Industrielle Bildverarbeitung - Wie optische Qualitätskontrolle wirklich funktioniert

Vorwort

Geleitwort

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

1.1 Warum noch ein Buch über Bildverarbeitung?

1.2 Möglichkeiten und Grenzen

1.3 Typen von Sichtprüfaufgaben

1.3.1 Einteilung nach dem Prüfziel

1.4 Aufbau von Bildverarbeitungssystemen

1.4.1 Hardwareaufbau

1.4.2 Signalfluss in der Prozessumgebung

1.4.3 Signalfluss innerhalb des Bildverarbeitungssystems

1.5 Vorgehensmodell

1.6 Einführungsbeispiel

1.6.1 Schrifterkennung

1.6.2 Gewindetiefe

1.6.3 Anwesenheitskontrolle

1.7 Weiteres Vorgehen

2. Querschnitt: Bildvorverarbeitung

2.1 Grauwerttransformation

2.1.1 Look-Up-Tabellen

2.1.2 Lineare Grauwertskalierung

2.1.3 Kontrastnormierung

2.1.4 Histogramm-Ebnung

2.1.5 Lokale Kontrastnormierung

2.2 Bildarithmetik

2.2.1 Bildaddition und Bildmittelung

2.2.2 Bildsubtraktion

2.2.3 Minimum und Maximum zweier Bilder

2.2.4 Shading-Korrektur

2.3 Lineare Filter

2.3.1 Lokale Operationen und Bildumgebungen

2.3.2 Prinzip linearer Filter

2.3.3 Glättungsfilter

2.3.4 Kantenfilter

2.4 Medianfilter

2.5 Morphologische Filter

2.6 Andere nichtlineare Filter

2.7 Koordinatentransformationen

2.8 Integraltransformationen

2.9 Zusammenfassung

3. Lageerkennung

3.1 Position eines Einzelobjekts

3.1.1 Positionierung anhand des Gesamtobjekts

3.1.2 Positionierung anhand einer Kante

3.2 Ausrichtung eines einzelnen Objekts

3.2.1 Orientierungsberechnung anhand der Hauptachse

3.2.2 Polarabstandsprojektion

3.3 Roboterpositionierung

3.3.1 Aufgabenstellung

3.3.2 Bildverarbeitungskomponenten

3.3.3 Positionsermittlung an einem Objekt

3.3.4 Orientierung einer Objektgruppe

3.3.5 Bemerkungen zur Positionskorrektur

3.4 Zusammenfassung

4. Querschnitt: Segmentierung

4.1 Arbeitsbereiche

4.1.1 Arbeitsbereiche und Objekte Anwendungen ohne Segmentierung:

4.2 Binärsegmentierung

4.2.1 Schwellwerte

4.2.2 Schwellwertbestimmung aus Histogrammanalysen

4.2.3 Grauwerthistogramme

4.2.4 Verallgemeinerung der Binarisierung Bereichsbinarisierung:

4.3 Konturverfolgung

4.3.1 Punktnachbarschaft

4.3.2 Erzeugung von Objektkonturen

4.3.3 Konturdarstellung

4.4 Template Matching

4.4.1 Funktionsprinzip

4.4.2 Optimierungsmöglichkeiten

4.4.3 Bemerkungen zum Template Matching

4.4.4 Kantenbasierte Objektlokalisierung

4.5 Kantendetektion

4.5.1 Kantenantastung in industriellen Bildszenen

4.5.2 Subpixelgenaue Kantenlokalisierung

4.6 Zusammenfassung

5. Kennzeichnungsidentifikation

5.1 Barcode-Identifikation

5.1.1 Prinzip der Barcodeerkennung auf Grauwertbasis

5.1.2 Barcodetypen

5.1.3 Beispiele für industrielle Barcode-Identifikation Barcode auf Metall:

5.1.4 Zweidimensionale Codes

5.2 Klarschrifterkennung

5.2.1 Lasergravierte Schrift auf einem IC

5.2.2 Basiskonfiguration der IC-Schrifterkennung

5.2.3 Prinzipieller Aufbau einer Klassifikationsanwendung

5.2.4 Positionskorrektur am IC

5.2.5 Verbesserung der Zeichenqualität

5.2.6 Optimierung im Betrieb

5.3 Erkennung genagelter Schrift auf Metall

5.3.1 Beleuchtung

5.3.2 Vorverarbeitung

5.3.3 Segmentierung und Klassifikation

5.4 Blockcodierungen auf Filmrollen

5.5 Druckqualitätskontrolle

5.5.1 Vorgehensweise

5.5.2 Druckqualitätskontrolle in Einzelbereichen

5.5.3 Druckqualitätskontrolle mit automatischer Teilung

5.6 Zusammenfassung

6. Querschnitt: Klassifikation

6.1 Was ist Klassifikation

6.2 Klassifikation als Funktionsapproximation

6.2.1 Grundbegriffe

6.2.2 Statistische Grundlagen

6.2.3 Konstruktion von Klassifikatoren

6.3 Multireferenzenklassifikatoren

6.3.1 Nächster-Nachbar-Klassifikator

6.3.2 RCE-Netze

6.3.3 Vektorquantisierung

6.3.4 Template Matching

6.3.5 Bemerkungen zu Multireferenzenklassifikatoren

6.4 Funktionalklassifikatoren

6.4.1 Polynomklassifikator

6.4.2 Neuronale Netze vom Typ Multilayer-Perzeptron

6.5 Bemerkungen zum Einsatz neuronaler Netze

6.5.1 Zusammensetzung der Lernstichprobe

6.5.2 Merkmalsskalierung

6.5.3 Rückweisung

6.5.4 Abgrenzung zu anderen Klassifikatoren

6.6 Zusammenfassung

7. Vermessung

7.1 Vermessungsaufgaben

7.2 Einfache Vermessung

7.2.1 Schwerpunktsabstände

7.2.2 Konturabstände

7.2.3 Winkelmessungen

7.3 Formkontrolle an Elektronikstanzteilen

7.3.1 Prüfaufgabe

7.3.2 Berechnung von Ausgleichsgeraden

7.3.3 Messung des Konturwinkels

7.4 Winkelmessung an einem Zahnriemen

7.4.1 Beleuchtungsaufbau

7.4.2 Kantenerzeugung

7.5 Formkontrolle an Spritzgussteil

7.5.1 Bestimmung von Radien

7.5.2 Bemerkungen zur Ausgleichskreisberechnung

7.6 Hochgenaue Vermessung eines Gewindeflansches

7.6.1 Beleuchtung und Bildaufnahme

7.6.2 Subpixelgenaue Vermessung der Gewindetiefe

7.7 Kalibrierung

7.7.1 Kalibriermodus

7.7.2 Prüfungsbezogene Kalibrierungen

7.8 Zusammenfassung

8. Querschnitt: Bildaufnahme und Beleuchtung

8.1 Halbleitersensoren für die Bildverarbeitung

8.1.1 Einführung

8.1.2 CCD-Sensoren

8.1.3 CMOS-Sensoren

8.1.4 Sonderbauformen

8.1.5 Farbsensoren

8.1.6 Eigenschaften von Sensoren Pixelgröße:

8.2 Digitalkameras

8.2.1 Steuerung der Bildaufnahme

8.2.2 Aufnahme von Farbbildern

8.2.3 Kennwerte von Digitalkameras

8.2.4 Einsatzbedingungen in Industrieumgebungen Temperatur:

8.3 Bilddatenübertragung

8.3.1 CameraLink

8.3.2 FireWire

8.3.3 USB

8.3.4 Gigabit-Ethernet

8.4 Zeilenkameras

8.4.1 Typen von Zeilenkamera-Anwendungen

8.4.2 Ortsauflösung bei Zeilenkameras

8.4.3 Belichtung bei Zeilenkameras

8.4.4 Steuerung von Zeilenkameras

8.5 Optische Grundlagen

8.5.1 Blendenzahl

8.5.2 Abbildungsgesetze

8.5.3 Schärfentiefe

8.5.4 Typische Aufnahmesituationen

8.5.5 Abbildungsfehler

8.5.6 Objektivbestimmung

8.5.7 Besondere Objektivtypen

8.6 Beleuchtungstechnik

8.6.1 Leuchtmittel

8.6.2 Auflicht

8.6.3 Durchlicht

8.7 Zusammenfassung

9. Anwesenheitskontrolle

9.1 Anwesenheitskontrolle mit Schwenk-NeigekopfZoomkameras

9.1.1 Prüfteilgeometrie

9.1.2 Beleuchtung

9.1.3 Positionierung

9.1.4 Objektdetektion

9.1.5 Verifikation des Ergebnisses

9.2 Einfache Vermessung zur Montagekontrolle

9.2.1 Beleuchtung

9.2.2 Prüfkriterien

9.2.3 Objekterzeugung und Maßberechnung

9.2.4 Positionskorrektur

9.3 Anwesenheitskontrolle mithilfe von Klassifikatoren

9.3.1 Beleuchtung

9.3.2 Kontrolle der Verstemmung Vorverarbeitung.

9.3.3 Typkontrolle des Flansches

9.4 Kontrastlose Anwesenheitskontrolle

9.5 Anwesenheitskontrolle mit Zeilenkameras

9.5.1 Prüfung zylindrischer Teile mit Flächenkameras

9.5.2 Prüfung eines Ventilkörpers

9.5.3 Bemerkungen

9.6 Zusammenfassung

10. Querschnitt: Objektmerkmale

10.1 Einfache geometrische Merkmale

10.1.1 Umschreibendes Rechteck

10.1.2 Fläche und Umfang

10.1.3 Schwerpunktskoordinaten

10.1.4 Achsen und Radien Hauptträgheitsachse:

10.2 Formbeschreibende Merkmale

10.2.1 Konturkrümmung

10.2.2 Fasermerkmale

10.2.3 Euler-Zahl

10.2.4 Momente und Fourierdeskriptoren Momente:

Fourierdeskriptoren:

10.3 Grauwertmerkmale

10.3.1 Statistik erster Ordnung

10.3.2 Texturmerkmale

10.4 Zusammenfassung

11. Farbbildverarbeitung

11.1 Farbidentifikation

11.1.1 Auswertestrategie

11.1.2 Beleuchtung und Bildaufnahme

11.1.3 Farbklassifizierung

11.1.4 Auswahl des Kamerabildes für die Beschriftungserkennung

11.1.5 Erkennung der Beschriftung

11.2 Farbsegmentierung

11.2.1 Beleuchtung

11.2.2 Farbklassifikation

11.2.3 Segmentierung

11.2.4 Anwesenheitsprüfung

11.3 Zusammenfassung

12. Realisierung von Bildverarbeitungsapplikationen

12.1 Bildverarbeitungsprojekte

12.2 Prozessintegration

12.3 Ausblick

A. Mathematische Ergänzungen

A.1 Backpropagation-Training

A.1.1 Neuronale Netze – Begriff und Geschichte

A.1.2 Grundlagen

A.1.3 Backpropagation

A.2 Herleitung der Schärfentiefe

A.2.1 Grenzabstände

A.2.2 Schärfentiefe im Unendlichen

A.2.3 Abhängigkeit der Schärfentiefe von der Brennweite

B. Software-Download

C. Weblinks zur industriellen Bildverarbeitung

Literaturverzeichnis

Index