Bildverarbeitung
Wie Software Bilder zum Leben erweckt
Von der Anwesenheitsprüfung über Objekterkennung und -lokalisierung, Vermessung bis hin zur Identifizierung und Verifizierung – es gibt unzählige Situationen, in denen eine Bildverarbeitung durch Software erforderlich ist. Doch was genau bedeutet das eigentlich? Wir erklären, was sich hinter dem Begriff versteckt und wie digitale Bildverarbeitung funktioniert.
Bildverarbeitung – Definition und Funktionsweise
Die Bildverarbeitung befasst sich mit der automatischen Verarbeitung digitaler Bilder. Dabei werden verschiedene Algorithmen und Methoden eingesetzt, um Bilder zu analysieren, zu bearbeiten oder zu extrahieren. Ziel der Bildverarbeitung ist es, aus Bildern relevante Informationen zu gewinnen, Rückschlüsse auf die Bilddaten zu ziehen oder als Bestandteil eines intelligenten Vision Systems bestimmte Aufgaben und Anwendungen zu automatisieren.
Bildvorverarbeitung
In den meisten Fällen wird das von der Kamera aufgenommene Bild nicht direkt in der Anwendung verarbeitet. Stattdessen wird es vorverarbeitet, um das Bild entsprechend des jeweiligen Anwendungsfalles zu verbessern. Beispiele für die Vorverarbeitung sind die Rauschunterdrückung sowie die Helligkeits- und Kontrastverbesserung. Einige dieser Schritte können direkt von der Kamera selbst durchgeführt werden und sparen so CPU-Last auf der Host-Seite. Je besser die Vorverarbeitung, desto besser sind die Bildqualität und die Ergebnisse der Bildverarbeitung in Ihrer Anwendung.
Sensoren und Kameras
Sensoren und Kameras sind wichtige Komponenten in der Bildverarbeitung. Kameras wandeln das von einem Objekt reflektierte Licht in digitale Signale um, die von einem Bildverarbeitungssystem verarbeitet werden können. Es gibt eine Vielzahl von Kameras und Sensoren auf dem Markt, die sich in ihrer Auflösung, Geschwindigkeit und Empfindlichkeit unterscheiden. Die Auswahl geeigneter Komponenten hängt daher von Ihrer spezifischen Anwendung ab. Wir beraten Sie gerne.
Beleuchtung
Die richtige Beleuchtung spielt in der Bildverarbeitung eine entscheidende Rolle, da sie die Qualität der Bilddaten maßgeblich beeinflusst. Es gibt verschiedene Arten von Beleuchtungen, die Sie je nach Anforderungen und Einsatzgebiet auswählen können. Zu den gängigsten Beleuchtungsmethoden in der digitalen Bildverarbeitung gehören z. B. Ring- oder Balken-Beleuchtungen, Flat-Dom-Beleuchtungen oder auch Koaxial-Beleuchtungen. Gerne finden wir gemeinsam mit Ihnen heraus, welche für Ihre Anwendung am besten geeignet ist.
Kamerakalibrierung
Um die Kamera als Messgerät zu verwenden, muss sie auf die physikalische Welt kalibriert werden. Die Kamerakalibrierung umfasst zwei Aspekte:
Geometrische Kalibrierung: Mit der geometrischen Kalibrierung korrigieren Sie die Objektiv-Verzerrung. Darüber hinaus können Sie auch das Verhältnis zwischen den natürlichen Einheiten der Kamera - also den Pixeln - und den Einheiten der realen Welt, wie z. B. Millimeter oder Zoll, bestimmen.
Farbkalibrierung: Mit der Farbkalibrierung stellen Sie sicher, dass die Farben richtig wiedergegeben werden.
Verarbeitungstechniken in der digitalen Bildverarbeitung
Betrachten wir nun die Bildverarbeitung und ihre Verarbeitungstechniken etwas genauer. Jede dieser Techniken hat ihre speziellen Einsatzgebiete und kann anwendungsspezifisch eingesetzt werden.
Lokalisierung
Bei der Lokalisierung von Teilen ist üblicherweise ein Abgleich erforderlich. Das bedeutet, dass nach Regionen gesucht wird, die einer vordefinierten Vorlage ähneln oder mit ihr übereinstimmen. Diese Vorlage kann entweder ein Bild oder ein geometrisches Muster sein, das Informationen über Kanten und geometrische Merkmale enthält. Diese Methoden werden als Korrelationsmustervergleich oder geometrischer Mustervergleich bezeichnet.
Messungen
Die meisten Messverfahren basieren auf Algorithmen zur Kantenerkennung. Eine Kante ist ein Bereich in einem Bild, der einen hohen lokalen Kontrast aufweist. Das bedeutet, dass Ihre Software die Graustufen des Bildes analysiert und auf dieser Basis Formen erkennt, Abstände misst und die Geometrie berechnet. Diese Messungen und Berechnungen werden durch die Kamerakalibrierung ermöglicht, die das Verhältnis zwischen Pixeln und realen Einheiten herstellt.
Das Hauptanwendungsgebiet für Messungen mit Hilfe der Bildverarbeitung sind Ausrichtungs- oder Inspektionsanwendungen, wie z. B. das Lesen von Barcodes oder die Überprüfung von Etiketten.
Optische Zeichenerkennung
Eine Möglichkeit der optischen Zeichenerkennung (Optical Character Recognition, OCR) besteht darin, die Zeichen im Bild zu trennen und sie mit einer Reihe von Vorlagen zu vergleichen. Die Software kann dann die erfassten Daten in editierbare und durchsuchbare Daten umwandeln. Ein bekanntes Beispiel für OCR ist die automatische Nummernschilderkennung, auch als ANPR bekannt.
Anwendungen der Bildverarbeitung im Überblick
Jede der genannten Verarbeitungstechniken deckt ein breites Spektrum von Bildverarbeitungsanwendungen ab. Wenn sie kombiniert werden, ergeben sich zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Märkten, wie z.B. im Gesundheitswesen, in der Automobilindustrie, in Sicherheits- und Überwachungssystemen, in der Robotik, in der Landwirtschaft und mehr. Die wichtigsten Beispiele haben wir hier für Sie zusammengefasst:
Industrielle Bildverarbeitung: Anwendungen in Industrie 4.0
Die industrielle Bildverarbeitung ist ein essenzieller Bestandteil moderner Fertigungsindustrien. Demnach spielen Vision Lösungen auch im Zusammenhang mit Industrie 4.0 eine wichtige Rolle. Die Integration von hochauflösenden Kameras und intelligenten Bildverarbeitungssystemen in Produktionsprozesse ermöglicht es, Daten in Echtzeit zu erfassen und zu verarbeiten. Dadurch können Unternehmen die Effizienz und Flexibilität ihrer Produktionsprozesse optimieren, Produktionskosten einsparen und gleichzeitig die Qualität ihrer Produkte verbessern. Bildverarbeitungssysteme können auch in der Fabrikautomation eingesetzt werden, um Prozesse automatisch zu steuern und zu überwachen.
