• Cognex Vertrieb: +49-721-958-8052

  • Kontakt

Cognex Blogs

Ein kurzer Blick auf farbige Beleuchtung und Filter für Bildverarbeitungssensoren

machine vision lighting and filters

Hersteller, die industrielle Bildverarbeitungssysteme zum Prüfen von Teilen, Führen von Roboterarmen und Sortieren von Paketen verwenden, sind mit denselben Themen wie jeder Hobby-Fotograf konfrontiert: Es geht nur darum, das richtige Licht zu bekommen.

Das Problem daran ist, dass Fabriken ein fotografisches Minenfeld sind. Die Fenster eines Werks lassen mittags zu viel Licht herein, werfen aber zu viel Schatten, wenn die zweite Schicht beginnt. Glänzende Teile reflektieren das Licht in die Kamera zurück und stören das Bild.

Die Lösung für solche Beleuchtungstücken liegt in der Verwendung von Bildverarbeitungsfiltern, Streuung von Licht und vielen anderen Beleuchtungstaktiken, die dafür sorgen, dass industrielle Bildverarbeitungssysteme die klaren digitalen Bilder erzeugen, die für Prüfungen in der Fabrikautomatisierung erforderlich sind.

Häufige Herausforderungen bezüglich der Lichtverhältnisse in automatisierten Fabriken

Bildverarbeitungskameras verwenden wie alle digitalen Kameras ein Objektiv, um Licht auf einen Bildverarbeitungssensor zu brechen. Dieser arbeitet mit einem digitalisierten Signalprozessor-Chip (DSP), um Lichtwellen in Pixel umzuwandeln, 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 weiß glühende 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 Sensor der Kamera erreicht. Das stellt sicher, dass die Kamera nur sieht, was das Bildverarbeitungssystem sehen muss.

Farben: Die Farbe eines Teils kann in der Produktion 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 Arbeit des Vertriebssystems eines Logistikunternehmens haben. In der Elektronikfertigung kann die Farbe der Kabel wichtige Signale an ein Bildverarbeitungssystem senden.

Industrielle Bildverarbeitungskameras verwenden oft LED-Farblicht, um visuelle Kontraste zu schaffen und den Farbeffekten auf Oberflächen entgegenzuwirken. Farbfilter können die Effekte des LED-Lichts verbessern oder ergänzen.

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 nur schlecht: 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, welcher die Klarheit eines Bildverarbeitungsbildes verringert. Dreidimensionale Teile (im Gegensatz zu einem zweidimensionalen Produktetikett beispielsweise) sind besonders anfällig, Schatten auf digitalen Fotos zu erzeugen.

Obwohl wechselnde Kameramontagewinkel manche Schatten bewältigen können, erfreut sich die HDR-Technik (High Dynamic Range) zunehmender Beliebtheit. HDR-Fotos machen helle Bereiche digital dunkler und hellen dunkle Bereiche auf, um mehr visuelle Konsistenz zu schaffen 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 Kamerahalterung 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 Graten 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.

Maße und optische Entfernung: Die Größe eines Objekts kann substantielle Herausforderungen für die Beleuchtung bedeuten, entweder in 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 optische Entfernung. Kameras müssen daher strategisch montiert werden, um die Effizienz der Bildverarbeitung zu optimieren.

Hardware und Software: Letztendlich geht es in der Bildverarbeitung um die Auswahl der richtigen Kameras, Objektive und Software, die das beste Ergebnis für bestimmte Automatisierungsbedürfnisse liefern. So können Kameras zum Beispiel mit mehreren Farb-LEDs ausgerüstet werden, 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.

Mehr erfahren:

Weitere Posts auf

ERHALTEN SIE ZUGANG ZU SUPPORT & TRAINING FÜR PRODUKTE & MEHR

Werden Sie Teil von MyCognex

SIE HABEN EINE FRAGE?

Cognex is weltweit vertreten, um Sie bei Ihren Vision- und Barcode-Anwendungen zu unterstützen.

Kontakt
Loading...