Seminar

Grundlagen der industriellen Bildverarbeitung

mit Teilnahmebescheinigung

Industrielle Bildverarbeitung in der Praxis anwenden — Bildquelle: © Alterfalter - fotolia.com

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

Beschreibung Programm Zielgruppe Seminar-
leiter Seminar-
methoden Kontakt

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

Blindtext für die Seminarmethoden.

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Teilnehmerstimmen

Dirk Adler,
Framos GmbH

„Sehr gute Organisation und Moderation. Gute Möglichkeiten für fachlichen Austausch.“

Nikolas Engelhard,
Magazino GmbH

„Aktuelle Themen, Einblicke in andere Bereiche und Industrien, Networking“

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Einsatzmöglichkeiten der industriellen Bildverarbeitung

Die Bildverarbeitungskette

Wie kommt das Bild in den Rechnerspeicher?

Zuführung

Beleuchtung

Optische Abbildung

Bildaufnehmer in Industriekameras

Systemkonzepte für die Bildaufnahme

Was kann man mit dem Bild im Speicher anfangen?

Methoden der Bildvorverarbeitung

Segmentierung

Labeling

Merkmalsextraktion

Klassifizierung

Bildverarbeitung im Graustufenbild

Trends in der Bildverarbeitung: Robotik

Trends in der Bildverarbeitung: 3D-Vermessung

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