Computational Imaging optimiert die Bildverarbeitung

Computational Imaging (CI) erzeugt aus einer Reihe von Bildern, die unter verschiedenen Licht- und optischen Bedingungen aufgenommen wurden, ein Ausgabebild mit den für eine bestimmte Bildverarbeitungsaufgabe wichtigsten Bildeigenschaften.

Dieses Vorgehen bietet erhebliche Vorteile gegenüber herkömmlichen One-Shot-Verfahren. Mit CI lässt sich nicht nur die Leistungsfähigkeit einer Kamera verbessern, es lassen sich vielmehr Bilddetails sichtbar machen, die vorher nicht zu erkennen waren.

Im Gegensatz zur herkömmlichen Bilderfassung, die oft eine umfangreiche Bildverarbeitung nach der Aufnahme erfordert, gibt CI mit seiner gezielten Merkmalsextraktion direkt das Bild aus, das benötigt wird, was robustere Bildverarbeitungslösungen ermöglicht.

Computational Illumination

Eine zentrale Voraussetzung von CI ist die Optimierung der Beleuchtungskonfiguration und eine Sequenz aus mehreren Einzelbildern mit unterschiedlicher Beleuchtung für jedes Bild. Das kann für die einzelnen Bilder eine Änderung der Lichtstärke, des Winkels oder der Wellenlänge bedeuten.

Durch segmentierte, multispektrale oder mehrere einzelne Lichtquellen sind verschiedene CI-Techniken möglich wie zum Beispiel Verbesserung der Bildqualität und Bildschärfe, Wiederherstellung von Geometrie und Material u. a.

Typische CI-Techniken sind:

• High-Dynamic-Range Imaging (HDR) – Erzeugen von Bildern mit höheren Kontrastverhältnissen
• Ultra-Resolution Colour (URC) – Erstellen von Farbaufnahmen in höherer Auflösung ohne Interpolationsartefakte
• Extended Depth of Field (EDOF) – optimierte Messungen ohne Lichtverlust oder reduzierte Vergrößerung
• Bright Field/Dark Field – Kombinieren der Vorteile von zwei bekannten Beleuchtungstechniken
• Multi-spectral Imaging – optimierte Aufnahmen mit maximalem Kontrast aus mehreren Spektralbändern
• 360° Object Capture – Erstellen von Panorama-Aufnahmen aus Einzelbildern mehrerer Szenen
• Photometric Stereo (PMS) – Erzeugen von Kanten- und Texturaufnahmen mit Hilfe von Shape from Shading.

CCS Inc., Experte für LED-Beleuchtungen für die industrielle Bildverarbeitung, bietet ein Computational Illumination Kit, das für alle Bildverarbeitungs- und die meisten Smart-Kameras geeignet ist. Dazu gehört eine breite Auswahl an Ring- und Balkenbeleuchtungen mit vier Quadranten, Full-Colour-, multispektrale und segmentierte Full-Colour-Beleuchtungen sowie die vierkanalige, programmierbare LED-Beleuchtungssteuerung Light Sequence Switch (LSS), Software und Kabel.

Mit einem externen Systemtrigger startet das LSS-System eine vorprogrammierte Beleuchtungssequenz auf den vier Kanälen und erzeugt einen korrelierten Kameratrigger, der eine externe Bildaufnahme automatisch auf die programmierte Beleuchtungssequenz einstellt.

Dabei können Trigger- und Belichtungszeit für eine Sequenz ebenso eingestellt werden wie die Pulslänge für jeden einzelnen Kanal. Das System ist kompatibel mit gängiger Machine-Vision-Software zum Beispiel Sherlock von Teledyne DALSA, in der Photometric Stereo bereits implementiert ist.

Shape from Shading – das trevista-Verfahren

Ein besonders wichtiges Einsatzgebiet von Computational Imaging ist Photometric Stereo (oder Shape from Shading). Die Inspektion von glänzenden und gekrümmten Materialoberflächen mit schwankender Helligkeit stellt Bildverarbeitungssysteme vor große Herausforderungen.

Das trevista-Verfahren beruht auf der patentierten Shape-from-Shading-Technologie und wurde speziell entwickelt, um selbst kleinste Fehler auf schwierig zu prüfenden Oberflächen zuverlässig zu erkennen. Dabei handelt sich um eine vollautomatisierte 100%-Prüfung, bei der Textur und Topographie des Prüfteils getrennt voneinander betrachtet werden.

Die kuppelförmige Konstruktion sorgt dabei für eine optimale diffuse strukturierte Ausleuchtung aus vier verschiedenen Richtungen, wodurch Fremdlichteinfluss weitgehend unterdrückt werden kann. Das trevista-Verfahren vereint die Geschwindigkeit der 2D-Bildverarbeitung mit der Genauigkeit der 3D-Erfassung.

Zur automatischen Auswertung der topografischen Bilder werden Shape-from-Shading-Algorithmen in die Softwareumgebung des Systems integriert.

Die optische 3D-Formerfassung erkennt auch Fehler im Mikrometerbereich und erhöht so die Prüfgenauigkeit signifikant. Durch die getrennte Betrachtung von Textur und Topografie verringert sich der Pseudo-Ausschuss und damit verbundene Kosten, da echte Defekte auf Oberflächen (z. B. Kratzer) eindeutig von vermeintlichen Defekten (z. B. Verschmutzungen) unterschieden werden können.

Aufgrund der kurzen Taktzeiten lassen sich Inspektionszeiten reduzieren und die Produktivität erhöhen.

trevista-Systeme

STEMMER IMAGING bietet eine Auswahl spezieller trevista-Systeme:

trevistaCAM ist ein Stand-Alone-System, das die intelligente 4-Megapixel-Kamera Adlink NEON mit Objektiv einsetzt, und wahlweise mit den Softwarepaketen iNspect Express oder Sherlock von Teledyne DALSA vorkonfiguriert ist. Die Kamera ist in die domförmige trevista-Beleuchtungseinheit integriert, die eine diffuse strukturierte Ausleuchtung der Prüfobjekte erlaubt.

Das System ist sofort einsatzbereit und lässt sich mühelos in Fertigungsprozesse integrieren. Zur Kommunikation mit einer übergeordneten Steuerung stehen Standardschnittstellen zur Verfügung. Zur Auswahl stehen zwei trevistaCAM-Modelle mit unterschiedlichen Software-Levels.

Mit ihnen gelingt selbst Integratoren, die wenig Erfahrung in Sachen Bildverarbeitung haben, die schnelle und zuverlässige Realisierung von Inspektionsaufgaben.

Aber auch erfahrenen Anwendern bieten die leistungsstarken Werkzeuge genau die Funktionalitäten, um anspruchsvollste Prüfaufgaben in verschiedensten Branchen zu bewältigen. Alle Shape-from-Shading-Algorithmen sind in die Software-Plattformen eingebunden.

Anwendungsbeispiele sind unter anderem die Erkennung von geprägten DataMatrix-Codes und Zeichen sowie Braille-Schrift.

Außerdem sind modulare CVS-trevista-Systeme erhältlich, die sich je nach Prüfanforderung mit leistungsstärkeren Komponenten aufrüsten lassen. Dabei unterscheidet man drei Varianten: CVS trevista Surface setzt eine Flächenkamera ein, die vom Anwender je nach Bedarf frei gewählt werden kann.

Mit dieser lassen sich bis zu 200 unbewegliche Teile pro Minute inspizieren. CVS trevista Cylinder verwendet eine Zeilenkamera zur Prüfung von zylindrischen Bauteilen, während CVS trevista Multiline zur Prüfung bewegter oder rotierender Bauteile eingesetzt wird und sich damit perfekt für Produktionsverfahren eignet, bei denen die Prüfung direkt in der laufenden Produktion stattfindet.

Dieses System verwendet eine frei wählbare Flächenkamera, bei der nur einzelne Zeilenpaare ausgelesen werden.

www.stemmer-imaging.com

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