Bildverarbeitung in der Qualitätskontrolle. Sebastian Zambal LEADING INNOVATIONS
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- Bertold Haupt
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1 Bildverarbeitung in der Qualitätskontrolle Sebastian Zambal LEADING INNOVATIONS
2 Überblick Profactor Grundlagen Bildverarbeitung HW, SW, Methoden Inspektion Gussteilen Inspektion CFK, GFK Projekte EMVA-Studie: Europäischer Markt
3 Profactor Produktionsforschung seit 1995 Standorte: Steyr und Wien ca. 85 Mitarbeiter Seite 3
4 Profactor Funktionale Oberflächen und Nanostrukturen (FON) Innovative Energiesysteme (IES) Robotik und Adaptive Systeme (RAS) Bildverarbeitung (BV)
5 Bildverarbeitung
6 Was ist Bildverarbeitung? Begriffe: Bildverarbeitung Bildverstehen Maschinelles Sehen Machine Vision Computer Vision Klassische Probleme der Computer Vision: 3D Scene Reconstruction Event Detection Object Tracking Object Recognition Segmentation Klassifikation
7 Bildverarbeitung: Verwandte Gebiete Modell z.b: 3D Struktur, Fehlertyp Computer Graphics Computer Vision Computer Grafik und Visualisierung Signalverarbeitung Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen Automatisierung & Robotik Biologisches Sehen Quelle:
8 Bildverarbeitungssystem: Komponenten Kamera: Matrixkamera Zeilenkamera Contact Image Sensor (CIS) Thermokamera Beleuchtung: Kaltlichtquelle, LED Beleuchtung, Diffus (Dom), Gerichtet, Hintergrund, Auswerteeinheit z.b. Industrie-PC Alternativ: Intelligente Kameras Basler Zeilenkamera
9 Beispiel Segmentierung
10 Ein Bild sagt mehr als tausend Worte... Interpretation der Merkmale Mülleimer oder Briefkasten? wenig Information Segmentierung & Extraktion von Merkmalen Vorverarbeitung Bild viel Information
11 Beispiel einer Bildverarbeitungskette Merkmale: Fläche, Umfang, mittlerer Grauwert, Entscheidung: Gut/schlecht? Art des Fehlers? Originalbild Hintergrund entfernt Segmentierung (Schwellwert)
12 Merkmale Textural Features Corresponding to Visual Perception, Tamura et al., 1978 Coarseness Mittelwerte von gegenüberliegenden quadrat. Bereichen Differenz dieser Mittelwerte Bestimme Größe des Bereichs mit maximaler Differenz! Mittelwert dieser Bereichsgrößen in einer bestimmten Umgebung Schwellwert Originalbild Feature: Tamura Coarseness Schwellwert Feature
13 Interpretation der Features: Machine Learning F2 +? in Ordnung Defekt F1
14 Interpretation der Features: Linear Separation F2 in Ordnung Defekt F1
15 Interpretation der Features: Decision Tree F2 in Ordnung Defekt < a > a Defekt < b > b a Defekt in Ordnung b F1
16 Interpretation der Features: Underfitting, Overfitting F2 in Ordnung Defekt F1
17 BV Software OpenCV: C/C++ Frei Verfügbar von Intel initiiert heute: Willow Garage Basis-Datentyp: cv::mat Unterstützt ein sehr breites Spektrum an Algorithmen für Bildverarbeitung und Maschinelles Lernen Matlab Image Processing Toolbox Neural Network Toolbox GigE Vision + GenICam Beispiel!
18 Oberflächeninspektion (Gussteile)
19 3D Information in der Oberflächeninspektion Shape from Shading Bestimmung der Form aus der Helligkeit Beleuchtungsmodell, Reflexionsmodell
20 3D Information in der Oberflächeninspektion Grundidee: Hell Dunkel Dunkel Hell Lunker Schmutz Verfärbung
21 3D Information in der Oberflächeninspektion Beispielbilder Lunker: 4 Teilbilder mit unterschiedlichen Beleuchtungsrichtungen
22 Oberflächeninspektion (CFK, GFK)
23 CFK Oberflächen Beispiel CFK Gewebe/Gelege schwarz & glänzend Karbonfaser: ca. 5-8µm Durchmesser (menschl. Haar: ca. 50µm) ca. 1K-24K Einzelfasern bilden ein Bündel (Roving)
24 Faserwinkelsensor
25 Faserwinkelsensor im Testbetrieb
26 Fiber Orientation Sensor Seite 26
27 CFK Lichtreflexion c: Kamera l 1, l 2 : Lichtquellen Photometric stereo on carbon fiber surfaces, W. Palfinger et al
28 Faserwinkelsensor
29 Faserwinkelbilder Faserwinkel kodiert als Grauwert
30 Gelegeprüfung - Gap/Histogramm 31
31 Segmentierung von Faserwinkelbildern
32 Segmentierung von Faserwinkelbildern a) Resin (Harz) auf Oberfläche b) Dadurch: Fehler in Segmentierung c) Korrekte Segmentierung durch Anpassung der Schrittweite d), e) Endgültige Segmentierung mit Scan-lines
33 Faserwinkelsensor: Auswertungen
34 Faserwinkelsensor: Vertikale Ausrichtung der Fasern Polare Bilder mit klassifizierten Segmenten
35 3D Ansicht (rekonstruiert) Z-Koordinaten um Faktor 4 vergrößert!
36 Machine Vision Markt Marktstudie d. European Machine Vision Association (EMVA)
37 Umsatz: BV-Systeme nach Branche
38 Umsatz: BV-Systeme nach Applikation
39 BV-Komponenten nach Herkunft
40 Zukünftige Herausforderung: Mülltrennung (EMVA Prognose) Quelle: EMVA
41 Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Sebastian Zambal PROFACTOR GmbH Im Stadtgut A Steyr-Gleink Tel.: +43(0) Fax.: +43(0)
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