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11-2016

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Fachzeitschrift für Industrielle Automation, Mess-, Steuer- und Regeltechnik

Bildverarbeitung Bild 3:

Bildverarbeitung Bild 3: Bild einer Punktewolke von einem Stecker. Oben rechts ein Stecker mit Pins 3D-Sensoren Ein großer Fortschritt sind Lösungen mit 3D-Sensoren. Sie bieten neue Möglichkeiten und sind vielseitig einsetzbar. Dabei unterscheiden sich die Methoden je nach Aufgabenstellungen. Ein Time of Flight (ToF) Sensor nutzt eine dem Radar ähnliche Technik und wird daher häufig für die 3D-Objekterkennung, nicht aber für genaue Messungen eingesetzt. Ein Einsatzgebiet ist das automatische Be- und Entladen von Boxen auf Paletten durch einen Roboter. Ein 3D-Sensor, welcher mit Streifenprojektion arbeitet, erlaubt extrem schnelle Messungen. Aufgrund der hohen Geschwindigkeit eignet sich diese Methode für industrielle Kontrollaufgaben wie z. B. Inspektionen auf Formabweichung, Vollständigkeit, Lage von Bauteilen oder Volumenmessungen. Laserprofilvermessung Die meistgenutzte Technik ist die Laserprofilvermessung in Kombination mit einer On-board Vorverarbeitung. Die 3D-Laserprofilvermessung basiert auf dem Prinzip der Triangulation. In einem typischen Setup befindet sich der Laser direkt über dem Prüfobjekt und die Kamera wird in einem Winkel von ca. 30° zum Laser angebracht. Ein Lasertriangulationssensor hat Vorteile, wenn es um feine Details in der 3D-Vermessung geht. Ein Beispiel ist die 3D-Pin-Vermessung von Taumelkreis und Setztiefe. Bei einer 3D-Aufnahme von Steckern sieht man genau, ob Verbindungskontakte verbogen sind, ob die Pins zu tief im Gehäuse stecken und auch ob die Pins zu weit herausstehen. Dies ist möglich, weil bei der Prüfung der Pin-Spitzen nicht nur in x- und y-Richtung sondern auch in z-Richtung gemessen wird. Zerstörungsfreie Qualitätssicherung Neu hinzugekommen ist der Begriff „zerstörungsfreie Qualitätssicherung“. Durch den Vorstoß der Thermografie in der Bildverarbeitung ist es nun auch möglich, anhand der Temperatur die Qualität eines Produktes zu beurteilen, ohne dieses dabei zu verändern. Mit Wärmebildkameras kann beispielsweise geprüft werden, ob ein Siegelrand vollständig abgedichtet ist, ob Brüche in Faserverbundwerkstoffen sind, usw. Im Lebensmittelbereich ist die Prüfung von Verpackungsversiegelungen, Füllständen oder der Temperatur verderblicher Güter entscheidender Bestandteil der Qualitäts sicherung. Bisher konnten bestimmte Merkmale nur in Stichproben kontrolliert werden. Heutzutage ist dank Thermografie eine durchgängige Prüfung aller Produkte möglich. Beispielsweise können mit Wärmebildkameras undurchsichtige Kunststoffflasche und deren Inhalt sowie das Druckbild und die Verpackung auf Unversehrtheit in einem Schritt überprüft werden. Da so ein Prüfschritt wegfällt, steigen Prozesseffizienz und Durchsatz. Die Wärmebildkamera erkennt die Abstrahltemperatur der Flüssigkeit in der Flasche. Aus dem daraus resultierenden Wärmebild wird mit Hilfe der Bildverarbeitungs-Software der Füllstand ermittelt. Der Vorteil dieser Messmethode liegt darin, dass bei gegebener Produktionsgeschwindigkeit in-line jedes einzelne Produkt geprüft werden kann. So wird eine 100%-Kontrolle Bild 4: Kleine GigE Kamera mit großem Objektiv sichergestellt. Es müssen keine einzelnen Stichproben mehr entnommen und in Messmaschinen eingelegt werden. Steigende Produktionsgeschwindigkeiten Die Taktzeiten in der Produktion werden immer kürzer, um die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Die Bildverarbeitungssysteme müssen hier standhalten, doch ist dies möglich? Die Lösung ist der Einsatz sehr leistungsfähiger Prozessoren, da die Bildverarbeitung sehr rechenintensiv ist. Sehr viele Daten müssen sehr schnell verarbeitet werden. Allerdings profitiert die Bildverarbeitung davon, dass die Rechenleistung schneller gestiegen ist als die Produktionsgeschwindigkeit. Ein Beispiel für einen schnellen Prozess ist die Stanztechnik. Waren es früher ca. 25 Teile pro Sekunde, die die Stanzmaschine produziert hat, sind es heute max. 40 Teile. Dies bedeutet einen Anstieg um ca. 60%. In der gleichen Zeit ist die Rechenleistung um ca. 3000% gestiegen. Es steht also genügend Rechenleistung zur Verfügung. Deshalb können heute auch komplexere Aufgabenstellungen problemlos bewältigt werden. „Das ist auch der Grund, warum heute viele Aufgaben mit intelligenten Kameras gelöst werden können. Die Rechenleistung der darin verwendeten Prozessoren ist zwar geringer als die der PC- Systeme, aber hoch genug, um mit der gestiegenen Produktionsgeschwindigkeit stand zu halten“, resümiert Beising, Geschäftsführer von EVT. 24 PC & Industrie 11/2016

Bildverarbeitung Bild 5: Thermografie Bildaufnahme eines Milchkännchens Big Data Aufgrund der gestiegenen Produktionsgeschwindigkeit entstehen mehr Daten als früher, die in gleicher Zeit aufgenommen und verarbeitet werden müssen. Doch wie kommen die Bildverarbeitungssysteme mit der Datenflut zurecht? Hier spielt die Bildverarbeitungssoftware eine entscheidende Rolle. Unterschiedliche Softwareprotokolle unterstützen bei der Datenverarbeitung, -bereitstellung und -speicherung. Dies ist besonders vor dem Hintergrund der Industrie 4.0 wichtig, um auch für Losgröße 1 sämtliche Qualitätsdaten zur Verfügung zu haben. Wichtig für die Datenverarbeitung ist auch die Kommunikation. Hierzu gehören neben den Standardprotokollen wie TCP/IP auch das OPC UA oder PROFINET, die mit den angeschlossenen SCADA- Systemen kommunizieren und die Prüfaufträge vom Leitrechnersystem entgegennehmen und dann die Prüfergebnisse an diese weiterleiten. Diese Systeme verfügen über ausreichende Ressourcen um selbst sehr große Datenmengen im Griff zu haben. Miniaturisierung Ein weiterer Trend ist die Miniaturisierung der Bildverarbeitungshardware. Die Produktionsanlagen werden kompakter, also müssen die Kameras folgen - doch ob hier alles Machbare auch sinnvoll ist, ist die Frage. Ist es wirklich eine Anforderung der Produktionsbetriebe, dass Industrie- und Smartkameras auf die Größe eines Daumennagels schrumpfen müssen? „Sicher gibt es die Nachfrage nach kompakten und kleinen Systemen, auch wenn diese dann in große Anlagen eingebaut werden, bei denen fast immer Platz für ein embedded Rechnersystem wäre“, meint Beising. Ob dies aber für die Lösung der Aufgabenstellungen zwingend nötig ist, sei dahingestellt. Sicherlich gibt es Fälle, wo wenig Platz für die Sensorik vorhanden ist, beispielsweise bei einem Robotergreifer, der abhängig vom zu greifenden Produkt, sehr klein sein muss. Hier hat die Miniaturisierung im Halbleiterbereich massiv weiter geholfen. Das führt dazu, dass fast alle Größenanforderungen erfüllt werden können. Allerdings setzt die Physik der Miniaturisierung Grenzen. Optiken beispielsweise lassen sich nicht beliebig verkleinern und deshalb sind manchmal die Objektive um ein vielfaches größer als die Kameras. Was dazu führt, dass im Gegensatz zu früher nicht mehr die Kamera befestigt wird, sondern die Optik und die Kamera an der Optik angebracht ist. Bildverarbeitung im Alltag Die Bildverarbeitung hat mittlerweile auch im Alltagsleben Einzug gehalten, z. B. wird sie in Geräten wie Smartphones einfach „eingebettet“. Mit den eingebauten Kameras lassen sich nicht nur Fotos machen, sondern man kann Kontaktdaten eingescannter Visitenkarten sofort in das Adressbuch übernehmen oder fotografierte Wörter in verschiedenste Sprachen übersetzen. Bild 6: Screenshot der EyeVision Software mit Thermografiebild vom Siegelrand Fazit Die Bildverarbeitung ist bereits heute schon sehr vielseitig einsetzbar. Durch leistungsfähigere Prozessoren und Software, sowie kompakterer Hardware erobert sie immer mehr Einsatzgebiete. Beispielsweise im Auto eingebaut hilft sie beim Einparken und warnt den Autofahrer vor Hindernissen, in der Müllverarbeitung sorgt sie für eine verbesserte Mülltrennung oder unterstützt bei der Rekonstruktion von zerstörten Dokumenten, usw. • EVT Eye Vision Technology GmbH, www.evt-web.com Bild 7: Camera Viewer mit Thermografiebild vom Siegelrand PC & Industrie 11/2016 25

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