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Software und Parametrierung

Vision-Sensoren einfach parametrieren

Die Parametrierung und Programmierung des dualis erfolgt mit dem ifm Vision Assistant. Der Anwender wird in dieser intuitiv zu bedienenden Software Schritt für Schritt durch den Parametrierprozess geführt. Die vorgefertigten Assistenten machen es sowohl Anfängern als auch Experten leicht, Vision-Anwendungen schnell und prozesssicher zu lösen und sehr einfach zu implementieren.
Mit dem sogenannten Logic Layer kann eine bildliche Programmierung und logische Verknüpfungen durchgeführt werden. Für Experten der Bildverarbeitung ist ein erweiterter Modus mit zahlreichen zusätzlichen Funktionen enthalten.

Erleben Sie die Leistung eines Bildverarbeitungssystems mit der Einfachheit eines Sensors.

Klickbare Animation!

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Was ist eine Konturerkennung?

Die Konturerkennung ist ein wichtiges Instrument zur 2D-Bildverarbeitung. Dabei werden die Kanten sowie die Übergänge von Vordergrund zu Hintergrund erfasst und aus den Informationen eine Kontur errechnet. Die Besonderheit der Konturerkennung ist, dass sie auch bei Fremdlichteinflüssen zuverlässig funktioniert, da das Fremdlicht üblicherweise das gesamte Objekt trifft. Der relative Unterschied zwischen Vordergrund und Hintergrund verschiebt sich, die Kontur wird dennoch gleichermaßen sicher erkannt. Die Objektinspektion erfolgt dann, indem eine Referenzkontur mit dem aktuellen Objekt abgeglichen wird.

Die Konturerkennung erfolgt durch:

  • Extraktion des hervorzuhebenden Objektes vom Hintergrund durch anpassen der Beleuchtungssituation
  • Optimierung der Kontur durch Löschen nicht benötigter Bereiche
  • Der Algorithmus erkennt im Livebild mögliche Konturen die anhand eines Schwellwertes (Score) als Gut- oder Schlechtteil unterschieden werden

Wo findet die Konturerkennung ihre Anwendung:

Das Verfahren kommt vor allem in der Muster- und Formenerkennung sowie der Objekterkennung zum Einsatz, wie sie typischerweise beim Stanzen, Fräsen, Drehen oder in der Montage angewandt wird. Die Konturerkennung dient in diesen Bereichen zur Qualitätssicherung.

Was ist eine Blob-Analyse?

Die Blob-Analyse ist eine wichtige Bildverarbeitungsmethode, bei der Bildmerkmale über eine Gruppe von ähnlichen benachbarten Pixeln selektiert und analysiert werden.

Das BLOB (engl. Kunstwort Binary Large Object) steht in diesem Zusammenhang für Binary-Logic Dataobjekt, was frei übersetzt als eine Menge von Pixeln mit gleichem logischen Zustand zu verstehen ist. Die Selektion der benachbarten Pixel erfolgt im Allgemeinen über die Schwellwertbildung des Grauwertes. Aus der Analyse können dann Rückschlüsse auf verschiedene Merkmale geschlossen werden. Eine bekannte Funktion ist z.B. der Pixelzähler.

Die Blob-Analyse erfolgt durch:

  • Extraktion des Bereichs von Interesse vom Hintergrund durch Schwellwertbildung über den Grauwert
  • Optimierung der Suchkriterien über verschiedene Attribute
  • Berechnung der gesuchten Merkmale wie z.B. Anzahl der Pixel (Pixelzähler), Flächenschwerpunkt, Orientierung, Form (z.B. Rundheit, Rechteckigkeit) und Durchmesser

Wo findet die Blob-Analyse Anwendung?

Die Anwendung sind vielfältig gestreut. So kann die Blob-Analyse beispielsweise zur Vollständigkeitskontolle, Anwesenheitsprüfung oder Gewindeerkennung sowie zum Zählen und Sortieren von Objekten eingesetzt werden.

Was ist die Lagenachführung?

Die Lagenachführung erfolgt mithilfe einer Anker-Kontur, die einmalig im Bild gefunden wird. Anhand dieser Kontur können Suchzonen andere Modelle (zum Beispiel die Suchzone einer Blob-Analyse) in der Position, wie auch der Drehlage nachgeführt werden. 
Grafische Darstellung einer Lagenachführung anhand des Beispiels:

Erkennung von Lötkugeln auf einem Clip

Abb. 1)
Auf den Spitzen eines Clips soll überprüft werden, ob alle drei Lötkugeln anwesend sind (grün dargestellt).
Da die Kontur einer Lötkugel zwar variiert, die Fläche einer Lötkugel jedoch konstant bleibt, wird eine Blob-Analyse verwendet. Es werden die orange dargestellten Suchzonen für die Anwesenheitskontrolle über den zu überprüfenden Bereich definiert.

Abb. 2)
Um diese Suchzonen nun abhängig von der Position und der Drehlage des Clips nachzuführen, wird eine Referenzkontur – die sogenannte Anker-Kontur – definiert (pink dargestellt). Es wird dann die Kontur der linken Rundung des Clips mit den Suchzonen der Blob-Analyse „verankert“.

Abb. 3)
Wenn sich nun der Clip beispielsweise um 20 Grad dreht, wird die Anker-Kontur auch im gedrehten Zustand gefunden. Die orangenen Suchzonen der Blob-Analyse werden dann automatisch in die richtige Position und Drehlage nachgeführt.