Im Zeitalter der digitalen Fertigung ist die Möglichkeit, visuelle Prüfungen zu automatisieren, mehr als eine Annehmlichkeit – sie wird zu einer grundlegenden Anforderung. Die industrielle Bildverarbeitung ermöglicht es Maschinen, visuelle Daten von einfachen 2D-Bildern bis hin zu 3D-Punktwolken und Wärmebildern in Echtzeit zu „sehen“, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Dieser Wandel verändert die Qualitätskontrolle, die Produktionseffizienz und die Rückverfolgbarkeit in allen Branchen. Diese Technologie überbrückt die Lücke zwischen den visuellen Fähigkeiten des Menschen und der Konsistenz, Geschwindigkeit und Präzision, die von modernen industriellen Prozessen gefordert werden.
What is industrial machine vision?
Industrielle Bildverarbeitung bezieht sich auf Systeme, die Kameras und Bildverarbeitung zur Inspektion und Analyse von Bauteilen in der Fertigung einsetzen. Im Gegensatz zu einfachen Anwesenheitssensoren erfassen Bildverarbeitungssysteme vollständige visuelle Informationen und interpretieren sie mithilfe von Algorithmen. Das Ergebnis sind Maschinen, die auf der Grundlage komplexer visueller Hinweise Entscheidungen treffen können.
Ein typisches Bildverarbeitungssystem kann:
- Bilder von Teilen oder Baugruppen erfassen
- Bilder verarbeiten, um Merkmale, Abmessungen oder Muster zu extrahieren
- Diese Merkmale anhand vorgegebener Kriterien auswerten
- Eine Reaktion auslösen, z. B. ein Pass/Fail-Signal, einen Sortiermechanismus oder einen Datenprotokolleintrag
Die industrielle Bildverarbeitung spielt eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung von Konsistenz, Geschwindigkeit und Wiederholbarkeit in Umgebungen mit hohen Stückzahlen, in denen eine manuelle Prüfung zu langsam oder fehleranfällig wäre. Sie sind aber auch der Assistent, der dem Arbeiter hilft, ein 100%iges Qualitätsprodukt herzustellen, indem sie einfach seine Schritte überwachen und eine frühzeitige Rückmeldung geben, wenn etwas falsch ist.
Schlüsselkomponenten eines Bildverarbeitungssystems
Beleuchtung und Illumination
Die Beleuchtung wirkt sich direkt auf die Qualität der Bilderfassung aus. Eine falsche Beleuchtungseinstellung kann Defekte verdecken, den Kontrast verringern oder Reflexionen erzeugen, die die Erkennung beeinträchtigen.
Zu den gängigen Techniken gehören:
- Diffuse Beleuchtung zur Minimierung von Blendeffekten auf reflektierenden Oberflächen
- Gegenlicht zur Erzeugung kontrastreicher Silhouetten für die Kantenerkennung
- Strukturierte Beleuchtung zur Erfassung von 3D-Oberflächengeometrien
- Gerichtete Beleuchtung zur Hervorhebung von Texturen oder Oberflächenfehlern
Die Wahl der richtigen Beleuchtung entscheidet oft über den Erfolg der Prüfung, insbesondere bei transparenten, glänzenden oder unregelmäßigen Materialien.
Bilderfassung: Kameras und Optiken
Die Wahl der Kamera hängt von der Art der Prüfaufgabe ab. Flächenkameras eignen sich gut für Standbilder, während Zeilenkameras ideal für kontinuierliche Materialien wie Walzstahl oder Textilien sind. Intelligente Kameras vereinen Bildgebung und -verarbeitung in einem einzigen Gerät und reduzieren so die Systemkomplexität.
Auch die Objektive müssen auf die jeweilige Anwendung abgestimmt werden, wobei Faktoren wie folgende zu berücksichtigen sind:
Sichtfeld und Auflösung
Arbeitsabstand und Schärfentiefe
Der Bedarf an telezentrischen Optiken in der Metrologie
Ein gut konfiguriertes Bildgebungssystem stellt sicher, dass die Software klare, konsistente Eingaben erhält. Je besser das Signal (Bild), desto besser das Ergebnis.
Bildverarbeitung und -analyse
Sobald das Bild erfasst ist, wird es von der Verarbeitungssoftware analysiert, um nützliche Informationen zu extrahieren. Dies umfasst in der Regel Folgendes:
- Vorverarbeitung zur Verbesserung der Bildqualität (Rauschunterdrückung, Kontrastanpassung)
- Segmentierung zur Abgrenzung interessanter Bereiche vom Hintergrund
- Merkmalsextraktion für Dimensionen, Kanten, Konturen oder Oberflächenmerkmale
- Entscheidungslogik zur Klassifizierung der Ergebnisse und Ausgabe von Aktionen
Je nach Anwendung kann diese Verarbeitung in einem Vision Controller, einem eingebetteten PC oder einem kamerainternen Prozessor erfolgen.
Systemkommunikation und -integration
Bildverarbeitungssysteme müssen sich nahtlos in breitere Automatisierungsumgebungen integrieren lassen. Dies beinhaltet:
- Auslösen von Aktionen über digitale E/A- oder Feldbussignale
- Gemeinsame Nutzung von Prüfergebnissen mit SPSen oder Robotern
- Protokollierung von Daten in MES- oder SCADA-Systemen
- Kommunikation über Industrieprotokolle wie EtherNet/IP, Modbus oder OPC UA
Die Integration ist für die Rückverfolgbarkeit, die Prozesssteuerung und geschlossene Rückkopplungssysteme unerlässlich.
Anwendungen im industriellen Umfeld
Bildverarbeitungssysteme unterstützen eine Vielzahl von Aufgaben und ersetzen oder ergänzen häufig die manuelle Prüfung. Hier sind einige gängige Beispiele:
Mustervergleich und -erkennung
Verwendet für:
- Lokalisierung von Teilen in zufälligen Ausrichtungen
- Überprüfung der korrekten Montage
- Steuerung von Pick-and-Place-Robotersystemen
Moderne Mustererkennungswerkzeuge sind robust gegenüber Maßstabsänderungen, Drehungen und partiellen Hindernissen oder basieren auf KI, um flexibel zu sein.
Dimensionale Messung
Bildverarbeitungsbasierte Messwerkzeuge bieten berührungslose Hochgeschwindigkeitsanalysen für:
- Spalt- und Bündigkeitsprüfung
- Lochausrichtung und Durchmesserprüfung
- Gewindesteigungsanalyse
- Profilabgleich und Toleranzprüfung
Bei entsprechender Kalibrierung ist eine Genauigkeit im Mikrometerbereich erreichbar.
Oberflächen- und Kosmetikinspektion
Bildverarbeitungssysteme können erkennen:
- Kratzer, Dellen oder Verformungen
- Unregelmäßigkeiten in der Beschichtung oder Farbe
- Verunreinigungen durch Fremdkörper
- Probleme mit der Gleichmäßigkeit der Textur
Solche Inspektionen werden häufig in der Automobil-, Verpackungs- und Unterhaltungselektronik eingesetzt.
Codelesen und OCR
Visuelle Systeme lesen und verifizieren zuverlässig:
- 1D- und 2D-Barcodes
- DataMatrix- und QR-Codes
- Menschenlesbarer Text über OCR, z. B. MHD, Chargennummern …
- Direkte Teilemarkierungen, auch auf unebenen oder metallischen Oberflächen
Dies ermöglicht Rückverfolgbarkeit, Serialisierung und Compliance in regulierten Industrien.
Überlegungen zur Planung und Implementierung
Ein erfolgreiches Bildverarbeitungsprojekt beginnt mit klaren Zielen und einer detaillierten Planung.
Die wichtigsten Fragen sollten im Vorfeld definiert werden:
- Welche spezifischen Merkmale oder Defekte müssen erkannt werden?
- Welcher Genauigkeitsgrad ist erforderlich?
- Wie hoch sind die Produktionsgeschwindigkeiten und Zykluszeiten?
- Wie sehen die Umgebungsbedingungen aus (Staub, Beleuchtung, Vibrationen)?
Machbarkeitstests mit echten Teilen unter realen Bedingungen werden dringend empfohlen. Sie ermöglichen es den Ingenieuren, Beleuchtungsprobleme zu beurteilen, Algorithmen zu optimieren und die Systemleistung vor dem Einsatz zu überprüfen.
Integration der Bildverarbeitung in die Produktionslinie
Die Implementierung sollte auf den mechanischen und digitalen Arbeitsablauf abgestimmt sein. Berücksichtigen Sie:
- Wie die Teile für die Inspektion präsentiert werden
- Timing und Synchronisation mit anderen Systemen
- Was mit abgelehnten Teilen oder fehlgeschlagenen Inspektionen geschieht
- Wie die Ergebnisse gespeichert, visualisiert oder zur Prozessverbesserung verwendet werden
Bildverarbeitungssysteme sollten bestehende Abläufe verbessern und nicht stören.
Laufende Wartung und Unterstützung
Um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten, müssen Bildverarbeitungssysteme regelmäßig überprüft werden:
- Reinigung von Objektiven und Sensorfenstern
- Neukalibrierung von Messsystemen
- Software-Updates und Parameterabstimmung
- Überwachung langfristiger Inspektionstrends
Wenn man von Anfang an auf Wartungsfreundlichkeit achtet, kann man Leistungsabweichungen im Laufe der Zeit vermeiden.
Bildverarbeitungsplattformen bieten auch eine größere Skalierbarkeit und Flexibilität, so dass dieselbe Hardware für verschiedene Aufgaben neu konfiguriert oder erweitert werden kann. So ermöglichen modulare Systeme wie EyeVision die Integration verschiedener Prüfwerkzeuge - von einfachen Anwesenheitskontrollen bis hin zu 3D-Auswertung und Codelesen - innerhalb einer einheitlichen Umgebung. Dies vereinfacht die Anpassung an sich ändernde Produktionsanforderungen, ohne dass die Systemarchitektur überarbeitet werden muss.
Abschließende Gedanken
Die industrielle Bildverarbeitung hat sich von einer Nische zu einer Notwendigkeit in industriellen Umgebungen entwickelt. Wenn Hersteller die Prinzipien und die Architektur moderner Bildverarbeitungssysteme verstehen, können sie fundierte Entscheidungen treffen, die die Produktivität steigern und die Fehlerquote senken. Ganz gleich, ob Sie mit einfachen Inspektionen beginnen oder sich auf eine KI-gestützte Automatisierung vorbereiten, die Grundlage ist dieselbe: klare Bildgebung, robuste Verarbeitung und nahtlose Integration.