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Farblicht und Filter für Vision-Sensoren im Überblick

machine vision lighting and filters

Hersteller, die industrielle Bildverarbeitungssysteme zum Prüfen von Teilen, Führen von Roboterarmen und Sortieren von Paketen verwenden, stehen vor einem Problem, das jeder Fotograf kennt: Das Bild steht und fällt mit der richtigen Belichtung.

Ein Produktionswerk kann diese Aufgabe zur echten Herausforderung machen. Die Fenster lassen mittags zu viel Licht herein, werfen aber zu viel Schatten, wenn die zweite Schicht beginnt. Glänzende Teile reflektieren das Licht und stören das Bild.

Die Lösung für die Tücken der Belichtung liegt in Bildverarbeitungsfiltern, diffusem Licht und anderen Beleuchtungstaktiken, damit industrielle Bildverarbeitungssysteme die klaren digitalen Bilder erzeugen, die für Prüfungen in der Fabrikautomatisierung erforderlich sind.

Typische, lichtbedingte Herausforderungen in automatisierten Fabriken

Bildverarbeitungskameras verwenden wie alle digitalen Kameras ein Objektiv, um Licht auf einen Bildverarbeitungssensor zu lenken, der mit einem digitalisierten Signalprozessor-Chip (DSP) Lichtwellen in Pixel umwandelt, die die Bilder erzeugen. Diese Bilder ermöglichen industriellen Robotern, Teile zu erkennen und sie an die richtige Stelle im Produktionsablauf zu befördern. Alle diese Variablen müssen schnell und genau interagieren, damit die Produktionslinie mit höchster Effizienz läuft.

Das ist aufgrund der vielen unterschiedlichen Beleuchtungsbedingungen in einer Produktionsumgebung nicht einfach. Zu den häufigsten Herausforderungen bezüglich der Lichtverhältnisse in Industrieautomationsumgebungen zählen:

Umgebungslicht: Das Umgebungslicht in einer Fabrik ändert sich im Laufe des Tages. Bei Arbeiten wie dem Schweißen entstehen weißglühende Strahlen, die zu einer Beeinträchtigung der Beleuchtung von automatisierten Produktionsprozessen in der Nähe führen können.

Obwohl herkömmliche Lösungen wie die Einstellung der Shutter-Geschwindigkeit und Blendenöffnung der Kamera hilfreich sind, können Bildverarbeitungssysteme auch Bandpassfilter einsetzen, mit denen nur ein schmales Spektrum des Lichts den Bildverarbeitungssensor der Kamera erreicht. Das stellt sicher, dass die Kamera nur sieht, was das Bildverarbeitungssystem sehen muss.

Farben: Die Farbe eines Teils in der Produktion kann die Fähigkeit des Roboters beeinträchtigen, dieses mit einer Kamera zu sehen und anschließend zu handhaben. Manche Farben auf einem Karton oder Verpackungsetikett reflektieren Licht, während andere es absorbieren. Das kann enorme Auswirkungen auf die Funktionsfähigkeit eines Sortiersystems eines Logistikunternehmens haben. In der Elektronikfertigung kann die Farbe der Kabel Signale an ein Bildverarbeitungssystem senden.

Industrielle Bildverarbeitungskameras verwenden oft LED-Farblicht, um Kontraste zu erzeugen und den Farbeffekten auf Oberflächen entgegenzuwirken. Farbfilter können die Effekte des LED-Lichts erhöhen oder reduzieren.

Auswirkungen von Farblicht auf die OCR-Prüfung

Reflexionen: Glänzende Oberflächen auf Metall und Kunststoff erzeugen Flecken durch übermäßiges Licht, was eine probate Bildgebung verhindert. Reflexionen sind aber nicht immer unerwünscht: Sie können eingesetzt werden, um Licht in einen ansonsten dunklen Bereich umzuleiten, den andere Beleuchtungstaktiken nicht erreichen können.

Polarisationsfilter zählen zu den besten Lösungen gegen Reflexionen. Eine andere Taktik, die Dunkelfeld-Beleuchtung genannt wird, erhellt Licht auf einer Oberfläche in einem flachen Winkel, um die Reflexionen zu verringern. Mittels Lichtstreuung werden die Lichtstrahlen über ein Objekt verteilt, um die Zahl der direkten Strahlen, die auf der glänzenden Oberfläche auftreffen, zu verringern. Kameras können auch so eingestellt und speziell beleuchtet werden, dass Fehler in reflektierenden Bereichen entdeckt werden.

Ein Polarisator verringert Blendeffekte auf Prüfbildern

Schatten: Licht kann aus praktisch jedem Winkel Schatten hervorrufen, der die Klarheit eines Bildverarbeitungsbildes verringert. Dreidimensionale Teile (im Gegensatz zu einem zweidimensionalen Produktetikett beispielsweise) sind besonders anfällig, Schatten auf digitalen Fotos zu erzeugen.

Obwohl ein anderer Kameramontagewinkel manche Schatten bewältigen kann, ist die HDR-Technik (High Dynamic Range) inzwischen sehr beliebt. HDR-Fotos machen helle Bereich digital dunkler und hellen dunkle Bereiche auf, um das Bild gleichermäßiger auszuleuchten und Schatten zu reduzieren.

HDR sorgt für mehr Kontrast auf Prüfbildern

Winkel: Komplexe Teile wie Motorblöcke und Abgaskrümmer weisen mehrere Winkel auf, die zahlreiche Beleuchtungsprobleme schaffen.

Eine Kameraposition kann so abgewinkelt werden, dass sie viele dieser Probleme berücksichtigt. Die Platzierung von Teilen, Kameras und Licht in bestimmten Winkeln kann auch dazu beitragen, Fehler in einem Produkt zu erkennen.

Oberflächenfehler: Bohr- und Fräsmaschinen hinterlassen Grate auf Teilen, die entfernt werden müssen. Eine Roboterschweißung kann geschmolzene Metallstücke an Stellen hinterlassen, wo sie nicht hingehören. Bildverarbeitungskameras müssen in der Lage sein, solche Fehler aufzudecken, bevor sie Probleme verursachen.

Ein Diffusionsfilter hilft dabei, das Licht über diese dreidimensionalen Oberflächen zu verteilen, um Anomalien zu erkennen. Die Dunkelfeld-Fotografie könnte auf ebenen Oberflächen ein besseres Bild erzeugen.

Abmessungen des Objekts und optische Entfernung: Die Größe eines Objekts kann eine substanzielle Herausforderung für die Beleuchtung bedeuten, z. B. bei einer mikroskopisch kleinen Umgebung wie einem Silikon-Wafer oder in einer riesigen Umgebung wie einer Flugzeugfabrik. Darüber hinaus kann die optische Entfernung zwischen der Kamera und ihrem Gegenstand die Bildqualität und die Beleuchtungsanforderungen beeinträchtigen.

Eine kurze optische Entfernung erfordert üblicherweise weniger Licht als eine lange. Die Position der Kamera ist daher eine strategisch Frage nach der größtmöglichen Effizienz für die Ausführung der Bildverarbeitung.

Hardware und Software: Letztendlich geht es in der Bildverarbeitung um die Auswahl der richtigen Kameras, Objektive und Software, die das beste Ergebnis für bestimmte Automatisierungsbedingungen liefern. So können Kameras zum Beispiel mit mehreren Farb-LEDs ausgestattet sein, um auf einen Bereich des Teils ein blaues Licht und auf einen anderen ein rotes Licht zu projizieren. Kameras mit Flüssiglinsen haben keine beweglichen Teile, was die Wartungskosten reduziert.

Für einige Anwendungen sind Infrarot- oder UV-Kameras erforderlich, die Licht außerhalb des menschlichen Sehvermögens erfassen. Hochleistungsfähige Bildverarbeitungssoftware bündelt all diese Variablen in einer einheitlichen Lösung.

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