Seminar

Industrielle 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 industriellen 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 und 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

Das Seminar "Grundlagen der industriellen Bildverarbeitung" richtet sich an Ingenieure und Fachkräfte aus:

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

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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

Prof. Dr. Christoph Heckenkamp, Dipl.-Phys. studierte Physik an der Universität Münster und war anschließend wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fritz-Haber-Institut der Max-Planck-­Gesellschaft in Berlin. 1984 promovierte er zum Dr. rer. nat. und war ab 1985 in der Industrie im Firmenverbund von Giesecke & Devrient in München tätig. Seit 1992 ist er Professor an der Hochschule Darmstadt im Studiengang „Optotechnik und Bildverarbeitung“ mit den Fachgebieten Industrielle Bildverarbeitung, Farb- und Spektralmesstechnik und Physik.

Prof. Dr. Thomas Netzsch, Dipl.-Phys. studierte Physik an der Universität Heidelberg. Anschließend war er von 1989 bis 2000 Projekt- und Teamleiter bei der BASF AG in Ludwigshafen. 1995 promovierte er zum Dr. rer. nat. und ist seit 2000 Professor an der Hochschule Darmstadt im Studiengang „Optotechnik und Bildverarbeitung“. Seine Fachgebiete sind Industrielle Bildverarbeitung, Mobile Computing, Software-Engineering und Physik.

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Veranstaltungsnummer : 02SE215

Industrielle Bildverarbeitung

Frankfurt am Main,

Leonardo Hotel Frankfurt City South (ex Holiday Inn Frankfurt Airport-North)*

Isenburger Schneise 40,
60528 Frankfurt
+49 69/6784-0 zur Webseite

verfügbar

Ratingen,

TRYP Düsseldorf Airport*

Am Schimmersfeld 9,
40880 Ratingen
+49 2102/427-0 zur Webseite

verfügbar

1.490 zzgl. 19% UmSt.

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+49(0)2116214-154
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Teilnehmerstimmen

Nikolas Engelhard,
Senior Expert Computer Vision, Magazino GmbH

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

Dirk Adler,
Development Engineer, Framos GmbH

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