Seminar

Grundlagen der industriellen Bildverarbeitung

mit Teilnahmebescheinigung

Industrielle Bildverarbeitung: Grundlagen verstehen

In diesem Seminar lernen Sie die Vorgehensweise der industriellen Bildverarbeitung kennen. Sie erhalten einen Überblick über Standardprobleme und -lösungen. Sie können einschätzen, wofür Sonderentwicklungen erforderlich sind. Auch häufig unterschätzte Systemkomponenten (z.B. Beleuchtung, Zuführung, Objektive oder Datenübertragung) werden behandelt.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage,

  • das Potenzial und die Grenzen der Bildverarbeitung abzuschätzen
  • eine Bildverarbeitungsaufgabe als Kette ineinandergreifender Teilsysteme zu strukturieren
  • eine geeignete Kamera und ein geeignetes Objektiv für Ihre
    Prüfaufgabe auszuwählen
  • das Datenblatt einer Industriekamera zu verstehen
  • Anwendungspotentiale zwischen intelligenten Kameras,
    Embedded Systems und Rechner­systemen zu bewerten
  • die Auswirkungen der Beleuchtung auf die Bildgebung
    einzuschätzen
  • digitale Schnittstellen in Bezug auf Datenrate, Kabellänge,
    Datensicherheit, Kosten und Verfügbarkeit zu bewerten
  • die Verarbeitungsschritte bei der Auswertung ­nachzuvollziehen
  • die Problematik von Schlupf und Pseudo-Ausschuss bei der
    Klassifizierung zu durchschauen

Top Themen

  • Systematische Strukturierung einer Bildverarbeitungsaufgabe
  • Problemgerechte Auswahl von Systemkomponenten: Kamera, Optik, ­Beleuchtung, Software
  • Etablierte Lösungen für häufige Prüfaufgaben: ein Überblick zur ­Orientierung
  • Wie das Bild in den Rechnerspeicher kommt: das Wichtigste über ­Beleuchtung, Optik, Kameratechnik und Schnittstellen
  • Was man mit dem Bild im Speicher anfangen kann: Vorverarbeitung, ­Segmentierung, Labeling, Merkmalsextraktion, Klassifizierung

Ablauf des Seminars "Grundlagen der industriellen Bildverarbeitung"

Erfahren Sie im Seminar "Grundlagen der industriellen Bildverarbeitung" mehr zu folgenden Themen:

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Programmablauf

Einsatzmöglichkeiten der industriellen Bildverarbeitung

  • Bildverarbeitung in der laufenden Produktion: Randbedingungen, Einsatzszenarien, Potentiale
  • Anwendungen der Bildverarbeitung in der Robotik
  • Etablierte Methoden der industriellen Bildverarbeitung:
  • Anwesenheitskontrolle und Vollständigkeitsprüfung
  • Lage-und Positionserkennung
  • Vermessung
  • Barcode-und Flächencodeerkennung
  • optische Zeichenerkennung (OCR)
  • Oberflächenprüfung

Die Bildverarbeitungskette

  • Vorstellung eines Vorgehensmodell zur Strukturierung einer Bildverarbeitungsaufgabe
  • Bildverarbeitung als ein komplexes System aus Zuführung, ­ Beleuchtung, Optik, Kameratechnik, Integration in den ­Fertigungsfluss, Rechnertechnik und Softwareentwicklung

Wie kommt das Bild in den Rechnerspeicher?

  • Erläuterung der Schritte der Bildaufnahme – von der Zuführung der Teile zur Prüfstation bis zum Daten­transfer in den Rechner

Zuführung

  • Rückwirkungen der Zuführung auf die Bildauswertung: ­Kompensation von Positions- und Lagetoleranzen

Beleuchtung

  • Einfluss der Beleuchtung auf die Bildauswertung
  • Beleuchtung zur Hervorhebung von Prüfmerkmalen und zur Unterdrückung von irrelevanten Details
  • Prüfsituationen mit Auflicht, Durchlicht, Hellfeld, Dunkelfeld

Optische Abbildung

  • Auslegung einer Abbildungsoptik: Arbeitsabstand, Abbildungsmaßstab, Format, Brennweite
  • Blende und Schärfentiefe
  • Spezialobjektive für geringe Arbeitsabstände, für Präzisions­vermessung, für Runduminspektion

Bildaufnehmer in Industriekameras

  • CCD- und CMOS-Detektoren: Architektur und Kenngrößen
  • Global Shutter und Rolling Shutter: Probleme bei der Aufnahme bewegter Objekte
  • Abtastung und Artefakte bei der Bildaufnahme

Systemkonzepte für die Bildaufnahme

  • Auslegung – Vorteile – Nachteile
  • Intelligente Kameras und Vision-Sensoren
  • Digitale Schnittstellen: Überblick über Leistungsdaten aktuell verfügbarer Schnittstellen

Was kann man mit dem Bild im Speicher anfangen?

  • Schritte der Bildauswertung bis zur abschließenden Aussage „Das Teil ist in Ordnung/nicht in Ordnung“ (Klassifizierung)

Methoden der Bildvorverarbeitung

  • Entzerrung: Kompensation von optischen Abbildungsfehlern
  • Korrektur inhomogener Ausleuchtung (shading)
  • Filterung zur Beseitigung von Störungen

Segmentierung

  • Unterscheidung von Vordergrund und Hintergrund
  • Segmentierung durch Binarisierung

Labeling

  • Zusammenhangsanalyse der Objektpixel im Bild
  • Pixelzählen als algorithmisch einfaches, aber wirkungsvolles Verfahren der Bildverarbeitung

Merkmalsextraktion

  • Ermittlung charakteristischer Messgrößen für die Objekte
  • Das Standardwerkzeug: Blobanalyse
  • Positions- und Lagemerkmale
  • Formmerkmale für Objekte im Bild

Klassifizierung

  • Bildung von Objektklassen auf der Basis von Merkmalen
  • Fehlklassifizierungen: Schlupf, Pseudo-Ausschuss

Bildverarbeitung im Graustufenbild

  • Konzept und Wirkung von Kantenfiltern
  • „pattern-matching“ – Erkennen vordefinierter Strukturen

Trends in der Bildverarbeitung: Robotik

  • Stereo-Vision: Erfassung von 3D-Koordinaten im Raum
  • Anwendung: Pick and Place in der Robotik

Trends in der Bildverarbeitung: 3D-Vermessung

  • 3D-Sensorik: Lichtschnitt-Bildaufnahme
  • Anwendung: Profilvermessung

Zielgruppe

Ingenieure und Fachkräfte aus:

  • Fertigung, Automatisierung, Produktionskontrolle
  • Qualitätssicherung
  • Messtechnik, Sensorik
  • Steuerung, Handhabungstechnik

Ihre Referenten für das Seminar "Grundlagen der industriellen Bildverarbeitung":

Prof. Dr. Christoph Heckenkamp

Prof. Dr. Thomas Netzsch

beide:

Studienbereich Optotechnik und Bildverarbeitung (OBV), Fachbereich Mathematik und Naturwissenschaften, Hochschule Darmstadt

Seminarmethoden

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Veranstaltungsnummer : 02SE215

Grundlagen der industriellen Bildverarbeitung

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