16 entspricht einer Blendenzahl von 3.1.
Kapitel 2.4 Seite
55
Abbildungsmaßstab : 0.46
Der Abbildungsmaßstab m = B / G ist der Quotient aus Bildgröße und Gegenstandsgröße.
Daraus ergeben sich dann die maximalen Objektfelder:
bei ½“ Chip -> 13 mm * 10mm, bei 28 mm Zeile -> 60 mm
Preis : 2500 EUR
Kapitel 2.4 Seite
Abb. 2.4.8 Telezentrisches Objektiv Sill Optics S5LPJ9046/M42
56
2.4.6 Objektivfehler
Auch bei der Verwendung hochwertiger Objektive kommt es Fehlern bei der Erzeugung einer Abbildung
durch das optische System. Im Folgenden sind einige dieser Fehler beschrieben. Die Bilder wurden der
Veröffentlichung “Anwendungsbezogene Grundlagen der Optik für die industrielle Bildverarbeitung“,
Fa. PENTAX Europe GmbH entnommen.
Vignettierung
Beschreibung : Lichtabfall in den Bildecken durch mechanische und physikalische Effekte.
Beseitigung bzw. Optimierung : - Format Objektiv größer Format Bildwandler
- Abblenden
Copyright TU Berlin
Kapitel 2.4 Seite
57
Chromatische Aberration (Farblängsfehler und Farbquerfehler)
Beschreibung : Lichtbrechung einer ist Linse von der Wellenlänge des Lichts abhängig. Farben des Spektrums
haben keinen gemeinsamen Brennpunkt. Es treten Unschärfen im Bild auf.
Beseitigung bzw. Optimierung : - Optimierte Objektive
- Abblenden
- Verwenden von schmalbandigen Lichtquellen (LED‘s, Laserdioden)
Kapitel 2.4 Seite
58
Sphärische Abberation
Beschreibung : Sphärische Linsen haben im Zentrum und am Rand unterschiedliche Brennweiten
Es treten Unschärfen im Bild auf.
- Abblenden
Verzeichnung (Distorsion)
Beschreibung : Nichtsymmetrischer Aufbau der Optik mit Blende vor oder hinter dem optischen Zentrum der Optik.
- Abblenden
- geometrische Entzerrung mittels Bildverarbeitung
Kapitel 2.4 Seite
59
http://de.wikipedia.org/wiki/Geometrische_Optik
http://www.filmscanner.info/Strahlenoptik.html
http://www.schneiderkreuznach.com/knowhow.htm
http://www.pentax.de/_de/cctv/products/rechner.php?cctv&products&rechner
http://www.opto-engineering.com
Kapitel 2.4 Seite
60
2.5 Bildaufnahme
genutzt werden.
Raum C2 – 05
Tel.: 0234 – 3210454
Kapitel 2.5 Seite
61
2.5 Bildaufnahme
2.5.1 Funktionsweise und Merkmale der CCD – Bildwandler Technologie
Ein Charge-coupled Device (CCD, ladungsgekoppeltes Bauteil) ist ein Halbleiterelement, das wie ein analoges
Schieberegister arbeitet. Eigentlich zur Datenspeicherung entwickelt (Boyle, Smith Bell Laboratories, 1969) stellte sich
heraus, dass diese Bauteile lichtempfindlich sind. Sie “wandeln“ eingestrahltes Licht (proportional) in elektrische Signale.
Abb. 2.5.1 Prinzip CCD 3-Phasen-Charge-coupled Device
Durch einfallendes Licht werden in bestimmten Bereichen (den Pixeln) aus der
Halbleiterschicht Elektronen gelöst. Die Anzahl dieser Elektronen sind
proportional (linear) der einfallenden Lichstärke und der Einwirkdauer des Lichts
(Belichtungszeit). Nach Beendigung der Belichtungszeit müssen die Elektronen
von einem ‚Rechner‘ ausgelesen und bearbeitet werden. Dazu werden die
Elektronen hintereinander, also zeitseriell, als Spannung (Ladung) zur
Verfügung gestellt. Die Elektronen werden von den Pixeln zu dem
Ausgangsregister durch das sog. Eimerkettenprinzip transportiert.
Die Elektronen sammeln sich dabei in Potentialtöpfen. Diese werden durch
Anlegen einer Spannung an die Gate-Elektroden weitertransportiert.
Quelle : http://de.wikipedia.org/wiki/CCD-Sensor
Kapitel 2.5 Seite
62
Abb. 2.5.2 Full – Frame – Transfer – CCD (FF – CCD)
Die in den Pixel erzeugten Ladungen werden zeilenweise parallel und dann spaltenweise seriell
dem Ausgangsverstärker zugeführt. Da der Transport durch lichtempfindliche Bereiche
geht werden die Ladungen verfälscht. Es kommt zum sog. Smear – Effekt (s. u.). Um dies zu
vermeiden, müssen die Pixel während des Ladungsträgertransport z.B. mit einem mech. Shutter
abgedeckt werden.
Demonstration auf
http://www.micro.magnet.fsu.edu/primer/java/digitalimagin
g/ccd/fullframe/index.html
Kapitel 2.5 Seite
63
Abb. 2.5.3 Frame – Transfer – CCD (FT CCD)
Bei dieser Architektur wird der komplette Bildbereich sehr schnell parallel in
einen Speicherbereich verschoben. Von dort kann das Bild dann ausgelesen
werden.
Vorteil : Ganze Bildbereich ist lichtempfindlich -> Hoher Füllgrad
Nachteil : Großer Chip, meist mech. Shutter erforderlich
Demonstration auf
http://www.micro.magnet.fsu.edu/primer/java/digitalimagin
g/ccd/frametransfer/index.html
Kapitel 2.5 Seite
64
Abb. 2.5.4 Interline – Transfer CCD (IT – CCD)
Bei dieser Architektur gehört zu jedem lichtaktiven Pixel eine abgedeckte Speicher- bzw.
Transportzelle. Nach Ablauf der Belichtungszeit (auch Integrationszeit) werden die Ladungen in
die Transportzellen transferiert. Während die Transportzellen die Ladungen zum Ausgang
befördern kann eine neue Belichtung durchgeführt werden.
Vorteil : Meist kein Shutter nötig
Nachteil : Schlechter Füllgrad
Bei Hochgeschwindigkeitsanwendungen noch “Rest-Smear“
Kapitel 2.5 Seite
65
Abb. 2.5.5 Frame Interline – Transfer CCD (FIT – CCD)
Kombination aus FT und IT.
Vorteil : Sehr schneller Ladungsträgertransport; kein Shutter nötig
Nachteil : Schlechter Füllgrad
Großer Chip
Aufwändig in der Herstellung
Kapitel 2.5 Seite
66
2.5.2 Funktionsweise und Merkmale der CMOS – Bildwandler Technologie
Die heutigen CMOS – Bildwandler basieren auf den sog. APS – Wandlern (active pixel sensor). Diese basieren – wie die
CCD Wandler – auf dem inneren fotoelektrischen Effekt. Im Gegensatz zu CCDs werden die in der Belichtungszeit
erzeugten Ladungen aber nicht zu einem einzigen Verstärker verschoben, sondern in jedem Pixel ist ein Verstärker
vorhanden. Dieser erzeugt aus dem Ladungspaket direkt eine analoge Spannung. Die Analog – Digitalwandlung kann
ebenso auf dem Pixel durchgeführt werden, wie weitere Bildkorrekturen. Da auf der Chip – Fläche neben den
lichtempfindlichen Pixeln auch die Verstärker untergebracht werden müssen, ist der Füllgrad nicht sehr hoch.
Abb. 2.5.6 Prinzip CMOS – Bildwandler und CMOS - Pixel Schema
Über den Reset – FET wird eine Vorladung aufgebracht. Der Photostrom durch die Diode reduziert diese Ladung
(deshalb auch kein Blooming möglich).
Über den Shutter kann diese Entladung ‘abgekoppelt‘ werden. Die Ladung wird dann über den Kondensator
bereitgestellt und kann über die FETs als Spannung ausgelesen werden.
Kapitel 2.5 Seite
67
Durch den Aufbau der CMOS Bildwandler ergeben sich Eigenschaften, die sich teilweise sowohl als Vor- auch Nachteile
gegenüber der CCD - Technik aufweisen bzw. bei näherer Betrachtung relativiert werden müssen :
Aufbau in CMOS - Halbleitertechnik
• Durch die Herstellung in Produktionsanlagen, die für die Fertigung von Halbleiternbausteinen (z.B. RAM)
in hohen Stückzahlen ausgelegt sind, ergibt sich ein theoretischer Kostenvorteil. Durch die Selektion der Halbleiter wg.
der wünschenswerten Rauscharmut entstehen aber wieder Kosten.
• geringer Energieverbrauch
Verwendung der APS - Technologie (Active Pixel Sensor Spannungsausgang für jedes Pixel)
+ direkter Zugriff auf jedes Pixel
+ durch ‘Windowing‘ extreme Steigerung der Bildrate (frame rate, frames per second fps)
+ A/D - Wandlung auf dem Chip möglich
+ Bildverarbeitung direkt am Pixel (Chip-On-Lens) z.B. Kennlinienanpassung, Empfindlichkeitseinstellung ...
+ kein Blooming, kaum Smear
- Verstärker verursachen immer Rauschen; mehr Verstärker bedeuten also mehr Rauschen
- Füllrate wird geringer
- Herstellungsprozess wird aufwändiger (Bonding)
Kapitel 2.5 Seite
68
CMOS - Sensoren der Fa. Pixim
DPS Verfahren (digital pixel system)
A/D-Wandlung auf dem Chip; für jedes Pixel ein A/D-Wandler; Wandlung simultan
ein Pixel besteht aus ca. 50 Transistoren (MOS Photogate, Reset- u. Transfer-Gates, A/D-Wandler,
DRAM - Speicher für digitale Daten)
Jedes Pixel lässt sich (bei Bedarf) unterschiedlich betreiben
z.B. unterschiedliche Integrationszeit, Dunkelstromkompensation ...)
Sehr flexibel auch bei stark unterschiedlich hellen (kontrastreichen) Bereichen im betrachteten Bild
Abb. 2.5.7 Während beide Sensoren die Farbtafel gut wiedergeben, überstrahlt
der Hintergrund bei dem “Competitor“ - Sensor
Quelle : Photonik 4-2007 Belichtungsregelung individueller Pixel von CMOS - Sesnsoren
Stefan Tauschek, Scantec Microelektronic GmbH
Mit freundlicher Genehmigung und Unterstützung v. Hr. Tauschek
Kapitel 2.5 Seite
69
High-Dynamic-Range CMOS (HDRC) der Fa. IMS Chips, Stuttgart
Logarithmische Kennlinie
Abb. 2.5.8 Kennlinie verschiedener Bildwandler
Quelle : Institut für Mikroelektronik Stuttgart IMS CHIPS
Mit freundlicher Genehmigung und Unterstützung v. Hr. Strobel
Kapitel 2.5 Seite
70
Abb. 2.5.9 Vergleich CCD HDRC Sensoren in
verschiedenen Szenarien
Quelle : Institut für Mikroelektronik Stuttgart IMS CHIPS
Mit freundlicher Genehmigung und Unterstützung v. Hr. Strobel
Feuerspucker
Kapitel 2.5 Seite
71
Abb. 2.5.10 CCD - Chip Sony ICX 285 (1.3 MPixel) und CMOS Chip Micron MV-13 (1.0 Mpixel)
Quelle : G. Holst PCO AG, Kelheim
Kapitel 2.5 Seite
72
2.5.3 Gegenüberstellung CCD und CMOS Technologie in der Technischen Bildverarbeitung
Der Vergleich zwischen CCD und CMOS bzw. die Frage “was ist besser“ lässt sich so nicht beantworten. Jede
Technologie hat ihre Vor- und Nachteile. Durch Weiterentwicklungen und Modifikation sind die Vorteile verstärkt bzw.
Nachteile abgeschwächt worden. Dies bestätigt auch die nachfolgende Tabelle.
12
Abb. 2.5.11 Technische Daten von ausgewählten CCD- und CMOS - Sensoren
Quelle : G. Holst PCO AG, Kelheim
emCCD (electron multiplying ccd), L3CCD, Impactron CCD -> CCD mit Ladungsträgerverstärkung d. Avalanche - Effekt
Kapitel 2.5 Seite
73
Pixel Clock - Auslesegeschwindigkeit des Sensors
Bsp. pix.clock 30 MHz; 1.3 Mpixel -> Auslesen eines pix 33 ns
-> Auslesen eines Bildes (frame) 43.0 ms -> 23 Bilder pro sekunde (fps)
QE - Quantenwirkungsgrad
Phys. Größe; hier annähernd genau Füllgrad
readout noise - Ausleserauschen
Verursacht durch nicht-uniformität der Lichtwandler, defekte Pixel, Rauschen der Verstärker
dark current - Dunkelstrom
Ladungsträgererzeugung durch Wärmeeinwirkung
Fullwell Kapazität - Sättigung
Max. Elektronenzahl die ein Pixel “aufnehmen“ kann. Überschreiten verursacht bei CCD Überlauf,
also Blooming und bei CMOS Nichtberücksichtigung (Clipping) von Photonen (s. Abb. 2.5.6)
Dynamik
Quotient aus Fullwell – Kapazität und Ausleserauschen
quant. drive volt. - Anzahl der Treiberspannungen
Kapitel 2.5 Seite
74
Eine Gegenüberstellung von CCD bzw. CMOS lässt sich besser als Vergleich der Eignung für verschiedene
Anwendungen durchführen
Photoapperate, Spielzeug, Handys
beide Sensoren werden eingesetzt
professionelle digitale Photoapperate
Nikon verwendet CCD und Canon CMOS
industrielle Bildverarbeitung
beide
wissenschaftliche Anwendungen
beide
Hochgeschwindigkeits-Aufnahmen
CMOS
“ultra low light“
CCD
Sicherheit, Nachtsicht
CCD
CCD und CMOS Sensoren teilen viele Eigenschaften und sind deshalb auch für ähnliche Anwendungen geeignet
CMOS Sensoren sind bisher nicht für extreme Niedriglicht - Anwendungen geeignet (Rauschen, Dunkelstrom)
CCD Sensoren sind nicht geeignet für extreme Hochgeschwindigkeitsanwendungen und Anwendungen, bei denen
Signalverarbeitung auf dem Chip erforderlich ist.
Diese Gegenüberstellung wurde einer Veröffentlichung von G. Holst PCO AG, Kelheim im Forum der Fa. FRAMOS Electronic Vertriebs GmbH,
Pullach entnommen.
Kapitel 2.5 Seite
75
2.5.4 Geometrische Anordnung von Bildwandlern
Um eine Abbildung zu erhalten werden die Pixel zu Zeilen- bzw. Matrix Sensoren angeordnet.
Zeilensensoren
Meist einzeilig. Dies ermöglicht sehr schnelles Auslesen der Pixel. Durch fortwährendes Abtasten (scannen) kann ein
zweidimensionales Bild gewonnen werden.
Typische Anwendung ist die optische Kontrolle von schnell bewegtem Endlosmaterial
Abb. 2.5.12 Anwendungen
von Zeilenkamerasystemen
Quelle : Fa. NANOsystems, Bochum
Kapitel 2.5 Seite
76
Zeilenkamera Pixelanzahl von 512 ... 32000 (Standard)
bei einer Zeilenlänge von ca. 5 ... 50 mm
und Zeilenfrequenzen von 0.2 ... 140 KHz
Bei z.B. 2588pe (8Bit/pe)und 5000 fps sind das ca. 12 MByte / s die zu
verarbeiten sind.
Matrixkamera : Anordnung der Pixel in Zeilen uns Spalten
Typische Anordnungen sind dabei :
Anordnung
Anzahl Pixel Bezeichnung
176 * 144
320 * 240
352 * 288
640 * 480
800 * 600
1024 * 768
1280 * 1024
1600 * 1200
2048 * 1536
25300
76800
101376
307200
480000
786400
1.3 mega
2.0 mega
3.2 mega
128 * 128
256 * 256
512 * 512
1024 * 1024
2048 * 2048
4096 * 4096
16400
65500
262100
1 mega
4 mega
16 mega
QCIF
QVGA
CIF
VGA
SVGA
XGA
SXGA
UXGA
QXGA
Video Graphics Array
Kapitel 2.5 Seite
77
Formate der Matrixsensoren
(inches / Zoll)
Breite
(mm)
Höhe
(mm)
Diagonale
(mm)
1
2/3
1/2
1/3
1/4
12,8
8,8
6,4
4,8
3,6
9,6
6,6
4,8
3,6
2,7
16
11
8
6
4,5
Kapitel 2.5 Seite
78
2.5.5 Abbildung und räumliche Auflösung
Abb. 2.5.13 Entstehung einer Abbildung mit räumlicher (ortsdiskreter) Auflösung
Quelle : FH Münster, Prof. Dr.-Ing. Fehn
Kapitel 2.5 Seite
79
Der Begriff der Auflösung wird in der Technischen Bildverarbeitung in verschiedenen Zusammenhängen gebraucht :

Grauwertauflösung beschreibt
die kleinste Helligkeitsänderung, die eine Änderung in den auszuwertenden Daten hervorruft.
Über die ‘Wandlerkette‘ Photon -> Elektron -> analoge Spannung -> digitales Signal wird aus den Helligkeitsänderungen ein digitales
Signal, das von einem Rechner verarbeitet werden kann. Die Dynamik der Wandlerkette wird durch verschiedene Faktoren wie
z.B.Rauschen und Empfindlichkeit der Bildwandler, Bittiefe der A/D-Wandlung usw. beeinflusst.

Scanfrequenz beschreibt
das Messraster, das bei einer optischen Kontrolle über ein bewegtes Objekt gelegt wird. In Abhängigkeit von der Geschwindigkeit des
Bildverarbeitungssystems (FPS, Rechnerperformance), dem betrachteten Bildausschnitt und der Geschwindigkeit des bewegten Objekts
kann es zu einer lückenhaften Abtastung kommen. Die Lücken bestimmen die kleinste Merkmalsgröße, die in Transportrichtung erfasst
werden kann (Auflösung in Transportrichtung).
Beispiel : 10 Bilder / s (fps), Bildausschnitt 80 mm, Geschwindigkeit des Objekts 1m / s
10 fps -> 100 ms / Bild -> in 100 ms verfährt das Objekt 100mm -> 20 mm werden nicht kontrolliert -> Merkmale < 20mm werden
mit großer Wahrscheinlichkeit nicht detektiert

Räumliche oder Ortsauflösung beschreibt
das Raster, das die Abtastung mit ortsdiskreten Bildwandlern (Pixel) ergibt. Gegenstandsmerkmale die kleiner sind als die Fläche,
die ein Pixel repräsentiert (nicht die Pixelgröße), sind nicht mehr eindeutig darstellbar. Bei der Auslegung von optischen Systemen werden
deshalb Forderungen wie z.B. :
-
Anz. Pixel = Gegenstandsgröße / geforderte Auflösung oder
Anz. Pixel = (Gegenstandsgröße / geforderte Auflösung) * 2 (bei Abtastung von periodischen Informationen in Anlehnung
an das Abtasttheorem von Shannon und der Nyquistfrequenz)
gestellt.
Die besonderen Probleme mit der Ortsauflösung sollen die beiden folgenden Seiten verdeutlichen.
Kapitel 2.5 Seite
80
Kapitel 2.5 Seite
81
Kapitel 2.5 Seite
82
Abb. 2.5.14 Subpixelalgorithmus, der von einem
linearem Grauwertverlauf zwischen zwei Pixeln ausgeht.
Durch Vorgabe eines Schwellwerts lässt sich ein Punkt
berechnen, an dem der zugehörige Grauwert dem
Schwellwert entspricht. Dieser berechnete Punkt wird
dann z.B. als ‘wahrer‘ Kantenpunkt übernommen.
Quelle : Firmenschrift Fa. Siemens AG, SIMATIC Sensors
Autor : Herr Kirsten Drews
Um, insbesondere bei der Optischen Messtechnik, die Ortsauflösung zu verbessern, werden sog. Subpixelalgorithmen angewendet. Dabei wird
versucht, die nicht vorhandenen Information über die Bereiche zwischen den Pixeln zu berechnen. Über die Annahme des Grauwertverlaufes wird
ein zu einem Grauwert gehörender Ort berechnet. Dieser Ort kann zwischen den Pixeln liegen. Es gibt verschiedene Berechnungsmethoden.
In der Theorie lassen sich fast beliebige Auflösungen berechnen. In der Praxis werden sehr selten stabile Auflösungen < 1/10 Pixel erzielt.
Oftmals sind die mit Subpixelalgorithmen erzielten Auflösungen bzw. Messergebnisse sehr empfindlich gegenüber äußeren Störeinflüssen wie z.B.
das Rauschen der Bildwandler und Schwankungen der Beleuchtungsstärke
Kapitel 2.5 Seite
83
2.5.6 Farbkamerasysteme
CCD – bzw. CMOS Lichtwandler erzeugen eine Ladungsmenge, die der einfallenden Photonenmenge proportional ist. Obwohl die Menge der
erzeugten Elektronen abhängig ist von der Wellenlänge des einstrahlenden Lichts, ist keine Unterscheidung von Farben möglich.
Den erzeugten Elektronen lässt sich nicht ansehen, welche Wellenlänge die generierenden Photonen hatten (s. S.-138).
Zur Farberkennung muss eine Möglichkeit gefunden werden, die Photonen / Lichtwellen spektralabhängig zu selektieren.
Abb. 2.5.15 Spektrale Empfindlichkeit Sony CCD – Chip ICX 205AL,
Sony Corporation Datenblatt
Kapitel 2.5 Seite
84
2.5.6.1
Drei- CCD/CMOS -Chip Farbkamerasysteme
Bei den 3 CCD/CMOS Farbkamerasystemen wird das
einfallende Licht durch ein Prisma in Rot-,Grün- und Blauanteile
zerlegt. Diese Anteile beleuchten jeweils ein einzelnes CCD /
CMOS – Array. In der Kamera- bzw. Rechnerelektronik können
daraus Farbinformationen im RGB – Farbraum für jedes Pixel
berechnet werden.
Dieses Verfahren liefert sehr gute Bilder, ist aber durch das
aufwändige Herstellungsverfahren und die Vielzahl an
Komponenten (Prisma, 3 Array) sehr teuer.
Zusatzinfo
Kapitel 2.5 Seite
85
2.5.6.3
Ein- CCD/CMOS -Chip Farbkamerasysteme
Bei den 1 CCD/CMOS Farbkamerasystemen wird über die
Pixel ein Mosaik- oder Bayer Filter gelegt. Ein Pixel liefert nur
einen ‘Grauwert‘ (R oder G oder B).
Zur Visualisierung werden die jeweils fehlenden Farbwerte
durch unterschiedliche Verfahren aus den Nachbarpixeln
berechnet. Die Berechnung geschieht meist innerhalb der
Kamera und ist über Parameter (Sharpness, Hue, Saturation)
beeinflussbar.
Die so erzeugten Bilder zeigen eine erstaunlich gute Qualität.
Bei Vergrößerungen oder kontrastreichen Bildern zeigen sich
aber doch erhebliche Qualitätsmängel.
Für messtechnische Applikation ist die Werteergänzung durch
Berechnung (Schätzung) nicht akzeptabel. Deshalb werden im
Bereich der Technischen Bildverarbeitung die Daten oftmals als
‘raw - data‘ übertragen. Die auswertende Recheneinheit kann
die Daten dann applikationsspezifisch verarbeiten.
Kapitel 2.5 Seite
86
2.5.6.3
Foveon X3 Image Sensor
Foveon ist ein Unternehmen in den USA das 1997 von Carver Mead (US-amerikanischer Informatiker und Pionier der modernen Mikroelektronik,
Bachelor-of-Science, Master-of-Science, Doktor, Prof. am California Institute of Technology) gegründet wurde.
Die Fa. Foveon entwickelte den CMOS – Bildsensor Foveon X3, bei dem drei übereinander liegende Sensorelemente auf jedem Pixel
alle drei Grundfarben aufzuzeichnen. Damit ist keine Interpolation fehlender Farbwerte nötig. Die Bilder haben nur eine geringe Neigung
zu Farbrändern und Moireebildung. Leider ist die Farbsättigung nicht sehr hoch. Durch die dadurch notwendige hohe Verstärkung nimmt das
Bildrauschen zu. Der Foveon X3 – Sensor ist in Ausführungen von 4.5,10.2 und 14.1 MPixel (20,7*13,8 mm !) erhältlich.
Abb. 2.5.16 Aufbau des Foveon X3 Bildsensors
Quelle : Foveon, Inc., San Jose, USA http://www.foveon.com/article.php?a=63
Kapitel 2.5 Seite
87
Bildvergleich zwischen Bayer – Mosaik Farbkamera und Kamera mit Foveon X3 Chip
Bayer - Mosaik
Foveon X3
Kapitel 2.5 Seite
88
CCD – und CMOS - Sensoren
http://de.wikipedia.org/wiki/Charge-coupled_Device
http://de.wikipedia.org/wiki/CMOS-Sensor
http://www.micro.magnet.fsu.edu/primer/digitalimaging/concepts/concepts.html
Subpixel - Algorithmen
http://www.wiley-vch.de/berlin/journals/op/07-03/OP0703_S49_S52.pdf
Farbkameras
http://www.foveon.com
Kapitel 2.4 Seite
89
genutzt werden.
Raum C2 – 05
Tel.: 0234 – 3210454
Kapitel 2.6 Seite
90
Zur Übertragung der Bilddaten von einem bildgebenden System (hier i.d.R. eine Kamera) zu einer Verarbeitungseinheit
(Rechner) werden unterschiedliche Schnittstellen bzw. Verfahren genutzt. Im Folgenden werden die Eigenschaften
dieser Schnittstellen beschrieben und ein Vergleich in acht Kategorien durchgeführt.
Durchsatz:
Geschwindigkeit mit der Daten über die Schnittstelle übertragen werden können
Effektive Kosten:
Gesamtpreis für die Komponenten (Kamera, Kabel, Bilderfassungskarte ...)
Kabellänge:
Maximal mögliche Entfernung zwischen der Kamera und dem Rechner ohne
Leistungsverstärker
Standardisierte Schnittstelle:
Maßstab für die einfache Benutzung und zukünftige mögliche Erweiterbarkeit
Stromversorgung über das Kabel: Möglichkeit über ein einziges Kabel (mehradrig !) die Kamera mit Spannung zu
versorgen und die Bilddaten zu übertragen
Kameraverfügbarkeit:
Maßstab für die Anzahl der am Markt verfügbaren Kameras, die Dauer der
bisherigen Verfügbarkeit der Schnittstelle und die allgemeine Verbreitung des
Standards in der industriellen Bildverarbeitung
Prozessorauslastung:
Belastung des Systemprozessors bei der Bilderfassung
I/O-Synchronisation:
Einfachheit mit der eine mögliche Triggerung und die gesamte Kommunikation
realisiert werden kann
Die Systematik der Kategorien und Inhalte der Beschreibung wurden aus dem Tutorium “Auswahl der geeigneten Kameraschnittstelle für Ihr
Bildverarbeitungssystem“, 2007, National Instruments entnommen
Kapitel 2.6 Seite
91
2.6.1 Analoge Bildübertragung
Bei der analogen Bilddatenübertragung werden die Bilddaten als Spannungssignal über Koaxialkabel übertragen.
Die digitalen Pixeldaten (Grauwerte) werden nach der Datenübertragung durch Abtastung aus dem Analogsignal
gewonnen.
Die analoge Datenübertragung nutzt dieselben Videoformate, die von Fernsehstationen zur weltweiten Übertragung von
Videosignalen eingesetzt werden.
Standard
Typ
Bildgröße (Pixel) Bildgeschwindigkeit
(Bilder / s)
Zeilenrate
(Zeilen / s)
NTSC
PAL
RS170
CCIR
Farbe
Farbe
S/W
S/W
640 * 480
768*576
640*480
768*576
15,734
15,625
15,750
15,625
Abb. 2.6.1.1 Analoges Videosignal, Codierung und Dekodierung
29,97
25,00
30,00
25,00
auch EIA, 60 Halbbilder / s 525 Zeilen
50 Halbbilder / s, 625 Zeilen
Abb. 2.6.1.2 CCIR - Signal
Kapitel 2.6 Seite
92
Durchsatz: Analogkameras eignen sich für Anwendungen mit niedriger bis mittlerer Bandbreite. Der Datendurchsatz beträgt
bei der Übertragung von 1 Byte / pe, 768 * 576 pe und 25 fps ca. 11 MByte / s.
Kosteneffizienz: Da es analoge Kameras schon seit ca. 50 Jahren gibt und sie zahlreich im Einsatz sind, sind sie mit gutem bis sehr gutem
Preis- Leistungsverhältnis verfügbar. Analoge Kameras, die kein Standardformat für die Bildübertragung verwenden (z.B. Progressive Scan)
zeigen i.d.R. ein deutlich höheres Preisniveau.
Für die Digitalisierung der analogen Bildsignale wird eine sog. Bilderfassungskarte (Framegrabber) benötigt. Diese
sind in sehr unterschiedlichen Ausstattungen, Leistungsmerkmalen und Preisklassen verfügbar.
Kabellänge: Abhängig von den Anforderungen an die Bildqualität und die Funktionalität der Datenübertragung ist die Verkabelung analoger
Bildverarbeitungssysteme einfach bis komplex. Für die ‘einfache‘ Bildübertragung reicht oftmals eine Koaxialkabel aus. Werden aber noch
weitere Daten ausgetauscht (Trigger, Pixelclock ...) oder sind größere Störeinflüsse zu erwarten wie z.B. EMV – Störungen sind oftmals spezielle
und damit teure Kabel- und Steckverbindungen zu verwenden.
Standardisierte Schnittstelle: Bei Verwendung der Standardformate für die Bilddatenübertragung gegeben. Bei Verwendung nicht
standardkonformer Systeme oder erweiterter Funktionalität (z.B. Konfiguration) nicht gegeben und oftmals kaum realisierbar.
Stromversorgung über das Kabel: Die Stromversorgung ist nicht über das Bilddatenkabel möglich. Deshalb werden weitere Kabel oder
spezielle mehradrige Kabel und Steckverbinder (z.B. HIROSE) verwendet.
Kameraverfügbarkeit: Obwohl die Verwendung analoger Bilddatentechnik in der industriellen Bildverarbeitung rückläufig ist, sind analoge
Kameras in ausreichender Varianten- und Stückzahl verfügbar.
Prozessorauslastung: Die Bilddaten werden von der Bilderfassungskarte meist per DMA – Transfer in den Rechnerspeicher übertragen. Der
Prozessor wird dabei kaum belastet.
I/O – Synchronisation: Einige analoge Kameras für die industrielle Bildverarbeitung verfügen über Funktionen wie asynchroner Reset und
zusätzliche digitale Ein- und Ausgänge. Darüber hinaus stellt der benötigte Framegrabber noch weitere I/O-Kanäle zu Verfügung, die zur
Kommunikation mit anderen Komponenten verwendet werden können. Leider gibt es für analoge Kameras keinen Standard, um Kameraattribute
wie Belichtungszeit, Verstärkung oder Verschlusszeit per Software zu parametrieren. Diese Funktionen müssen teilweise noch mit DIP-Schaltern
eingestellt werden.
Kapitel 2.6 Seite
93
2.6.1.1 Beispiel für eine analoge Kamera, die JAI A1
22 MByte / s
Kapitel 2.6 Seite
Abb. 2.6.1.3 Analoge Kamera JAI A1
94
2.6.1.2 Beispiel für einen analogen Framegrabber, der TIS DFG-SV1
Betriebstemperatur : -5 ... 45 0 C
Softwareunterstützung :
Gerätetreiber WDM Stream Class,
.Net, Active X, C++ Class Library
Preis : ca. 200 EUR
Kapitel 2.6 Seite
Abb. 2.6.1.4 Framegrabber TheImagingSource DFG-SV1
95
2.6.1.2 Beispiel für einen analogen Framegrabber Matrox Imaging Odyssey XA
“Intelligenter“ Framegrabber mit G4 PowerPC (frei programmierbar)und Matrox Oasis Pixel Accelerator
(in HW vorprogrammierte Routinen werden sehr schnell (peak 80/100 billionen operations per second
(BOPS)) ausgeführt.
Abb. 2.6.1.5 Framegrabber Matrox Imaging Odyssey XA Blockschaltbild
Quelle : Matrox Electronic Systems GmbH, D-82008 Unterhaching und
RAUSCHER GmbH - Systemberatung für Computer und angewandte Grafik, D-82140 Olching
Kapitel 2.6 Seite
96
Preis:
ab ca. 4000 EUR
Kapitel 2.6 Seite
Abb. 2.6.1.6 Framegrabber Matrox Imaging Video Input / Spezifikation
97
2.6.2 Digitale Bildübertragung
Bei der Bilderzeugung in CCD- oder CMOS- Bildwandlern liegen die Ladungen der einzelnen Pixel separat
vor. Die Ladungsmenge ist also einem Pixel bzw. dem entsprechenden ortsdiskreten Ausschnitt des betrachteten
Gegenstands direkt zugeordnet. Zur analogen Datenübertragung werden diese Ladungsmengen einem kontinuierlichem
Datenstrom aufmoduliert. Die pixelgenaue Rückgewinnung der ortsdiskreten Information ist mit erheblichem Aufwand
(Pixelclock) verbunden.
Zur Vermeidung dieses Aufwands, Erhöhung der Datentransferrate und der Datensicherheit und Erweiterung der
Funktionalität wurden und werden digitale Schnittstellenstandards für die Bilddatenübertragung entwickelt.
Die Standards CameraLink, USB, IEEE 1394 (FireWire) und GigE werden im Folgenden beschrieben.
2.6.2.1 CameraLink
CameraLink ist ein Standard der Automated Imaging Association (AIA). Die AIA ist ein Zusammenschluss von namhaften
Unternehmen der Bildverarbeitungsbranche. CameraLink ist eine Entwicklung für die industrielle Bildverarbeitung.
Steckverbinder und Kabel sind entsprechend ausgelegt.
CameraLink ist eine serielle, digitale Hochgeschwindigkeits – Punkt – zu Punkt Verbindung. Maximal zwei Kameras
lassen sich über einen speziellen digitalen CameraLink-Framegrabber mit einem Rechner verbinden. Dabei werden drei
Betriebsarten unterschieden :
Base – Konfiguration:
Medium – Konfiguration:
Full – Konfiguration:
bis zu 255 MByte/s
bis zu 510 MByte/s
bis zu 680 MByte/s
Kapitel 2.6 Seite
98
Durchsatz: Typische CameraLink – Kameras liefern in der Base-Konfiguration 100 MByte/s. Damit lassen sich Bilder mit 1 Megapixel bei 50
FPS erfassen. In der Full-Konfiguration lassen sich 500 Bilder mit einer Auflösung von 1280 * 1024 pro Sekunde an das System übertragen.
CameraLink eignet sich also für Anwendungen mit hohem bis sehr hohem Anspruch an die Bildübertragungsrate. Deshalb ist CameraLink
mittlerweise ein quasi Standard bei Zeilenkamerasystemen.
Kosteneffizienz: Um die hohen Datenraten zu erzielen ist ein hoher Aufwand auf Seiten der Kamera und der Framegrabber
nötig. Die Systeme sind meist teuerer als analoge BV – Systeme. Die Verwendung eines spez. Framegrabbers verursacht zusätzliche Kosten im
Vergleich zu den anderen digitalen Verfahren. Jedoch darf bei der Kostenbetrachtung nicht der hohe Datendurchsatz und die grundsätzliche
Industrietauglichkeit übersehen werden.
Kabellänge: Die bei CameraLink verwendeten Kabel sind bezüglich Aufbau und Belegung standardisiert. Auf der Kamera- bzw.
Framegrabberseite werden jeweils 28 parallele TTL – Signale in vier differentielle Signalpaare (LVDS) konvertiert. Die Kabellänge ist auf
max. 10 m definiert. Für die Base-Konfiguration wird ein Kabel, für die Medium- bzw. Full Konfiguration werden zwei Kabel benötigt.
Standardisierte Schnittstelle: Die CameraLink-Spezifikation definiert einen Standard für Kabel, Anschluss, Signalformat und serielle
Kommunikationsschnittstelle zur Konfiguration und Parametrierung von Kameras. Die Kommunikation ist, im Gegensatz zu IEEE1394 und GigE
nicht festgelegt. Das bedeutet, dass jede CameraLink-Kamera eine spezielle Konfigurationsdatei erfordert. In der Praxis bedeutet dies, dass zu
jeder Kamera eine Liste existiert in der kompatible Grabber aufgeführt sind. Herstellerübergreifende Kamera-Grabber Kombinationen sind evtl.
nur mit erheblichem Aufwand zu realisieren.
Stromversorgung über das Kabel: Bei Base-Konfigurationen kann die Spannungsversorgung über das Standard CameraLink-Kabel erfolgen
(Power-over-CameraLink PoCL). Für die anderen Konfigurationen ist ein separates Kabel erforderlich.
Kameraverfügbarkeit: Grabber und Kameras (bes. Zeilenkameras) sind von fast jedem großen Anbieter verfügbar.
Prozessorauslastung: CameraLink-Grabber transferieren die Bilddaten per DMA in den Speicher des Rechners. Somit wird kaum
Prozessorleistung benötigt.
I/O – Synchronisation: Die speziellen Befehle zur Einstellung von Belichtung, Verstärkung und Offset sind in der Spezifikation nicht
festgelegt. Die Treibersoftware für den Framegrabber muss die kameraspezifischen Befehle kennen. Dies kann durch Konfigurationsdateien
realisiert werden. Die CameraLink – Spezifikation ermöglicht sehr kurze Triggerzeiten und hochgenaue Synchronisationen. Eine Plug-and-PlayKompatibilität ist nicht gegeben.
Trend : Weiterentwicklung zu CameraLink HS. Bis zu 6 GB/s. Max. Kabellänge 20m (auch Glasfaser, länger mit aktiven Kabeln) .
Nur wenige Komponenten verfügbar
Kapitel 2.6 Seite
99
2.6.2.1.1 Beispiel für eine CameraLink – Kamera, die DALSA FALCON 1.4 M 100 HG
Preis: 2600,- EUR
(Stand 2015)
Kapitel 2.6 Seite
Abb. 2.6.2.1 CameraLink Kamera DALSA
Quelle Bilder: Stemmer Imaging GmbH, Puchheim
100
Kapitel 2.6 Seite
101
2.6.2.1.1 Beispiel für einen CameraLink – Framegrabber, der DALSA X64-CL Express 1x
Preis: ca. 1200,- EUR (Stand 2015)
Abb. 2.6.2.2 CameraLink Framegrabber DALSA X64-CL Express 1X
Quelle Bilder: Stemmer Imaging GmbH, Puchheim
Kapitel 2.6 Seite
102
2.6.2.2 USB
Für den Verbrauchermarkt entwickelt, hat dieser Bus auch im Industriemarkt seinen Platz gefunden. Durch die große
Verbreitung von USB – Schnittstellen ist eine Anschlussmöglichkeit an verschiedene Rechnersysteme ohne spez.
Framegrabber gegeben. Obwohl USB – Komponenten für unterschiedliche Aufgabenstellungen z.B. HUB‘s in zahlreichen
Ausführungen vorhanden sind, sollte bedacht werden, dass im industriellen Umfeld Anforderungen gestellt werden, die
durch Komponenten aus dem Office- und Konsumerbereich nicht erfüllt werden können.
Abb. 2.6.2.3 USB – Komponenten zum Einsatz im industriellen Umfeld
HUB im Metallgehäuse, schleppkettentaugliches Kabel mit kameraseitiger Fixierung
Kapitel 2.6 Seite
103
Durchsatz: Ab der Version 2.0 bietet USB eine (effektive) Bandbreite von ca. 40 MByte/s (USB 2.0) bzw. 400 MByte/s (USB 3.0).
Kosteneffizienz: Die Kosten für einen speziellen Framegrabber entfallen. Auf der Kameraseite kann bei der Schnittstelle teilweise auf
vorhandene Komponenten (Webcam) zurückgegriffen werden. Dies macht USB zu einer preiswerten Schnittstelle für die digitale
Bilddatenübertragung. Die Realisierung von industrietauglichen Lösungen kann durch die nötige Verwendung spezieller Komponenten oder
spezieller Maßnahmen die Kosten deutlich erhöhen.
Kabellänge: Es sind (eingeschränkt) industrietaugliche Kabel bis zu einer Länge von 10m verfügbar (max. Kabellänge nicht spezifiziert
voraussichtlich erreichbare Längen USB 2.0 5m und USB 3.0 3m). Größere Kabellängen sind durch Repeater und Hub‘s realisierbar. Hierbei
muss aber die Industrietauglichkeit beachtet werden.
Standardisierte Schnittstelle: Für die industrielle Bildverarbeitung fehlt z.Zt. jegliche Spezifikation. Jeder Anbieter muss sein eigenes
Hard- und Softwaredesign implementieren. Das ist aufwändig und erschwert dem Anwender die Komponentenauswahl.
Abhilfe durch USB3 Vision (Protokollstandard der das Layout des Datentransfers definiert, Datenübertragung zwischen Geräten verschiedener
Hersteller definiert, Dateninterpretation nicht)
Stromversorgung über das Kabel: USB liefert Strom über das Kabel. In Abhängigkeit von der Systemkonfiguration sind evtl. externe
Spannungsquellen nötig.
Kameraverfügbarkeit: Webcams sind in großer Anzahl verfügbar. Diese Kameras eignen sich aber i.d.R. nicht für industrielle
Anwendungen. Mittlerweile sind aber auch geeignete Kameras von einigen Anbietern verfügbar.
Prozessorauslastung: Bei der USB – Bilddatenerfassung wird oftmals auf Softwarekomponenten des Betriebssystems (z.B. DirectShow)
zurückgegriffen. Diese Komponenten sind bewährt belasten aber den Prozessor.
I/O – Synchronisation: Da Komponenten des Betriebssystems keine Schnittstelle für Triggerung und Synchronisierung
enthalten, muss diese Funktionalität durch Treiber- und Hardwareerweiterungen des Kameraanbieters realisiert werden
Trend: Standardisierung der Dateninterpretation (evtl. nicht mehr realisiert wegen GigE)
Kapitel 2.6 Seite
104
2.6.2.2.1 Beispiel für eine USB – Kamera, die IDS µEye UI-1480-C
Abb. 2.6.2.4 USB Kamera IDS uEye UI-1480-C
IDS Imaging Development Systems GmbH
Dimbacher Straße 6
74182 Obersulm
Abb. 2.6.2.5 USB Kamera IDS uEye UI1220RE
Kamera mit erweiterter Industrietauglichkeit und
IP 65 bzw. 67
Dimbacher Straße 6
74182 Obersulm
Kapitel 2.6 Seite
105
Preis: ca. 900,- EUR (Okt. 2007)
Abb. 2.6.2.5 Spezifikation der USB Kamera IDS uEye UI-1480-C
Kapitel 2.6 Seite
106
2.6.2.3 Firewire, IEEE-1394
1
Firewire wurde 1995 als IEEE -1394-Spezifikation verabschiedet. IEEE-1394 wird von der Fa. Apple als Firewire und von
der Fa. Sony als iLInk bezeichnet. Firewire wurde direkt für Bildverarbeitungsgeräte (im Konsumerbereich) entwickelt.
Die Geschwindigkeit von IEEE 1394a lag bei 50 MByte / s. In der vorliegenden Spezifikation IEEE-1394b beträgt die max.
Geschwindigkeit 100 MByte / s. Mit DCAM / IIDC existiert ein Protokoll das den Datenaustausch mit IEEE 1394-Kameras
beschreibt. DCAM // IIDC beschreibt außerdem die Parametrierung der Kameras.
Abb. 2.6.2.6 DCAM Standard
Quelle: The Imaging Source Europe GmbH, 28215 Bremen
1
IEEE (gesprochen i-triple-e) ist ein Kürzel für "Institute of Electrical and Electronics Engineers", eine Organisation, die in den USA im Jahre 1884
von einer handvoll Technikern gegründet wurde. Mittlerweile hat das Institut mehr als 320.000 Mitglieder mit Aktivitäten in 147 Ländern.
Das IEEE ist insbesondere im Bereich der Standardisierung aktiv.
Kapitel 2.6 Seite
107
Durchsatz: In der Version 1394a 50 (32) MByte/s, in der Version 1394b 100 (64) MByte/s. DCAM gibt verschiedene Videomodi vor. Einige
dieser Modi mit der zugehörigen Busauslastung sind in folgender Tabelle dargestellt.
Abb. 2.6.2.7 Videomodi lt. DCAM und sich ergebende Busbelastung
Quelle: The Imaging Source Europe GmbH, 28215 Bremen
Kapitel 2.6 Seite
108
Kosteneffizienz: Firewire Kameras gibt es in verschiedenen Preisklassen. Da (meist) kein spezieller Framegrabber benötig wird
und die Kabel relativ preiswert sind, ist Firewire ein kosteneffizientes Bussystem für die Technische Bildverarbeitung. Im Einzelfall muss die
Industrietauglichkeit der eingesetzten Komponenten geprüft werden.
Kabellänge: IEEE – 1394a: Max. 4,5 m, größere Entfernungen durch z.B. LWL – Umsetzer,
IEEE – 1394b: Über 100m mit Glasfaserkabel oder Kabel der Kategorie 5 (CAT 5).
Standardisierte Schnittstelle: Durch DCAM / IIDC gibt es ein herstellerunabhängiges Protokoll für den Bilddatenstrom und die
Parametrisierung der Kameras. Das erleichtert die Auswahl der Komponenten, die Wartung und den Betrieb von IEEE – 1394 Bussystemen.
Stromversorgung über das Kabel: IEEE 1394 versorgt die Kameras über das Kabel mit Strom. Bei einer größeren Anzahl von Kameras
(Daisy-Chain) oder Verbraucher mit einem höheren Stromverbrauch (> 1.5 A bei 8 ... 30 V) sind zusätzliche Netzteile nötig.
Kameraverfügbarkeit: Da IEEE-1394 seit Jahren als ein Standard in der Technischen Bildverarbeitung
etabliert ist, gibt es entspr. Kameras in großer Variantenvielfalt von diversen Herstellen.
Prozessorauslastung: Da bei IEEE-1394 keine Framegrabber verwendet werden, erfolgt der Bilddatentransfer über die CPU in den
Rechnerspeicher. Die CPU – Belastung ist entsprechend hoch.
I/O – Synchronisation: IEEE-1394 Kameras verfügen i.d.R. über Trigger und Synchronisationsschnittstellen. Die Triggermodi sind durch
DCAM vorgegeben. Für die Prozessankopplung sind kaum Schnittstellenkarten (z.B. 24V-Signale) verfügbar. Hier muss gegebenenfalls auf
andere Komponenten zurückgegriffen werden.
FireWire 1394 – 2008 (Firewire S3200): Überarbeitung von 1394a/b mit Fehlerbeseitigung, Erweiterung der Spezifikation für eine
Übertragungsbandbreite von 3,2 Gbit/s
Kapitel 2.6 Seite
109
2.6.2.3.1 Beispiel für eine IEEE1394 – Kamera, die Allied Vision Marlin
Preise:
F-033 B (sw) ca. 990,-EUR
F-033 C (color) ca. 990,-EUR
F-080 C (color) ca. 1300,-EUR
Kapitel 2.6 Seite
Abb. 2.6.2.8 IEEE 1394 Kamera Allied Vision Marlin, Quelle Bilder: Stemmer Imaging GmbH, Puchheim
110
2.6.2.4 Gigabit Ethernet Vision GigE
GigE Vision ist ein Schnittstellenstandard (AIA)für die Technische Bildverarbeitung.
Dieser Standard basiert auf dem Gigabit Ethernet Protokoll. Mit GenICam existiert eine standardisierte,
herstellerübergreifende Softwareschnittstelle. Die dabei verwendete Betriebssprache ist XML. Aufbauend auf dem
Kommunikationsprotokoll UDP / IP kommuniziert die Kamera mit dem Host bzw. über Ports mit Applikationen.
Kapitel 2.6 Seite
Abb. 2.6.2.9 GigE Vision im OSI - Modell
Quelle: Basler Vision Technology
111
Durchsatz: Die theoretische maximale Übertragungsrate beträgt bei Gigabit Ethernet 125 MByte/s. Bedingt durch Software-Overhead und
Hardwarebeschränkungen beträgt die max. Übertragungsrate in der Praxis ca. 100 MByte/s.
Kosteneffizienz: Ein Framegrabber wird nicht benötigt. Unter Beachtung der Industrietauglichkeit können Standard Komponenten
genutzt werden. Bei höheren Ansprüchen müssen spezielle, hochpreisige aber verfügbare Komponenten verwendet werden.
Kabellänge: Über 100m evtl. mit Glasfaserkabel, Repeater ...
Standardisierte Schnittstelle: Durch die Automated Imaging Association (AIA) ist mit GigE ein umfassender Standard definiert worden.
Dieser Standard überwindet einige Defizite von Gigabit Ethernet, indem er Plug-and-play-Verhalten, Geräteerkennung, Fehlerbehebung und
sichere Bilddatenübertragung bereitstellt. Zusammen mit GenICam bietet GigE Vision einen Standardisierungsgrad, der mit den
IEEE-1394 Standards vergleichbar ist.
Stromversorgung über das Kabel: Die Stromversorgung ist bei GigE – Kameras über das Ethernetkabel möglich (PoE Power over Ethernet).
Zur Zeit wird oftmals für jede Kamera ist ein separates Kabel für die Stromversorgung verwendet.
Kameraverfügbarkeit: Obwohl der GigE Vision Standard erst im April 2006 verabschiedet worden ist, gibt es eine größere Anzahl
von verfügbaren Kameras. Die Anzahl nimmt ständig zu und wird vermutlich mittelfristig mit z.B. IEEE-1394 vergleichbar sein.
Prozessorauslastung: Die Prozessorbelastung kann beim Datenaustausch über Gigabit-Ethernet sehr prozessorlastig sein.
Durch optimierte Treiber für bestimmte Netzwerkkarten lassen sich Aufgaben wie z.B. das Paketfiltern besser verteilen bzw.
auf speziellen Netzwerkkarten durchführen. Diese Netzwerkkarten stellen dann eine speziellen Synthese von Netzwerkkarte und Framegrabber
dar. Der Einsatz dieser Karten geht natürlich auf Kosten der Standardisierung.
I/O – Synchronisation: Triggerung und Synchronisierung sind wegen der nur begrenzt gültigen Echzeitfähigkeit von Gigabit-Ethernet
besonders bei großen Netzausdehnungen schwierig. Die Kamerahersteller schaffen entsprechende Möglichkeiten an der Hardware oder durch
spezielle Softwaretreiber. Dabei ist es nicht immer möglich, den Standard einzuhalten. Die Prozessanbindung ist durch zahlreich vorhandene
und industrietaugliche Komponenten leicht möglich.
Kapitel 2.6 Seite
112
2.6.2.4.1 Beispiel für eine GigE – Kamera, die DALSA Spyder3
Preise : DALS SG-10-01K40 2200,- EUR, DALS SG-10-01K80 2800,- EUR,
DALS SG-10-02K40 2400,- EUR, DALS SG-10-02K80 3000,- EUR
Abb. 2.6.2.10 GigE – Kamera DALSA Spyder3,
Quelle: DALSA Europe, D-82194 Gröbenzell (Munich) und STEMMER IMAGING GmbH 82178 Puchheim
Kapitel 2.6 Seite
113
2.6.3 Bildübertragung über herstellerspezifische (proprietäre) Schnittstellen
Bei den standardisierten Schnittstellen ist es theoretisch möglich, Komponenten (Kamera, Grabber, Rechner, Software)
verschiedener Hersteller zusammen zu nutzen. So ist es z.B. möglich, eine Sony Cameralink Kamera an einem Grabber
der Fa. Coreco zu betreiben. Zur Programmierung kann eine Bibliothek von z.B. Matrox-Imaging verwendet werden.
In der Praxis gibt es dabei leider manchmal Probleme. Durch unterschiedliche Realisierungsgrade (Vers.-Nr.) der
Standards in den einzelnen Komponenten kann zu “Unverträglichkeiten“ kommen. Der Anwender muss sich dann unter
Umständen in Zusammenarbeit mit mehreren Lieferanten um eine Lösung bemühen.
Bildverarbeitungssysteme werden oftmals auch als Komplettsysteme angeboten. Dabei kommen alle Komponenten
von einem Hersteller. Die Schnittstellen zur Bilddatenübertragung sind dabei meist nicht standardisiert.
Der Anwender hat also bei den einzelnen Komponenten keine Auswahl. Dafür gibt es keine Kompatibilitätsproblem
unter den Komponenten des Komplettsystems.
Die Komplettsysteme sind in allen Preisklassen vertreten. Das typische System gibt es deshalb nicht.
Kapitel 2.6 Seite
114
2.6.3.1 Beispiel für ein Bildverarbeitungssystem mit herstellerspezifischer Schnittstelle
- der OMRON ZFV
Abb. 2.6.3.1 GigE – Kamera DALSA Spyder3,
Quelle: DALSA Europe, D-82194 Gröbenzell (Munich) und STEMMER IMAGING GmbH 82178 Puchheim
Kapitel 2.6 Seite
115
- 90 FPS bei voller Auflösung
-Auch als Farbsystem
(ca. 2300 EUR)
Kapitel 2.6 Seite
116
2.6.4 Intelligente Bildverarbeitungssysteme “smart sensor“
Bei den sog. intelligenten Bildverarbeitungssystemen sind Bilderfassungs- und Auswerteinheit in einem Gehäuse
integriert. Diese Bildverarbeitungssysteme können die Bildauswertung ohne weiteren Rechner durchführen. Es sind meist
Schnittstellen vorhanden, die die Kommunikation mit der Umwelt zulassen. Dies können Signalanschlüsse (24V),
Feldbusschnittstellen aber auch Monitor bzw. Tastaturanschlüsse sein.
Durch die Integration der Komponenten Bildwandlung (CCD,CMOS), Grabber und Prozessor lassen sich verschiedene
Optimierungsziele erreichen. So lassen sich sowohl kostengünstige, “einfache“ Systeme für Standardanwendungen als
auch hochleistungsfähige, freiprogrammierbare Systeme für komplexe “High-End-Anwendungen“ erstellen.
Durch die Integration lassen sich industrietaugliche Systeme mit hohem Schutzgrad realisieren.
Ein Problem bei intelligenten Systemen bereitet manchmal der integrierte Prozessor. Da auf die begrenzte
Wärmekapazität (fanless) der integrierten Systeme Rücksicht genommen werden muss, können oftmals nicht die aktuell
leistungsfähigsten Prozessoren, die i.d.R. eine hohe Verlustleistung haben, verwendet werden. Der Austausch (Upgrade)
der Prozessoren ist oftmals nicht möglich, die Anpassung an wechselnde Prozessbedingungen (z.B. anderer Feldbus)
schwierig. Als Rechensystem kommen oftmals speziell programmierte DSP (Digitaler Signalprozessor ) oder ASCIS
(Anwendungsspezifische Integrierte Schaltung) zum Einsatz.
Kapitel 2.6 Seite
117
2.6.4.1 Beispiel für ein Intelligentes Bildverarbeitungssystem - NANOview
Abb. 2.6.4.1 Intelligente Zeilenkamera NANOview
Kapitel 2.6 Seite
118
Abb. 2.6.4.2 NANOview Architektur
Kapitel 2.6 Seite
119
2.6.4.2 Beispiel für ein Intelligentes Bildverarbeitungssystem - DVT Vision Sensor Familie
Auswahl von Kameras unterschiedlicher Leistungsklasse und Eigenschaften in nahezu identischen Gehäusen.
Einheitliche Konfiguration bzw. Programmierung über Software Intellect und FrameWork.
Abb. 2.6.4.3 DVT Vision Sensor Familie
Kapitel 2.6 Seite
120
ca. 5500,- EUR
Abb. 2.6.4.4 DVT Vision Sensor DVT 550MR
Kapitel 2.6 Seite
Abb. 2.6.4.5 DVT Software INTELLECT
121
http://www.firewire-infos.de/
/* Firewire */
http://www.baslerweb.com/indizes/download_index_de_57634.html
/* Kameras, Technologie */
http://www.ids-imaging.de
/* Kameras (USB,GigE), Grabber
http://www.stemmer-imaging.de
/* Kameras, Objektive, Grabber ...*/
http://www.rauscher.de/
/* Kameras, Objektive, Grabber bes. Matrox Imaging*/
http://www.dalsa.com/
/* Kameras */
http://www.omron-industrial.com/de_de/home/products/sensing/VisionSystems
/* Bildverarbeitungssysteme */
http://www.cognex.com/
/* Bildverarbeitungssysteme, Onlinekurse */
http://www.ni.com/vision/d/
/* Hard- und Software, Ressource Kit !! */
http://www.theimagingsource.com/de/products/
/* Kamera, Grabber, White Paper */
Kapitel 2.4 Seite
122
2.7 Bildauswertung
Dieses Skript ist eine Ergänzung zu der Vorlesung “Technische Bildverarbeitung“.
genutzt werden.
Raum C2 – 05
Tel.: 0234 – 3210454
Kapitel 2.7 Seite
123
2.7.1 Funktionen zur Bildauswertung
Kapitel 2.7 Seite
124
2.7.1.1 Histogramm
Bevor die Bildauswertung beginnt, ist es wichtig, die Bilderfassung zu optimieren. Wichtig ist ein guter Kontrast, also die
Ausnutzung des gesamten Messbereichs (Helligkeitsstufen) und die Trennung von Bildhintergrund und auszuwertendem
Merkmal. Um den Kontrast numerisch zu beschreiben, wird oftmals ein Histogramm berechnet und dargestellt. Beim
Histogramm wird die Häufigkeit der einzelnen Graustufen dargestellt.
Bild zu dunkel
schlechter Kontrast
sehr guter Kontrast
Bild zu hell
schlechter Kontrast
Kapitel 2.7 Seite
125
2.7.1.2 Grauwertbereich spreizen
Besonders bei der Visualisierung kann es sinnvoll sein, den Wertebereich des Bildes (Grauwerte) an die Möglichkeiten
des darstellenden Gerätes anzupassen. Bei dem folgenden Beispiel aus der Medizin wird das Originalbild mit fast
ausschließlich Informationen im GW- Bereich 0 ... 100 auf den Darstellungsbereich 0 ... 255 umgerechnet (gespreizt).
Im gespreizten Bild lassen sich deutlich mehr Details erkennen. Solche Operationen lassen sich idealer weise
hardwaretechnisch über eine LUT (Look-Up-Table) lösen.
Kapitel 2.7 Seite
126
2.7.1.3 Binarisierung
Bei der Binarisierung wird eine neue Zuordnung der Grauwerte vorgenommen. Grauwerte unter einem Schwellwert
(Threshold) werden auf 0 (255) über dem Schwellwert auf 255 (0) gesetzt. Die Wahl des Schwellwert ist wesentlich für
das erzielte Binärbild. So erhält man ein Bild mit zwei Grauwerten. Die Definition von z.B. Kanten für Messaufgaben ist
dann einfach. Bei manchen Anwendungen ist es auch sinnvoll zwei Schwellwerte festzulegen.
Mit steigendem
Schwellwert (40 -> 80 -> 200)
werden ‘dunklere‘ Objekte
dem Grauwert 0 zugeordnet
und werden ‘unsichtbar‘.
Kapitel 2.7 Seite
127
Zuordnung der Grauwerte bei der Binarisierung
Eventuell auch in Hardware (LUT) realisierbar
Kapitel 2.7 Seite
128
2.7.1.4 Filteroperationen
Durch Filteroperation in der Bildvorverarbeitung ist es möglich, die Bildqualität zu verbessern. So ist es z.B. möglich,
Rauschanteile zu minimieren oder Kanten hervorzuheben. Eine vollständige Aufzählung von möglichen Filteroperationen
ist hier nicht möglich. An Beispielen soll ein Einblick gegeben werden.
Verbesserung verrauschter (salt and pepper noise) Bilder durch Median- bzw. Mittelwertfilter
Bilder erstellt mit der AdOculos Student Version
Fa. The Imaging Source
Originalbild
+
Rauschen
Nach Medianfilter
Nach Mittelwertfilter
Mittelwertfilter (box filter) : Jedes Pixel wird durch den Mittelwert seiner Nachbarpixel ersetzt. Die Größe der
Nachbarschaft ist einstellbar (3*3,9*9 ...)
Medianfilter : Rangordnungsfilter bei dem jedes Pixel durch den Median (geometrische Mittelwert einer geordneten Liste)
seiner Nachbarpixel ersetzt wird (s. nächste Seite).
Kapitel 2.7 Seite
129
Durch die Filteroperation wir der Originalbildinhalt verändert (transformiert). In Abhängigkeit von der Applikation und der
zur Verfügung stehenden Rechenzeit lassen sich Filter unterschiedlicher Güte realisieren.
Kapitel 2.7 Seite
130
Kantenverstärkung durch Laplace - Transformation
Bilder erstellt mit der AdOculos Student Version
Fa. The Imaging Source
Durch sog. Kantenverstärker wie z.B. den Laplace – Operator lassen sich Grauwertübergänge detektieren, markieren und
somit hervorheben. Der Bildinhalt wird auf die Grauwertübergänge (Gradienten) verdichtet also komprimiert.
Die Definition von Messaufgaben oder Aufgaben zur Objektfindung werden vereinfacht.
Kapitel 2.7 Seite
131
2.7.1.5 Morphologische Operationen
Die Morphologie ist die Lehre der Formen (nicht zu verwechseln mit morphen). Die Morphologische Bildverarbeitung
wendet Methoden der Nachbarschaftsfindung an um Bilder zu manipulieren.
Kapitel 2.7 Seite
Quelle : Prof. Dr.-Ing. Heinz-Georg Fehn, Fachhochschule Münster
132
2.7.1.6 Linienprofile
Linienprofile zeigen die Grauwerte entlang einer Linie (Gerade, Kreis, Kreisbogen ...). Die Grauwerte können auf ihre
Intensität (Max-, Min- und Mittelwert) untersucht werden. Es können aber auch Merkmale z.B. Kanten gesucht werden
um so Objekte zu finden und z.B. ihre Anzahl zu bestimmen. Hier im Beispiel werden die 2,5 mm Einteilungsstriche als
Objekte detektiert.
Kapitel 2.7 Seite
133
2.7.1.7 Blob Analyse
Die Blobanalyse analysiert Bildbereiche, in denen benachbarte Pixel gleiche oder ähnliche Grauwerte aufweisen.
So lassen sich Objekte finden, zählen und Objektmerkmale wie z.B. Fläche und Durchmesser der Objekte, Positionsangabe des Objektes,
Schwerpunkt der Objekte, Umschreibendes Rechteck, Erstes und zweites Moment des Objekts und die Koordinaten der konvexen Hülle bestimmen.
Durch Festlegung und Tolerierung der Parameter für z.B. “Ähnlichkeit“und “Nachbarschaft“ der Grauwerte kann ein Kompromiss aus Robustheit und
Genauigkeit der Algorithmen gefunden werden.
Der Begriff wurde in Anlehnung an den Begriff Binary Large Object aus der Datenbanktechnik gewählt.
Im ersten Beispiel werden vier Blobs gefunden aber nur einer entspricht den Vorgaben (weiss markiert). Bei diesem Blob wird auch die Orientierung
festgestellt und angezeigt.
Im zweiten Beispiel wird eine Vollständigkeitskontrolle von Tabletten vorgenommen. Da eine Tablette nicht die vorgeschriebene Grösse / Form hat
werden nur drei Blobs gefunden und somit die fehlerhafte Palette detektiert.
Kapitel 2.7 Seite
Quelle: DVT Corporation, SmartImage Sensor Installation & User Guide
134
2.7.1.8 Vermessung
Bei der Vermessung von z.B. Abständen, Radien, Winkeln ist es entscheidend, dass die Parameter für die Messung optimal bestimmt werden. Da
Messoperation oftmals an Kanten (Grauwertübergänge über einen Schwellwert) definiert werden, ist die Wahl des Schwellwerts mitbestimmend für
die Genauigkeit der Messung. Für eine hohe Genauigkeit werden oftmals Subpixelverfahren (s.Kap. 2.5.5), Pixelclock und Telezentrische Objektive
(s.Kap. 2.4.3) verwendet.
Vermessung des Elektrodenabstands
bei einer Zündkerze
Quelle : National Instruments
Image Analysis and Processing Tutorial
Abhängigkeit des Messergebnis vom Schwellwert
trotz Subpixelauflösung
Kapitel 2.7 Seite
135
2.7.1.9 Lagebestimmung
Oftmals ist es im Produktionsprozess nicht möglich, dem optischen Kontrollsystem die zu kontrollierenden Teile in der gleichen Lage
zuzuführen. Dann muss vor der eigentlichen Kontrolle die Position des Teils festgestellt werden. Die einzelnen Kontrollaufgaben werden dann
relativ zu der gefundenen Lage ausgeführt.
Bestimmung der Lage durch Antasten und Finden von Kanten
Quelle : National Instruments
Image Analysis and Processing Tutorial
Kapitel 2.7 Seite
136
2.7.1.10 Mustervergleich, Mustererkennung (Pattern Matching, Pattern Recognition))
Beim Mustervergleich werden Objekte mit definierten oder erlernten Mustern (Referenz) mit neuen Objekten verglichen (korreliert) und der
Grad der Übereinstimmung festgestellt. Der Vergleich muss robust gegenüber verschiedenen Einflüssen wie z.B. Lagetoleranzen,
Helligkeitsschwankungen ... sein. Bei einem Übereinstimmungsgrad von 100 % sind die Muster identisch, bei 0 % besteht keinerlei
Ähnlichkeit. In der Praxis wird meist bei 60 ... 80 % eine Gleichheit angenommen. Wenn die Anforderungen höher sind (z.B. Unterscheidung
sehr ähnlicher Muster) muss diese Prozentzahl höher gesetzt werden.
Anwendung findet die Mustererkennung z.B. bei der Zeichenerkennung (OCR Optical character recognition) oder bei der Suche nach
Strukturfehlern bei z.B. Stoffen, Papieren, Fußbodenbelägen)
Auch das menschliche Bildverarbeitungssystem führt Mustervergleiche
durch:
Afugrnud enier Sduite an enier Elingshcen Unvirestiät ist es eagl,
in wlehcer Rienhnelfoge die Bcuhtsbaen in eniem Wrot sethen, das enizg
wcihitge dbaei ist, dsas der estre und lzete Bcuhtsbae am rcihgiten Paltz
snid. Der Rset knan ttolaer Bölsdinn sien, und du knasnt es torztedm onhe
Porbelme lseen.Das ghet dseahlb, wiel wir nchit Bcuhtsbae für Bcuhtsbae
enizlen lseen, snodren Wröetr als Gnaezs.
Kapitel 2.7 Seite
137
2.7.1.11 Farbbildverarbeitung
Die Farbbildverarbeitung verwendet ähnliche (teilweise gleiche) Algorithmen wie die Grauwert- und Binärbildverarbeitung. Durch die
Berücksichtigung der Farbanteile nimmt die Datenmenge und damit auch die benötigte Rechenleistung zu. Durch die Farbbildverarbeitung
lassen sich jetzt auch Operationen an Objekten durchführen, die im Grauwertbild den gleichen Grauwert zeigen.
s.S.-84-
Detektion von Farbstreifen auf der Lauffläche von Autoreifen
Prüfmerkmale:
Anzahl der Farbstreifen
Farben der Streifen
Abstand der Streifen zueinander
Positionierung des Streifenbildes auf der Lauffläche
Quelle : Fachhochschule Bochum, FB M, Labor für Informatik (LFI)
Kapitel 2.7 Seite
138
Prüfung des Anschlusssteckers von Airbags
Prüfung der Anschlusskabel an Kleinmotoren
Prüfmerkmale:
Prüfmerkmale:
Korrekte Farbe der einzelnen Litzekombinationen im Gehäuse für
bis zu 32 Farbzusammenstellungen
Korrekte Steckergehäuse-Kombination gegenüber des gewählten
Programmrezeptes
Abisolierungslänge der einzelnen Litze
Crimplänge der einzelnen Kontakte
Präsenzkontrolle der Ferritkerne mit Dimensionsprüfung
Stecker-Gehäuse Dimensionsprüfung als globale
Plausibilitätsprüfung
Präsenzkontrolle der (manuell montierten) Anschlussdrähte
Korrekte Farbe der Anschlussdrähte
• Kontrolle erfordert Robustheit gegenüber Positioniertoleranz und
Farbabweichungen
• Besondere Schwierigkeit : schwarzes Kabel vor dunklem
Hintergrund
Beispiele für den Einsatz von Farbbildverarbeitung
Quelle : Matsushita Electric Works Deutschland GmbH
Applikationsbeispiele für die Farbbildverarbeitungssysteme AX30 und AX40
Kapitel 2.7 Seite
139
2.7.2 Erstellung von Software zur Technischen Bildverarbeitung
Bei der Technischen Bildverarbeitung müssen folgende Aufgabenstellungen softwaregesteuert gelöst werden
Parametrierung der Bilderfassung
Die softwaregesteuerte Parametrierung (Belichtungszeit, Verstärkung ...) erfolgt meist über eine Schnittstelle, die der jeweilige Hersteller
offen legt oder für die er Treiber mitliefert.
Bildeinzug
Verfügt die Kamera über keine standardisierte Schnittstelle (z.B. DCAM, GigE ...) wird die Bildübertragung vom Sensor zur Recheneinheit meist
mit Treibern realisiert, die der Hersteller der Kameras mitliefert. Bei der Programmierung wird dieser Treiber als Schnittstelle genutzt.
Es können teilweise auch Schnittstellen des Betriebssystems (Direct X, Direct Show) verwendet werden.
Bildvorverarbeitung
Zur Verbesserung der Bildqualität können Operationen wie z.B. die Filterung der Bilddaten (s. 2.7.1.4 Filteroperationen) ausgeführt werden.
Diese Operationen können selbst programmiert werden (z.B: in C++) oder man greift auf sog. Bibliotheken zurück.
Bildverarbeitung
Zur Verarbeitung der Bilddaten können Algorithmen programmiert werden oder es werden bei (Standard-) Aufgabenstellungen Bibliotheken
genutzt.
Prozesskommunikation
Für einen prozessgerechten Einsatz der Technischen Bildverarbeitung muss das optische System mit dem Prozess kommunizieren. Die
Auslösung einer Aufnahme (Triggerung) und die Reaktion auf die Bildauswertung (Aussortieren, Markieren ...) kann nur in Abstimmung mit dem
Prozess erfolgen. Die Kommunikation kann über diverse Schnittstellen erfolgen (z.B. Schaltsignale, Feldbusschnittstelle). Dazu müssen in der
Bildverarbeitungssoftware meist weitere Treiber integriert werden.
Mensch-Maschine-Kommunikation (HMI Human Machine Interface)
In einem Pflichtenheft für ein Technisches Bildverarbeitungssystem steht oftmals die Anforderung an eine prozessgerechte Mensch-MaschineSchnittstelle. Die Ausprägung dieser Schnittstelle ist prozessabhängig und kann von Einstellmöglichkeiten des Systems, Wechsel von
Kontrollprogrammen bis zur optischen Darstellung von Statistiken reichen.
Die Programmierung wir i.d.R. applikationsspezifisch erfolgen.
Die hier dargestellte Aufgabenteilung entfällt oftmals bei der Verwendung von Komplettsystemen eines Herstellers. Diese Systeme lassen sich
oftmals nur über eine herstellerspezifische Software konfigurieren.
Kapitel 2.7 Seite
140
Die Erstellung von Software für die Technischen Bildverarbeitung ist in höheren Programmiersprachen möglich. Meist wird in diesem Bereich die
Programmiersprache C++ verwendet. Die Funktionen können komplett programmiert werden oder es können Funktionen aus zugekauften
Bibliotheken eingebunden werden (die natürlich auch einmal programmiert wurden) . Genauso ist es möglich komplette Anwendungen (runtimes) aus
Bibliotheken aufzubauen. Im folgenden werden die Vor- und Nachteile dieser Verfahren gegenüber gestellt.
Verwendung von in Hochsprache programmierter Funktionen
Verwendung von Bibliotheksfunktionen
+ Individuell und applikationsspezifisch
+ Umfang entspr. spezieller Anforderung
+ Voller Zugriff auf alle Funktionen (editieren, anpassen, korrigieren)
+ Routinen können abgerufen werden
+ Kaum Fehler da bewährte Funktionen
+ Dokumentation wir mitgeliefert
-Programmierung zeitaufwändig und kostenintensiv
-Fehlerfreiheit der Routinen evtl. erst nach mehreren Iterationen bei
der Entwicklung
-Kosten für Entwicklung (Development) und Laufzeit (Runtime)
-Installation bzw. Integration der kompletten Bibliothek obwohl nur
Teile gebraucht werden
- Abhängigkeit vom Hersteller (Entwickler) der Bibliothek
Diese Gegenüberstellung ist sehr verallgemeinert. Die Gewichtung der einzelnen Punkte ist von verschiedenen Einflussgrößen und Vorgaben
wie z.B. Anforderung an die Applikation, Zeitraum für die Entwicklung, Qualität der Programmierer, verwendete Bibliothek abhängig.
Es ist eine große Anzahl von Bibliotheken erhältlich. Diese unterscheiden sich hinsichtlich des Funktionsumfangs, der Integration und des Preises.
Kapitel 2.7 Seite
141
Die Kosten für die Erstellung einer Bildverarbeitungsapplikation setzen sich aus mehreren Punkten zusammen. Oftmals unterschätzt werden die sog.
Nebenkosten (Handhabung, Schulung, Integration ...)
Kapitel 2.7 Seite
142
- http://www.theimagingsource.com/de/products/software/windows_apps/adoculos/overview/
- http://www.ni.com/vision/d/
/* kostenlose Software */
/* Hard- und Software, Ressource Kit !! */
- http://de.wikipedia.org/wiki/Bildverarbeitung
- http://www.matrox.com/imaging/de/produkte/home.cfm
- http://www.mvtec.de/products/
/* Software der Fa. Matrox Imaging */
/*Software der Fa. MVTec Software GmbH */
- http://www.stemmer-imaging.de/pages/products/sections.php?view=428&item=60&menu=4-8 /* Software CVB Common Vision Blox */
Kapitel 2.7 Seite
143
2.8 Mechanische Komponenten für die Technische Bildverarbeitung
genutzt werden.
Raum C2 – 05
Tel.: 0234 – 3210454
Kapitel 2 Seite
144
Neben der Elektronik und der Informatik ist die Mechanik eine wichtige Komponente eines Technischen
Bildverarbeitungssystems. Mechanische Komponenten werden gebraucht um die anderen Komponenten z.B. zu
schützen, auszurichten und zu justieren. Dabei sind die unterschiedlichen Anforderungen (leicht zu justieren , aber
stabil befestigt) oftmals schwer zu vereinbaren. Dazu kommt eine nahezu unendliche Anzahl an unterschiedlichen
Komponenten und die unterschiedlichen Applikationen.
Für die mechanischen Komponenten werden deshalb meist ‚individuelle‘ Lösungen gesucht oder es wird auf einen
Systembaukasten zurückgegriffen.
Komponenten des Systembaukasten der Fa. autoVimation Peter Neuhaus
Kapitel 2.8 Seite
Quelle: Fa. autoVimation Peter Neuhaus
145
Quelle: Fa. autoVimation Peter Neuhaus
Kapitel 2.8 Seite
146
- autoVimation Peter Neuhaus
/* Systembaukasten */
- Maschinenbau Kitz GmbH
/* Alu-Profile */
- RK Rose+Krieger GmbH
/* Rohrverbindungssysteme, mechanische Komponenten */
Kapitel 2.8 Seite
147
2.9 Bildverarbeitungsapplikationen
genutzt werden.
Raum C2 – 05
Tel.: 0234 – 3210454
Kapitel 2.9 Seite
148
Kapitel 2.9 Seite
149
Kapitel 2.9 Seite
150
Kapitel 2.9 Seite
151
Smart Kameras bei der automatisierten Türenmontage im Karosseriebau des
neuen Audi A3
- Vollautomatischer Türanbau
- Kameras generieren Korrekturdaten für Roboter
Kapitel 2.9 Seite
152
neuen Audi A3
A
A: Verschraublöcher
B: Smart Kameras
LSIS 400i
B
Kapitel 2.9 Seite
153
neuen Audi A3
Kapitel 2.9 Seite
154
Kontrolle des Thermodrucks und des Dichteinsatzes von Deckeln
für Bremsflüssigkeitsbehälter
Omron ELECTRONICS GmbH, Deutschland
Kapitel 2.9 Seite
155
Muster- und Lageerkennung von ‚eingebrannter‘ Folie
1. Vergleich des Folienmusters mit Vorgabe durch
Produktionssystem
2. Kontrolle der korrekten Lage
der Folie
Kapitel 2.9 Seite
156
Optische Inspektion von Flügelzellenpumpen für Servolenkungen
1. Vollständigkeitskontrolle
der (12) Drehschieber
2. Kontrolle der Lage der
Drehschieber
Kapitel 2.9 Seite
157
Optische Inspektion von Flügelzellenpumpen für Servolenkungen
Drehschieber falsch
eingesetzt
(Kontur abgerundet)
Kapitel 2.9 Seite
158
Querlenkerkontrolle
1. Typerkennung über
Dimensionsbestimmung
2. Verifikation von Bar- bzw.
Zahlencode
Kapitel 2.9 Seite
159
Prüfung von Steckverbinder für PKW
Prüfung auf Vorhandensein von Steckerkomponenten
Kapitel 2.9 Seite
160
Prüfung von Steckverbinder für PKW
Prüflinge mit fehlenden oder
falsch montierten
Komponenten
Kapitel 2.10 Seite
161
Kapitel 2.9 Seite
162
Kapitel 2.9 Seite
163
Kapitel 2.9 Seite
164
Entwicklung eines technischen Bildverarbeitungssystems zur Bündelkontrolle
Prof. Dr.-Ing. Reiner Dudziak und Dipl.-Ing. Dirk Mohr
Fachbereich Mechatronik und Maschinenbau
BV in der Schneideanlage
Farbbildverarbeitung
Kapitel 2.9 Seite
165
imess GmbH
Leuze electronic GmbH + Co. KG
ThyssenKrupp Steel Europe
Hochschule Bochum, Labor für Informatik, Industrieprojekte
Kapitel 2.9 Seite
166
genutzt werden.
Raum C2 – 05
Tel.: 0234 – 3210454
Kapitel 2.10 Seite
167
Die folgenden Diagramme sind der Präsentation “Industrielle Bildverarbeitung weiter auf hohem Niveau“ von Dr. Olaf
Munkelt, MVTec Software GmbH, Vorstandsvorsitzender VDMA Industrielle Bildverarbeitung“ entnommen. Diese
Präsentation wurde beim VISION Presselunch am 6.11.2012 in Stuttgart vorgestellt.
Kapitel 2.10 Seite
168
Kapitel 2.10 Seite
169
Kapitel 2.10 Seite
170
http://www.vdma.org/wps/portal/Home/de/Branchen/I/IBV?WCM_GLOBAL_CONTEXT=/wps/wcm/connect/Home/de/Branchen/I/IBV
/* VDMA Branche Industrielle Bildverarbeitung */
Kapitel 2.10 Seite
171

Skript zur Vorlesung Technische Bildverarbeitung Prof. Dr.

Transcrição

Documentos relacionados

Investigation of Single Photon Emission Computed Tomography

Bildverarbeitung und Computer Vision

Bildverarbeitung und Computer Vision

Skript zur Vorlesung Technische Bildverarbeitung Prof. Dr.

Girls`Day 2007

Kolloquium Verkehrsmanagement und

Bürgerdialog

Kondolenzbuch Peter Pipal

Schlagwortliste für Diplomarbeit-Erfassungsblatt - EAH-Jena

ZVKKW Supermarkt 5.4.11 b