Veranstaltungsnummer: 02SE215
- Systematische Strukturierung einer Bildverarbeitungsaufgabe
- Problemgerechte Auswahl von Systemkomponenten: Kamera, Optik, Beleuchtung, Software
- Etablierte Lösungen für häufige Prüfaufgaben: ein Überblick zur Orientierung
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:
1. Tag 09:30 bis 17:30 Uhr
2. Tag 09:00 bis 16:30 Uhr
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
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