Bildverarbeitung für die Oberflächenkontrolle findet Beulen, Dellen und Kratzer

Bildverarbeitung, auch als „Machine Vision“ bezeichnet, ist in der Industrie eine mittlerweile etablierte Methode, die man sich am besten als automatisierte Sichtprüfung für die laufende Produktion vorstellen kann. Wer eine Fertigung mit hohen Stückzahlen rationalisieren und gleichzeitig alle Teile prüfen will, kommt an der Automatisierung der Prüftechnik nicht vorbei. Kameras, Beleuchtung, Abbildungsoptik, digitale Schnittstellen für den Datentransport zu einem Industrie-PC und die darauf laufenden Verfahren der digitalen Bildverarbeitung sind die wesentlichen Systemkomponenten einer modernen „Machine Vision“-Prüfstation. Es gibt mittlerweile mehrere Hundert Unternehmen in Deutschland, die ausgereifte, industrietaugliche Bildverarbeitungslösungen anbieten können. Viele haben sich auf bestimmte Industriezweige spezialisiert, z.B. auf die Automobilindustrie, den Pharmabereich, die Elektro- und Elektronik-Industrie, die Logistik oder die metallverarbeitende Industrie.

Abb. 1: Eine Umverpackung mit Braille-Punkten. Links das konventionelle Kamerabild, rechts das Krümmungsbild zur Hervorhebung der erhabenen Punkte

Ein wichtiges Teilgebiet der Bildverarbeitung ist die Oberflächenkontrolle. Werkstücke haben oft funktionale Oberflächen, z.B. Dichtflächen. Ein Kratzer auf einer Dichtfläche kann die Funktion beeinträchtigen, eine Verfärbung hingegen schränkt die Dichtfunktion nicht ein. Die Unterscheidung zwischen Veränderungen der Oberflächentopographie und harmlosen Helligkeitsänderungen ist in einem klassischen Kamerabild sehr schwierig. Besonders problematisch ist eine Prüfsituation, wenn Beulen oder Kratzer mit gutem Kontrast hervorgehoben werden sollen, die Helligkeit der Oberfläche aber stark variiert, z. B. weil sie mit einem Muster bedruckt ist. Abbildung 1 zeigt ein Beispiel: eine Umverpackung mit Braille-Punkten („Blindenschrift“). In einem konventionellen Kamerabild sind die Braille-Punkte vom Druckbild so stark überlagert, dass eine stabile Überprüfung oder Decodierung in der Qualitätsprüfung nicht verlässlich durchgeführt werden kann.

Für diesen Fall gibt es ein spezielles Verfahren der Bildverarbeitung, das sogenannte „radiometric stereo“, oft auch als „shape from shading“ bezeichnet. Dabei wird die Probe nacheinander aus verschiedenen Richtungen beleuchtet und bei fester Kameraposition jeweils ein Bild aufgenommen. Da die Intensität der rückgestreuten Strahlung von der Orientierung der Oberfläche zur Lichtquelle abhängt, kann man aus den aufgenommenen Bildern die Oberflächenorientierung für jedes einzelne Oberflächenelement, das jeweils von einem Bildpixel erfasst wird, zurückrechnen. Ein wenig Mathematik führt dann zu dem interessanten Ergebnis, dass die lokale Oberflächenhelligkeit dabei herausfällt. Die Topographie der Oberfläche kann damit unabhängig vom Helligkeitsverlauf des Druckbildes erfasst werden. Ob und wie der Karton bedruckt ist, spielt damit keine Rolle – solange überhaupt Licht zurückkommt. Das Druckmuster kann also auch geändert werden, ohne dass die Prüfanlage adaptiert werden muss.

Von der Orientierung der Oberflächenelemente kann man dann auf die lokale Krümmung der Oberfläche zurückrechnen. Ist die Krümmung null, handelt es sich um eine glatte Oberfläche. Negative Krümmung gehört zu Beulen, positive Krümmung zu Dellen, Kratern oder Kratzern. Es ist also sogar möglich, erhabene Bereiche von Einprägungen oder Kratzern zu unterscheiden. Im rechten Teil der Abbildung 1 ist die lokale Krümmung auf der Umverpackung mit den Braille-Punkten als Krümmungsbild dargestellt. Die hellen und dunklen Bildbereiche entsprechen Zonen mit starker Krümmung, in den einheitlich grauen Bereichen ist die Krümmung gering. Außer den Braille-Punkten sind deutlich die Falze zu erkennen, an denen die Schachtel gefaltet ist. In ähnlicher Weise sind in Abb. 2 die erhabenen Strukturen im Stahlstich-Druckbereich einer Banknote zu erkennen, während der Flachdruckbereich im Krümmungsbild einheitlich erscheint. Sogar Gebrauchsspuren, die von Knicken herrühren, sind zu erkennen.

Abb. 2: Krümmumgsbild einer 50€-Banknote. Die Strukturen entstehen durch die erhabenen Linien im Stahlstich-Tiefdruck

Die Methode bietet sich an, wenn Kratzer, Krater, Beulen oder Lunker auf Oberflächen gefunden werden sollen. Sie wird aber auch als Vorstufe für die optische Zeichenerkennung (OCR) oder für die Decodierung eingesetzt, wenn Schlagzahlen, tiefgeprägte Zeichen oder genadelte Codierungen gelesen werden sollen, der Kontrast im klassischen Kamerabild aber schlecht ist. Für eine quantitative Rekonstruktion der 3D-Struktur einer Oberfläche ist das Verfahren jedoch nur bedingt geeignet. Abb. 2 zeigt, dass die Tiefenauflösung typisch 100 µm beträgt, d.h. Veränderungen der Oberflächentopographie im Bereich von 1/10 mm führen zu einem verwertbaren Kontrast im Krümmungsbild.

Industrielle Bildverarbeitung ist kein einfaches Feld, auch wenn es sich um eine erprobte, industrietaugliche und etablierte Technologie handelt. Es genügt nicht, eine Kamera und eine Software zu kaufen oder auf eine Open-Source-Bibliothek zurückzugreifen, um zu einer tragfähigen Bildverarbeitungslösung zu kommen. Im Einzelfall muss sorgfältig geprüft werden, ob die gewünschten Anforderungen erfüllt werden können. Da Fertigungsprozesse immer auf die konkrete Produktion abgestimmt sind, können Prüfmethoden der Bildverarbeitung nur teilweise verallgemeinert werden, so dass in jedem individuellen Fall ein Applikationsspezialist die Machbarkeit bewerten muss. Die deutsche Bildverarbeitungsindustrie ist jedoch gut aufgestellt, und ein Anwender hat gute Aussichten, einen kompetenten Ansprechpartner zu finden, gleichgültig in welchem Industriezweig das Prüfproblem angesiedelt ist. Auch das hier vorgestellte Verfahren der Oberflächenprüfung wird von mehreren deutschen Unternehmen in Form industrietauglicher Prüfstationen angeboten.

Autor des Artikels

Prof. Dr. Christoph Heckenkamp, Hochschule Darmstadt, Studiengang Optotechnik und Bildverarbeitung (OBV)