LSIS 400i - Leuze electronic

LSIS 400i
Pocket Guide
P R O D U K T I N F O R M AT I O N
Hellseherin
Die neue Smart Kamera LSIS 400i ist ein echtes
Highlight in der industriellen Bildverarbeitung.
 Extrem lichtstarke, homogene ObjektBeleuchtung
 Automatisierte motorische Fokusverstellung
 Einfachste Online Bedienung mit webConfig
 Einzigartiges Spektrum der Objekterkennung
durch spezialisierte BLOB-Analyse
Leuze electronic GmbH + Co. KG – In der Braike 1 – D-73277 Owen
www.leuze.de
Inhaltsverzeichnis:
1. Industrielle Bildverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1.1
1.2
Geräteklassifizierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Vorteile moderner Smart Kameras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
4
6
2. Beleuchtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8
3. LSIS 41x: Die BLOB-Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
10
12
13
14
3.1
Die Bildfilter der BLOB-Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1.1 Der Glättungsfilter – ein auf das Grauwertbild wirkender Filter . . . . . . . . . . . . . .
3.1.2 Auf das erzeugte Binärbild wirkende Filter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4. Applikationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Vollständigkeit: Kastenvollgutkontrolle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Vollständigkeit: Füllhöhenkontrolle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Anwesenheit: Druckkontrolle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Typenerkennung: Kronenkorken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Position und Orientierung unsortierter Objekte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
16
16
18
20
22
24
5. Anhang: Checkliste für Bildverarbeitungsapplikationen . . . . . . . . .
26
1. Industrial image processing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Device classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Advantages of modern smart cameras . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28
28
30
2. Illumination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
32
3. LSIS 41x: BLOB analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
36
37
38
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
1.1
1.2
3.1
The BLOB-analysis image filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1.1 The smoothing filter—a filter that acts on the gray-value image . . . . . . . . . . . . .
3.1.2 Filters that act on the generated binary image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4. Applications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Completeness mode: full-crate monitoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Completeness mode: fill-level monitoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Presence: print monitoring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Type detection: crown caps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Position and orientation of unsorted objects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
40
42
44
46
48
5. Appendix: checklist for image processing applications . . . . . . . . .
50
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
3
1.
Industrielle Bildverarbeitung:
Geräteklassifizierung
Kosten, Integrationsaufwand
1.1
Vision Systeme
(PC- oder Controllerbasiert)
Smart Kameras/
Kompakt Vision Systeme
Vision Sensoren
Leistungsvermögen, Flexibilität
4
Beim Zentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie (ZVEI) werden
Geräte der industriellen Bildverarbeitung in drei Klassen eingeteilt:
Vision Sensoren
Smart Kameras / Kompakt Vision Systeme
Vision Systeme
Der LSIS 400i ist bezüglich Flexibilität und Integrationsaufwand im Bereich
zwischen Vision Sensoren und Smart Kameras einzuordnen. Das Aufgaben-/Leistungsspektrum ist deutlich größer als das von Vision Sensoren
und reicht an die Leistungsfähigkeit von einfachen PC-basierten Systemen
heran.
Im Gegenzug ist der LSIS 400i preislich deutlich attraktiver als
PC-basierte Systeme.
5
1.2
Vorteile moderner Smart Kameras
am Beispiel des LSIS 400i
Die Vorteile im Detail
Komfortable Parametrierung über das integrierte LSIS 400i webConfig-Tool,
erleichtert und vereinfacht das Einrichten der Applikation.
Homogene Ausleuchtung des kompletten Bildfelds für deutlich bessere
Ergebnisse als bei konventioneller LED Beleuchtung.
Komfortable Inbetriebnahme und Anschluss durch M12-Anschlusstechnik
und intelligentes Befestigungskonzept.
Integrierte Connectivity bietet komfortable Parametrierung mit Ethernetschnittstelle, Prozessdatenaustausch über RS 232 Schnittstelle und
8 digitale, konfigurierbare Ein-/Ausgänge.
Industrietauglich: Metallgehäuse mit Glasfenster und Schutzart IP 65.
Flexibilität durch motorische Fokusverstellung und Speicherung des
chargenspezifischen Kameraabstands im Prüfprogramm, dadurch ist keine
manuelle Fokussierung am Gerät notwendig.
Einfache Diagnose durch mehrsprachiges Display mit Tasten und
LED Statusanzeigen.
Umfangreiches Zubehör erleichtert die Installation, Verkabelung und
Befestigung.
6
Schnellere Integration
durch webConfig
Parametrierung direkt über den Webbrowser.
Schneller und einfacher Zugang zum Gerät via Ethernet
Schnittstelle.
Auf dem PC muss keine Parametrier-Software installiert
werden, die Kompatibilität ist somit immer gewährleistet.
Flexiblerer Einsatz durch
motorische Fokusverstellung
Beim Chargenwechsel wird das neue Prüfprogramm mit
der Fokuseinstellung für den spezifischen Kameraabstand
geladen. Über die motorische Fokusverstellung wird die
entsprechende Fokusposition angefahren, d. h. es ist keine
manuelle Fokussierung am Gerät notwendig.
Die motorische Fokusverstellung ist auch dann von Vorteil,
wenn die Einbausituation in der Maschine sehr beengt
ist oder die Smart Kamera so verbaut wurde, dass sie im
normalen Betrieb von außen nicht zugänglich ist.
Bessere Ergebnisse durch
homogene Beleuchtung
Sehr gleichmäßig rechteckig ausgeleuchtetes Bildfeld im
Bereich von 50 mm bis 250 mm Entfernung zum Prüfobjekt.
Verglichen mit einer konventionellen LED Beleuchtung ist
das aufgenommene Bild wesentlich homogener ausgeleuchtet und detailreicher. Dadurch ist es für die Bildverarbeitung besser, schneller und sicherer auswertbar.
7
2.
Beleuchtung
Prinzipielle Beleuchtungsvarianten
Durchlicht:
Beleuchtungsart, bei der sich das Objekt
zwischen Kamera und Lichtquelle befindet. Hiermit lassen sich „Schattenbilder“
mit scharfen Kanten und sehr gutem Kontrast erzeugen. Wird häufig verwendet für:
Beispiel Durchlicht:
Münze im Durchlicht
Erkennung der Außenkontur relativ flacher
Objekte.
Ideal für präzise Messungen.
Fehlererkennung in transparenten
Objekten.
8
Auflicht im Hellfeld:
Beleuchtungsart, bei der die Kamera das
von der Objektoberfläche direkt reflektierte
Licht erfasst. Diffuse (streuende) Objekte
sieht man immer, während glänzende Objekte nur bei geeignetem Winkel zum Objektiv sichtbar werden. Häufig geeignet als:
Beispiel Auflicht:
Münze im Hellfeld
Direktes Auflicht bei matten Oberflächen,
höchste Intensität erreichbar.
Diffuses Auflicht zur Minimierung von
Überstrahlungserscheinungen durch
Reflexionen, hat geringsten Schattenwurf,
allerdings auch die größte Bauform.
Auflicht im Dunkelfeld:
Beleuchtungsart, bei der die Kamera das
von der Objekt-Oberfläche gestreute Licht
erfasst (i.w.). Die streuenden Oberflächen
erscheinen hell während reflektierende
Flächen dunkel erscheinen.
Beispiel Auflicht:
Münze im Dunkelfeld
Flach einstrahlendes Licht.
Kanten- und Höhenstrukturen auf Objekten werden hervorgehoben.
9
3.
LSIS 41x: Die BLOB-Analyse
Die BLOB-Analyse
BLOB ist die Abkürzung von „Binary Large Object“ und kennzeichnet einen
zusammenhängenden Pixelbereich im Bild. Generell werden als BLOBs
einzelne Pixelhaufen bezeichnet, deren Lichtintensität zwischen definierten
Grenzwerten liegt. Durch Eingrenzen von BLOB-Merkmalen wie Fläche,
Umfang, Formfaktor usw., können einzelne Objekte oder Objektgruppen
gezielt erkannt werden (z.B. Kreise, Rechtecke, Quadrate, ...). Damit lassen sich Aufgaben wie z.B. Vollständigkeitskontrollen, Anwesenheitskontrollen oder Positionsbestimmungen lösen.
Fläche:
Summierung der in einem BLOB eingeschlossenen Pixel.
Umfang:
Länge der äußeren Konturlinie eines BLOBs in Pixel.
Formfaktor:
Verhältnis zwischen Fläche und Umfang des BLOBs, auf Werte
zwischen 0 und 100 normiert. Der Formfaktor klassifiziert
die geometrische Gestalt eines BLOBs: „100“ steht für einen
perfekten Kreis, „0“ für eine perfekte Linie.
Die Formel lautet „4 * Fläche/Umfang² * 100“.
Umschreibendes Rechteck:
Höhe und Breite des kleinsten Rechtecks, welches das BLOB
umschließt mit Seiten parallel zur X- und Y- Achse.
10
Länge der Hauptachse (1):
Länge des kleinsten gedrehten Rechtecks, welches das
BLOB umschließt.
Länge der Nebenachse (2):
Höhe des kleinsten gedrehten Rechtecks, welches das
BLOB umschließt.
Orientierung der Hauptachse (3):
Winkellage der Hauptachse – gemessen zur „schwereren“
Seite des BLOBs, bezogen auf die X-Achse (0° ... 360°).
Schwerpunkt:
X- und Y-Koordinaten des Flächenschwerpunktes des BLOBs.
Durch Variieren der Parameter der BLOB-Analyse kann gezielt nach einem
bestimmten Objekt gesucht werden bzw. dessen Vorhandensein überprüft
werden.
11
3.1
Die Bildfilter der BLOB-Analyse
Übersicht der wichtigsten Filter
Die BLOB-Analyse hat Filter, welche auf das aufgenommene Originalbild
(Grauwertbild) wirken und Filter, welche auf das nach der Segmentierung
erzeugte Binärbild wirken.
Auf das Grauwertbild wirkende Filter:
Glättungsfilter.
Auf das erzeugte Binärbild wirkende Filter:
Erodieren (Vergrößerung dunkler Strukturen).
Weiten (Vergrößerung heller Strukturen).
Öffnen (Schließen von Lücken in dunklen Objekten ohne Veränderung der
Objektgröße).
Schließen (Schließen von Lücken in hellen Objekten ohne Veränderung der
Objektgröße).
12
3.1.1
Der Glättungsfilter – ein auf das Grauwertbild
wirkender Filter
Nach der Bildaufnahme und vor der Segmentierung kann auf das Grauwertbild ein Glättungsfilter angewendet werden.
Glättungsfilter
Verrauschtes Originalbild.
Mit dem Glättungsfilter vorverarbeitetes Bild.
Das Rauschen ist weitestgehend eliminiert.
13
3.1.2
Auf das erzeugte Binärbild wirkende Filter
Nach der Segmentierung können auf das erzeugte Binärbild verschiedene
morphologische Filter angewendet werden:
Original
Das nach der Segmentierung
erzeugte Binärbild.
Störpixel dargestellt durch
helle/dunkle Stege.
Erodieren
Damit wird eine Vergrößerung
dunkler Strukturen im Bild erreicht,
helle Störpixel werden eliminiert.
Weiten
Damit wird eine Vergrößerung heller
Strukturen im Bild erreicht, dunkle
Störpixel werden eliminiert.
14
Original
Das nach der Segmentierung
erzeugte Binärbild.
Öffnen
Es wird eine Erosion gefolgt von
einer Dilatation durchgeführt:
Dadurch werden Lücken in dunklen
Objekten geschlossen, ohne die
Objektgröße zu verändern.
Schließen
Es wird eine Dilatation gefolgt von
einer Erosion durchgeführt: Dadurch
werden Lücken in hellen Objekten
geschlossen, ohne die Objektgröße
zu verändern.
15
4.
4.1
Applikationen
Vollständigkeit: Kastenvollgutkontrolle
Branche:
Getränkeindustrie
Aufgabenstellung und spezielle Anforderungen:
Kastenvollgutkontrolle über die Erkennung von reflektierenden Kronenkorken auf Flaschen.
Realisierung:
Reflektierende Kronenkorken von Flaschen in einer Getränkekiste werden als helle BLOBs erkannt. Über die Anzahl der gefundenen BLOBs
wird die korrekte Befüllung der Getränkekiste überprüft.
Kundennutzen:
Schnelle und sichere Qualitätssicherung.
Schneller Chargenwechsel möglich.
16
17
4.2
Vollständigkeit: Füllhöhenkontrolle
Branche:
Getränkeindustrie
Aufgabenstellung und spezielle Anforderungen:
Kontrolle des Füllstands bzw. der Füllhöhe der Flüssigkeit in den Flaschen.
Realisierung:
Bei dunklen Flüssigkeiten in transparenten Flaschen kann über eine
„dunkel/hell“-Auswertung des unteren Bildbereichs auf ausreichenden
Füllstand kontrolliert werden.
Kundennutzen:
Schnelle Qualitätssicherung.
Es wird sichergestellt, dass nur ausreichend befüllte Flaschen den Handel
und somit den Kunden erreichen, das erhöht die Kundenzufriedenheit.
18
19
4.3
Anwesenheit: Druckkontrolle
Branche:
Druckindustrie
Aufgabenstellung und spezielle Anforderungen:
Auf Losen oder Dokumenten soll das Vorhandensein des Aufdrucks geprüft
werden.
Realisierung:
Gedruckte Ziffern auf Losen oder Dokumenten werden als dunkle BLOBs
erkannt. Über die Anzahl der gefundenen BLOBs wird die korrekte Anzahl
der Ziffern überprüft.
Kundennutzen:
Schnelle Qualitätssicherung mit hohem Durchsatz.
Es wird sicher gestellt, dass nur Lose mit einwandfreien Losnummern
in Umlauf kommen, so dass keine unvollständigen Gewinnzahlen die
Lotteriefreude trüben.
20
21
4.4
Typerkennung: Kronenkorken
Branche:
Getränkeindustrie
Aufgabenstellung und spezielle Anforderungen:
Kronenkorken sollen vor dem Aufbringen auf die gefüllten Getränkeflaschen
auf Sortenreinheit geprüft werden.
Realisierung:
Über das Vorhandensein eine Objekts (BLOB) mit den charakteristischen,
geometrischen Eigenschaften werden die richtigen Kronenkorken erkannt.
Kundennutzen:
Keine Untermischung.
Korrekte Produktkennzeichnung.
Drehlagenunabhängige Prüfung.
22
23
4.5
Position und Orientierung unsortierter Objekte
Branche:
Fertigungsindustrie/Robotik
Aufgabenstellung und spezielle Anforderungen:
Schrauben werden auf ihre Position und Winkellage geprüft.
Realisierung:
Position und Winkellage kann über die serielle Schnittstelle an eine
übergeordnete Steuerung übertragen werden (Pick and Place Applikation).
Optional kann das Gut-/Schlechtergebnis der Prüfung z.B. vom ermittelten
Winkelwert abhängig gemacht werden.
Kundennutzen:
Keine Untermischung.
Prüfung auf Sortenreinheit.
24
25
6.
Anhang:
Checkliste für Bildverarbeitungsapplikationen
Fragebogen
Bildverarbeitung
„ Firma:
„ Ort:
„ Datum:
„ Projekt:
„ Name:
„ Bearbeiter Leuze:
„ Beschreibung:
„ Bearbeitungshinweise
Angebot
Machbarkeitsbewertung
Demovorführung
Testinstallation
Montage / Inbetriebnahme
Service und Wartung
„ Prüfaufgabe
2D-Code 1 3 4 5
1D-Code 1 3 4 5
Stacked-Codes 1 4 5
Pharma-Codes 4 5
Anwesenheit 2 3 4 5
Vollständigkeit 2 3 4 5
Position 2 3 4 5
Typenerkennung
Drehlage 2 3 4 5
Mustererkennung 3 4 5
2345
Dimensionskontrolle 2 3 4 5
Messen mit Kalibrierung 3 4 5
Farbkontrolle 3 4 5
Druckbildkontrolle 3 4 5
Zeichenlesung (OCR) 3 4 5
Zeichenverifikation (OCV) 3 4 5
„ Prüfobjekte
kleinstes Prüfmerkmal
Höhendifferenz
[mm]
Schärfentiefe
Objekte / Chargen
Anzahl
Material
Farbe
Oberfläche
glänzend / matt
Form
„ Prozessanbindung
„ Zubehör
„ Prüfumgebung
Befestigung
Bildfeld gesamt
RS232
Kabel
Kameraabstand
min / max
Profibus
Beleuchtung
Prüfhintergrund
Farbe / glänzend
Ethernet
Blitzcontroller
Fremdlicht - Art
Fehlerbilder
Trigger-Sensor
Prüfposition
DIG I/O
Anzahl
min / max
Bauraum
Umgebungstemperatur
„ Ausführung
Schutzart
„ Probentransport
24 VDC
kontinuierlich
Geschwindigkeit
getaktetet
Takt- / Stillstandzeit
Nennleistung
„ Projekt
Prüfzeit
Hauptinteresse
Stückzahl
Preis
Budget
je Std. / je Tag
Trigger bis zum Ergebnis
einzelnes Objekt
im Bildfeld
mehrere Objekte
gleichzeitig im Bildfeld
Objekte berühren sich
je Stück
Objekte sind überlappend
vorhanden
Bedarf
jährlich
Objekte mit fixer Orientierung
Bewertung
geplant
Objekte mit variabler Orientierung
Beschaffung
geplant
Positionstoleranz -x / -y
min / max
Drehlagentoleranz
min / max
Wahrscheinlichkeit
KO-Kriterium
Mitbewerber
Vorteile Leuze
„ aktuelle Prüfmethode
„ Legende:
„ Anlage:
Seite 1 von 3
26
1
LSIS 120
Musterteile
2
LSIS 400
3
visionFIREBOX
Bilder Prüfobjekte
Bilder Anlage
4
visionPOWERBOX
Fehlerkatalog
5
proCHECK
Lastenheft
Fortsetzung siehe Rückseite
Fragebogen Bildverarbeitung Leuze electronic.xls
20.05.2009
Fragebogen
Bildverarbeitung
„ Firma:
„ Ort:
„ Datum:
„ Projekt:
„ Name:
„ Bearbeiter Leuze:
„ Skizze:
Fragebogen
Bildverarbeitung
„ Firma:
„ Beschreibung:
„ Projekt:
„ Ort:
„ Datum:
„ Name:
„ Bearbeiter Leuze:
„ Beschreibung:
„ Bearbeitungshinweise
Angebot
Machbarkeitsbewertung
Demovorführung
Testinstallation
Montage / Inbetriebnahme
Service und Wartung
„ Prüfaufgabe
2D-Code 1 3 4 5
1D-Code 1 3 4 5
Stacked-Codes 1 4 5
Pharma-Codes 4 5
Anwesenheit 2 3 4 5
Vollständigkeit 2 3 4 5
Position 2 3 4 5
Typenerkennung
Drehlage 2 3 4 5
Mustererkennung 3 4 5
2345
Dimensionskontrolle 2 3 4 5
Messen mit Kalibrierung 3 4 5
Farbkontrolle 3 4 5
Druckbildkontrolle 3 4 5
Zeichenlesung (OCR) 3 4 5
Zeichenverifikation (OCV) 3 4 5
„ Prüfobjekte
kleinstes Prüfmerkmal
Höhendifferenz
[mm]
Schärfentiefe
Objekte / Chargen
Anzahl
Material
Farbe
Oberfläche
glänzend / matt
Form
„ Prozessanbindung
Seite 3 von 3DIG I/O
„ Zubehör
„ Prüfumgebung
Fragebogen Bildverarbeitung
electronic.xls
Bildfeld gesamt Leuze
min / max
Befestigung
Anzahl
RS232
Kabel
Kameraabstand
min / max
Profibus
Beleuchtung
Prüfhintergrund
Farbe / glänzend
20.05.2009
Um ein Bildverarbeitungsprojekt erfolgreich abzuwickeln, muss schon im Vorfeld die Applikation eindeutig definiert sein:
Ethernet
Blitzcontroller
Fremdlicht - Art
Fehlerbilder
Trigger-Sensor
Prüfposition
Bauraum
Umgebungstemperatur
Detaillierte Beschreibung der Prüfaufgabe.
„ Ausführung
Schutzart
Geforderte Genauigkeit der Prüfung.
„ Probentransport
24 VDC
kontinuierlich
Prüfzeit
Hauptinteresse
Stückzahl
je Std. / je Tag
Trigger bis zum Ergebnis
einzelnes Objekt
im Bildfeld
mehrere Objekte
gleichzeitig im Bildfeld
Kundenanforderungen bezüglich Kameraabstand.
Preis
Takt- / Stillstandzeit
Nennleistung
„ Projekt
Budget
Geschwindigkeit
getaktetet
Erforderliche Bildfeldgröße.
Objekte berühren sich
je Stück
Objekte sind überlappend
vorhanden
Bedarf
jährlich
Objekte mit fixer Orientierung
Bewertung
geplant
Objekte mit variabler Orientierung
Beschaffung
geplant
Positionstoleranz -x / -y
min / max
Drehlagentoleranz
min / max
Prüfung im Stillstand? Wenn ja: welche Taktzeit.
Wahrscheinlichkeit
Prüfung in Bewegung? Wenn ja: welche Geschwindigkeit.
KO-Kriterium
Mitbewerber
Vorteile Leuze
Maximale Prüfdauer.
„ aktuelle Prüfmethode
Anzahl Prüfungen pro Sekunde, Minute oder Stunde.
„ Legende:
„ Anlage:
Seite 1 von 3
1
LSIS 120
Musterteile
2
LSIS 400
3
visionFIREBOX
Bilder Prüfobjekte
Bilder Anlage
4
visionPOWERBOX
Fehlerkatalog
5
proCHECK
Lastenheft
Fortsetzung siehe Rückseite
Fragebogen Bildverarbeitung Leuze electronic.xls
20.05.2009
27
1.
Industrial image processing:
Device classification
Costs, ease of integration
1.1
Vision systems
(PC or controller based)
Smart cameras /
Compact vision systems
Vision sensors
Performance, flexibility
28
The Zentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie (ZVEI) classifies
industrial image processing devices in three different classes:
Vision sensors
Smart cameras / compact vision systems
Vision systems
With respect to flexibility and ease of integration, the LSIS 400i is
classified between vision sensors and smart cameras. The task/performance spectrum is considerably broader than that of vision sensors and
approaches the performance level of simple, PC-based systems.
With regard to price, the LSIS 400i is, in turn, considerably more attractive
than PC-based systems.
29
1.2
Advantages of modern smart cameras,
using the LSIS 400i as an example
The advantages in detail
Convenient configuration via the integrated LSIS 400i webConfig tool,
simplifies application setup.
Homogeneous illumination of the entire image field for considerably better
results than with conventional LED illumination.
Convenient commissioning and connection with M12 connection
technology and intelligent fastening concept.
Integrated connectivity offers convenient configuration with Ethernet
interface, process-data exchange via RS 232 interface and 8 digital,
configurable inputs and outputs.
Suitable for industrial use: metal housing with glass window and protection
class IP 65.
Flexibility through motor-driven focus adjustment and storage of the
lot-specific camera distance in the test program. As a result, no manual
focusing is necessary on the device.
Simple diagnostics by means of multi-language display with buttons and
LED status displays.
Wide range of accessories simplifies installation, wiring and fastening.
30
Faster integration
with webConfig
Configuration directly via a web browser.
Faster and easier access to the device via Ethernet
interface.
No configuration software needs to be installed on the PC,
thereby ensuring compatibility.
More-flexible use through
motor-driven focus adjustment
On lot changes, the new test program is loaded with the
focus setting for the specific camera distance. By means
of the motor-driven focus adjustment, the device moves to
the appropriate focus position, i.e. no manual focusing is
necessary on the device.
The motor-driven focus adjustment is also an advantage if
the installation space in the machine is very limited or if the
smart camera was mounted in such a way that it cannot be
accessed from the outside in normal operation.
Better results through
homogeneous illumination
Very uniform, rectangularly illuminated image field in the
distance range from 50 mm to 250 mm to the test object.
Compared with conventional LED illumination, the image
recorded is considerably more homogenous and more
detailed. This results in better, faster and more reliable
image processing.
31
2.
Illumination
Principle illumination variants
Rear illumination:
Illumination type in which the object is
located between the camera and the
light source. This can be used to create
silhouettes with sharp edges and very
good contrast. Often used for:
Example of rear
illumination:
coin illuminated from
rear
32
the detection of the outer contour of
relatively flat objects.
ideal for precise measurements.
fault detection in transparent objects.
Front illumination in the bright field:
illumination type in which the camera
detects the light directly reflected by the
object surface. Diffuse (scattering) objects
are always seen, while glossy objects are
only seen at an appropriate angle relative to
the objective. Often suitable as:
Example of front
illumination:
coin in bright field
direct front illumination for matt surfaces;
maximum intensity can be achieved.
diffuse front illumination for minimizing the
effects of overexposure through reflection;
has the lowest shadowing, but the largest
device size.
Front illumination in the dark field:
Illumination type in which the camera
detects the scattered light reflected by
the object surface (i.w.). The scattering
surfaces appear bright, while the reflecting
surfaces appear dark.
Example of front
illumination:
coin in dark field
Flatly irradiated light.
Edge and height structures on objects are
emphasized.
33
3.
LSIS 41x: BLOB analysis
BLOB analysis
BLOB stands for “Binary Large Object” and identifies a contiguous area of
pixels in an image. In general, BLOBs refer to individual groups of pixels
whose light intensity lies between defined limit values. By limiting BLOB
features, such as area and circumference, individual objects or object
groups can be specifically detected (e.g. circles, rectangles, squares, ...).
As a result, tasks such as completeness checks, presence checks or
position determinations can be performed.
Area:
Summation of the pixels enclosed in a BLOB.
Circumference:
Length of the outer contour line of a BLOB in pixels.
Shape factor:
Ratio between area and circumference of the blob; normalized
to values between 0 and 100. The shape factor is used to
classify the geometric shape of a blob: “100” represents a
perfect circle; “0” represents a perfect line.
The formula is “4 * area/circumference² * 100”.
Circumscribing rectangle:
Height and width of the smallest rectangle that encloses the blob
with sides parallel to the X and Y axes.
34
Length of the primary axis (1):
length of the smallest rotated rectangle that
encloses the BLOB.
Length of the secondary axis (2):
height of the smallest rotated rectangle that
encloses the BLOB.
Orientation of the primary axis (3):
angular orientation of the primary axis—measured towards the
“heavy” side of the BLOB relative to the X axis (0° ... 360°).
Center of gravity:
X and Y coordinates of the center of area of the BLOB.
By varying the parameters of the BLOB analysis, it is possible to search for
a specific object or check whether it is present.
35
3.1
The BLOB-analysis image filters
Overview of the most important filters
The BLOB analysis has filters that act on the recorded original image
(gray-value image) and filter that act on the generated binary image
following segmentation.
Filters that act on the gray-value image:
Smoothing filter.
Filters that act on the generated binary image:
Erosion (enlarging of dark structures).
Widening (enlarging of bright structures).
Opening (closing of gaps in dark objects without changing the object size).
Closing (closing of gaps in bright objects without changing the object size).
36
3.1.1
The smoothing filter — a filter that acts on the
gray-value image
After the image is recorded and before segmentation, a smoothing filter
can be applied to the gray-value image.
Smoothing filter
Noisy original image.
Image that has been processed with the
smoothing filter. The noise is largely
eliminated.
37
3.1.2
Filters that act on the generated binary image
Following segmentation, various morphologic filters can be applied to the
generated binary image:
Original
The binary image generated after
segmentation.
Interfering pixels represented by
light/dark bars.
Erosion
This is used to enlarge dark
structures in the image and thereby
eliminate bright, interfering pixels.
Widening
This is used to enlarge bright
structures in the image and thereby
eliminate dark, interfering pixels.
38
Original
The binary image generated after
segmentation.
Open
Erosion is performed followed by
dilation: this results in the closure of
gaps in dark objects without
changing the object size.
Close
Dilation is performed followed by
erosion: this results in the closure of
gaps in bright objects without
changing the object size.
39
4.
4.1
Applications
Completeness mode: full-crate monitoring
Industry:
Beverage industry
Applications and special requirements:
Full-crate monitoring through the detection of reflective crown caps on
bottles.
Implementation:
Reflective crown caps on bottles in a beverage crate are detected as
bright BLOBs. Based on the number of BLOBs that are found, the
correct filling of the beverage crate is monitored.
Customer benefits:
Fast and secure object detection.
Fast lot changes possible.
40
41
4.2
Completeness mode: fill-level monitoring
Industry:
Beverage industry
Applications and special requirements:
Monitoring the level or filling height of the liquid in the bottles.
Implementation:
For dark liquids in transparent bottles, a “dark/light” evaluation can be
performed in the lower part of the image to monitor for sufficient level.
Customer benefits:
Fast quality assurance.
It is ensured that only sufficiently filled bottles reach the retail stores and,
thus, the customer. This improves customer satisfaction.
42
43
4.3
Presence: print monitoring
Industry:
Printing industry
Applications and special requirements:
On lottery tickets or documents, the presence of printing needs to be
monitored.
Implementation:
Printed numbers on lottery tickets or documents are detected as dark
BLOBs. The number of found BLOBs is used to check the correct number
of digits.
Customer benefits:
Fast quality assurance with high throughput.
It is ensured that only lottery tickets with a fault-free lottery number go into
circulation, thereby preventing incomplete winning numbers from damping
lottery joy.
44
45
4.4
Type detection: crown caps
Industry:
Beverage industry
Applications and special requirements:
Before placed on the filled beverage bottles, crown caps are checked to
ensure that they are of the correct type.
Implementation:
By checking for the presence of an object (BLOB) with the characteristic,
geometric properties, the correct crown caps are detected.
Customer benefits:
No mixing of different types.
Correct product labeling.
Rotation-independent inspection.
46
47
4.5
Position and orientation of unsorted objects
Industry:
Manufacturing industry/robotics
Applications and special requirements:
Screws are checked for correct position and angle position.
Implementation:
Position and angle position can be transferred to a primary control via the
serial interface (pick-and-place application). The pass/fail result of the check
can optionally be made dependent on e.g the ascertained angle value.
Customer benefits:
No mixing of different types.
Inspection for purity of variety.
48
49
6.
Appendix:
Checklist for image processing applications
Questionnaire
Image processing
„ Company:
„ City:
„ Project:
„ Name:
„ Date:
„ Responsible Leuze
„ Description:
„ Processing instructions
Offer
Feasibility assessment
Demo presentation
Test installation
Mounting / commissioning
Service and maintenance
„ Inspection task
1D code 1 3 4 5
2D code 1 3 4 5
Stacked codes 1 4 5
Pharma codes 4 5
Presence 2 3 4 5
Completeness 2 3 4 5
Position 2 3 4 5
Type detection
Angle 2 3 4 5
Pattern detection
2345
Dimension inspection
345
Measure with calibration 3 4 5
2345
Color inspection 3 4 5
Printout inspection
Character reading (OCR) 3 4 5
Character verification (OCV) 3 4
345
„ Test objects
Smallest inspection char [mm]
Height difference
depth of field
Objects / lots
quantity
Material
Color
Surface
glossy / matt
Shape
„ Process integration
„ Accessories
„ Inspection environment
Attachment
Total image field
min. / max.
RS232
Cable
Camera distance
min. / max.
Profibus
Illumination
Inspection background
color / glossy
Ethernet
Flash controller
Ambient light - type
Fault images
Trigger sensor
Inspection position
DIG I/O
quantity
Installation space
Ambient temperature
„ Version
Protection class
„ Sample transport
24 VDC
Continuous
speed
Cyclical
cycle / standstill time
Rated output
„ Project
per hour / per day
Test time
Main interest
triggers before result
Single object
Quantity
Multiple objects
Price
in image field
simultaneously in image field
Objects touch one another
per piece
Budget
Objects are overlapping
exists
Required quantityyearly
Objects with fixed orientation
Evaluation
planned
Objects with variable orientation
Purchasing
planned
Position tolerance -x / -y
min. / max.
Angular tolerance
min. / max.
Probability
KO criterion
Competitors
Leuze advantages
„ Current inspection method
„ Legend:
„ System:
Page 1 of 3
50
1
LSIS 120
Sample parts
2
LSIS 400
3
visionFIREBOX
Images of test objects
4
visionPOWERBOX
Images of system
Error catalog
5
proCHECK
Specification
Continued on reverse
Fragebogen Bildverarbeitung Leuze electronic.xls
08.06.2009
Questionnaire
Image processing
„ Company:
„ City:
„ Date:
„ Project:
„ Name:
„ Responsible Leuze
„ Sketch:
Questionnaire
Image processing
„ Company:
„ City:
„ Description:
„ Project:
„ Date:
„ Name:
„ Responsible Leuze
„ Description:
„ Processing instructions
Offer
Feasibility assessment
Demo presentation
Test installation
Mounting / commissioning
Service and maintenance
„ Inspection task
1D code 1 3 4 5
2D code 1 3 4 5
Stacked codes 1 4 5
Pharma codes 4 5
Presence 2 3 4 5
Completeness 2 3 4 5
Position 2 3 4 5
Type detection
Angle 2 3 4 5
Pattern detection
2345
Dimension inspection
345
Measure with calibration 3 4 5
2345
Color inspection 3 4 5
Printout inspection
Character reading (OCR) 3 4 5
Character verification (OCV) 3 4
345
„ Test objects
Smallest inspection char [mm]
Height difference
depth of field
Objects / lots
quantity
Material
Color
Surface
glossy / matt
Shape
„ Process integration
Page 3 of 3 DIG I/O
„ Accessories
„ Inspection environment
Fragebogen Bildverarbeitung
electronic.xls
Total image field Leuze
min. / max.
Attachment
quantity
RS232
Cable
Camera distance
Profibus
Illumination
Inspection background
color / glossy
08.06.2009
min. / max.
To successfully complete an image processing project, the application must
be clearly defined in advance:
Ethernet
Flash controller
Ambient light - type
Fault images
Trigger sensor
Inspection position
Installation space
Ambient temperature
Detailed description of the inspection task.
„ Version
Protection class
Required accuracy of the inspection.
„ Sample transport
24 VDC
Continuous
speed
Cyclical
Required image field size.
cycle / standstill time
Rated output
„ Project
per hour / per day
Test time
Main interest
triggers before result
Single object
Quantity
Multiple objects
in image field
Customer requirements with respect to camera distance.
Price
simultaneously in image field
Objects touch one another
per piece
Budget
Objects are overlapping
exists
Required quantityyearly
Objects with fixed orientation
Evaluation
planned
Objects with variable orientation
Purchasing
planned
Position tolerance -x / -y
min. / max.
Angular tolerance
min. / max.
Inspection while at a standstill? If yes, with what cycle time.
Probability
Inspection while moving? If yes: at what speed.
KO criterion
Competitors
Leuze advantages
Maximum inspection duration.
„ Current inspection method
Number of inspections per second, minute or hour.
„ Legend:
„ System:
Page 1 of 3
1
LSIS 120
Sample parts
2
LSIS 400
3
visionFIREBOX
Images of test objects
4
visionPOWERBOX
Images of system
Error catalog
5
proCHECK
Specification
Continued on reverse
Fragebogen Bildverarbeitung Leuze electronic.xls
08.06.2009
51
Optoelektronische Sensoren
Kubische Baureihen
Rundhülsen, Mini-Lichtschranken, Lichtleiterverstärker
Messende Sensoren
Spezial-Sensorik
Lichtvorhänge
Gabel-Sensoren
Doppelbogenkontrolle, Klebestellenerkennung
Induktive Sensoren
Zubehör
Identifikationssysteme
Datenübertragungssyteme
Distanzmessung
Barcodelesegeräte
RF-IDent-Systeme
Modulare Anschalteinheiten
Industrielle Bildverarbeitungssysteme
Optische Datenübertragungssysteme
Optische Entfernungsmessung/Positionierung
Mobile Codelesegeräte
Sicherheits-Sensoren
Sicherheits-Systeme
Sicherheits-Dienstleistungen
Leuze electronic GmbH + Co. KG
In der Braike 1
D-73277 Owen
Telefon +49 (0) 7021 573-0
Telefax +49 (0) 7021 573-199
E-Mail: [email protected]
www.leuze.com
52
DE/GB 00-06/09 50111869
Sicherheits-Laserscanner
Sicherheits-Lichtvorhänge
Transceiver und Mehrstrahl-Sicherheits-Lichtschranken
Einstrahl-Sicherheits-Lichtschranken
AS-i-Safety-Produktprogramm
Sicherheits-Sensorik für den PROFIBUS DP
Sicherheits-Schalter, -Zuhaltungen, -Befehlsgeräte
Sicherheits-Schaltgeräte
Sensor-Zubehör und Signalgeräte
Sicherheits-Engineering-Software
Machine Safety Services