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Technologie von Machine Vision Cameras

Machine Vision Cameras spielen eine entscheidende Rolle in Vision-Anwendungen, insbesondere bei der automatisierten Qualitätskontrolle. In Kombination mit Machine Vision Controllern und 2D-Bildverarbeitungssoftware, werden die hochauflösenden Bilddaten analysiert und Fehler als auch Unregelmäßigkeiten in Produktionsprozessen identifiziert.

Was ist eine Machine Vision Camera?

Eine Machine Vision Camera, auch Industriekamera genannt, ist wichtiger Bestandteil eines 2D-Bildverarbeitungssystems. Ihre Hauptfunktion besteht darin, Bilder aufzunehmen, die anschließend durch eine Kombination aus Hardware und Software verarbeitet werden. Die gewonnenen Informationen werden für verschiedene Anwendungen aufbereitet.

Ein typisches Beispiel für eine Bildverarbeitungsanwendung in einem Fertigungssystem ist die Qualitätskontrolle, Anwesenheitskontrolle und Vollständigkeitskontrolle. Hierbei wird ein bestimmtes Merkmal eines Teils analysiert, das auf einem Fließband produziert wird. So kann überprüft werden, ob das Teil den Qualitätskriterien entspricht oder gegebenenfalls aussortiert werden muss.

Die Kamera ist ein Bestandteil des Bildverarbeitungssystems. 

Kameravarianten der 2D-Bildverarbeitungssysteme

Zu den wichtigsten Kameravarianten in der 2D-Bildverarbeitung zählen Zeilen- und Flächenkameras.

Zeilenkameras

Zeilenkameras kommen vor allem in kontinuierlichen Prüfprozessen zum Einsatz. Sie eignen sich besonders für Anwendungen, bei denen sich Objekte auf Förderbändern bewegen oder endloses Material verarbeitet wird. Anders als Flächenkameras erfassen Zeilenkameras das Bild nicht auf einmal, sondern zeilenweise. Um ein vollständiges Bild zu erzeugen, muss sich das Objekt während der Aufnahme durch den Sichtbereich der Kamera bewegen. Die Software setzt die einzelnen Zeilen anschließend zu einem Gesamtbild zusammen. In solchen Anwendungen sind sie deutlich schneller als herkömmliche 2D-Kameras und sind daher besonders für Hochgeschwindigkeitsanwendungen geeignet.

Ihre Leistungsfähigkeit übertrifft dabei häufig die der 2D-Kameras, insbesondere bei kontinuierlich laufenden Prozessen. Die Bildqualität hängt dabei wesentlich von Faktoren wie der gleichmäßigen Bewegung des Objekts, dem Aufnahmezeitpunkt, der Zeilenauflösung und der Belichtungszeit ab. Typische Anwendungsbeispiele finden sich in der Qualitätskontrolle von Textilien, Papier, Stoffen und anderen Bahnwaren, bei denen eine lückenlose und präzise Bildaufnahme erforderlich ist.

Flächenkameras

Anders als die Zeilenkamera, die ein Bild Zeile für Zeile aufnimmt, arbeitet die Flächenkamera mit einem Bildsensor, der das gesamte Bild auf einmal erfasst. Das bedeutet, dass sie in der Lage ist, ein komplettes zweidimensionales Bild mit nur einer Aufnahme zu erzeugen.

Flächenkameras sind weit verbreitet und kommen überall dort zum Einsatz, wo eine sofortige, vollständige Abbildung erforderlich ist – etwa in der industriellen Qualitätskontrolle, der medizinischen Bildgebung, in Überwachungssystemen sowie in zahlreichen weiteren Bereichen, in denen hohe Präzision und schnelle Bildverarbeitung erforderlich sind. Besonders gut geeignet sind sie für stationäre Objekte, da hier keine relative Bewegung zwischen Kamera und Objekt notwendig ist.
Ihr Vorteil liegt darin, detailreiche und hochaufgelöste 2D-Bilder präzise aufzunehmen. Besonders für Anwendungen, bei denen eine sehr hohe Bildqualität benötigt wird, kommen Flächenkameras zum Einsatz.

Unterscheidung bei Flächenkameras: Machine Vision Cameras und Smart Cameras

Machine Vision Cameras

  • Bildauswertung erfolgt entweder über den Machine Vision Controller und die Bildverarbeitungssoftware oder als Stand-alone-Lösung mithilfe einer Third Party Software

  • Anschluss mehrerer Kameras an einen einzigen Machine Vision Controller möglich

  • Schnellere Prozesszeiten durch hohe Rechenleistung des Machine Vision Controllers

  • Für Inspektionsaufgaben mit sehr hoher Auflösung geeignet

  • Kompakte Kamerabauform



 

Smart Cameras

  • Bildaufnahme und -auswertung erfolgen direkt in der Smart Camera über die Bildverarbeitungssoftware

  • Ausgabe von Ergebnissen erfolgt über integrierte Kommunikationsschnittstellen wie z. B. Profinet, TCP etc.

  • Beleuchtungstechnik optional integriert

  • Kein zusätzlicher Controller erforderlich


Die Kameraauswahl beginnt beim Bildchip

Was ist ein Bildchip?

Der Bildchip (auch: Bildsensor) ist ein elektronisches Bauteil, das empfindlich auf Licht reagiert. Eintreffendes Licht (Photonen) wird durch den photoelektrischen Effekt in elektrische Ladung umgewandelt. In der Industrie kommen vorrangig monochrome Sensoren zum Einsatz, weil diese einen geringeren Datenverkehr verursachen. Meist handelt es sich hierbei um Complementary Metal-Oxid Semiconductor, kurz CMOS-Sensoren.

Monochrom- oder Farbkamera? Wann verwende ich was?

Tatsächliches Bild

Bildaufnahme mit einer Monochromkamera

Eine Monochromkamera ist in der Lage, Grauwerte zu unterscheiden.

Bildaufnahme mit einer Farbkamera

Eine Farbkamera ist in der Lage, Farbwerte von Objekten zu differenzieren. 

Funktionsweise von CMOS-Sensoren mit Global oder Rolling Shutter

Bei CMOS-Bildsensoren gibt es zwei Belichtungsverfahren, welche steuern, wie ein Bild aufgenommen und ausgelesen wird. Diese Verfahren bestimmen die Belichtungszeit und somit die Lichtmenge, die im Kamerasensor in Elektronen umgewandelt als Wert ausgegeben wird. Man unterscheidet zwischen Global Shutter und Rolling Shutter:

Global Shutter

Gesamte Bildfläche wird zeitgleich belichtet 
Für statische und dynamische Anwendungen
Keine Bildverzerrung bei bewegten Objekten

Rolling Shutter

Zeilen werden zeitlich versetzt belichtet
Für statische Anwendungen
Bildverzerrungen bei schnellen Objektbewegungen (Rolling Shutter Effekt)
Aufnahme von Standbildern 

Der Rolling Shutter Effekt

Beim Rolling Shutter ist die Belichtungszeit für alle Pixel des Sensors gleich, jedoch erfolgt die Belichtung der einzelnen Zeilen nacheinander mit einer zeitlichen Verzögerung. Der Rolling Shutter Effekt tritt auf, wenn ein Objekt sich schneller bewegt als die Belichtungs- und Auslesezeit, wodurch das Bild aufgrund der Belichtung verzerrt wird.

In der industriellen Bildverarbeitung unterscheidet man zwischen Monochrom- und Farbkameras. Monochromkameras erfassen Graustufen und konzentrieren sich dabei auf die Helligkeitsunterschiede im Bild. Dadurch sind sie besonders gut für Anwendungen geeignet, die feine Kontraste und Details erfordern wie z. B. bei der Inspektion von Oberflächen oder der Messung von Objekten.

Eine Farbkamera ist in der Lage, die Objekte voneinander und vom Hintergrund zu unterscheiden. Durch die Rot-, Grün- und Blau-Filter auf den Pixeln kann ein Farbspektrum von bis zu 16,7 Millionen Farben erfasst werden. Dadurch lassen sich farblich variierende Objekte erkennen, die mit monochromen Kameras nicht unterscheidbar wären.

Weitere Sensoreigenschaften

Bildsensoren bzw. Bildchips unterscheiden sich in zahlreichen Merkmalen, darunter Sensorgröße, Auflösung, Pixelgröße, Bildrate, Lichtempfindlichkeit und Dynamikumfang. Abhängig von der Auflösung kommen in der industriellen Bildverarbeitung Sensoren in verschiedenen Baugrößen zum Einsatz. Größere Modelle bieten in der Regel eine höhere Performance, sind jedoch weniger geeignet für kompakte Kamerasysteme mit begrenztem Bauraum.

Aufgrund immer besserer Herstellungsprozesse, die die Nachteile kleinerer Bildchips minimieren, tendiert der Markt zu immer kleineren Sensorgrößen. Mit abnehmender Sensorgröße reduziert sich jedoch auch der Platz für die einzelnen Pixel. Je größer ein Pixel ist, desto mehr Licht kann es aufnehmen – was den zusätzlichen Lichtbedarf der Anwendung entsprechend reduziert.

Gerade bei industriellen Anwendungen mit kurzen Belichtungszeiten, etwa in schnellen dynamischen Prozessen, ist daher ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Pixelanzahl und Pixelgröße entscheidend für eine zuverlässige Bildqualität.

Da in der Bildverarbeitung oftmals kurze Belichtungszeiten, z. B. in schnellen dynamischen Anwendungen, vorausgesetzt werden, muss hier insbesondere auf die Ausgewogenheit zwischen Pixelanzahl und -größe geachtet werden.  

Auflösung

Die Auflösung eines Sensors gibt die Anzahl der Pixel an: je höher die Auflösung, desto kleiner die Pixelgröße bei gleicher Sensorgröße und desto feiner die erkennbaren Details. Sensoren können bei gleichen Abmessungen unterschiedliche Auflösungen aufweisen, da die Pixelgröße variieren kann. 

Bildfrequenz

Die Bildfrequenz, gibt die Anzahl der vollständigen Bilder an, die eine Kamera pro Sekunde erfasst. Eine höhere Bildfrequenz ermöglicht viele Bildaufnahmen bei Anwendungen mit schnellen Abläufen.

Belichtungszeit

Die Belichtungszeit bestimmt, wie viel Licht auf den CMOS-Sensor fällt und beeinflusst somit die Helligkeit des aufgenommenen Bildes. Eine längere Belichtungszeit führt zu helleren Bildern, kann jedoch auch zu Bewegungsunschärfe und erhöhtem Bildrauschen führen. Eine kurze Belichtungszeit ermöglicht schnelle Anwendungen und reduziert die damit verbundene Bewegungsunschärfe. 

Die passende Auflösung für jede Anwendung

AuflösungGenauigkeitBeispiele
1,6 MPAnwendungen, die keine extrem hohe Auflösung erfordernOptische Zeichenerkennung, Montagekontrolle, Anwesenheitskontrolle
5 MPAnwendungen, die eine mittlere Detailgenauigkeit erfordernInspektionen von Verpackungen
12 MPAnwendungen, die eine hohe Präzision erfordernInspektion feiner mechanischer Teile
24 MPAnwendungen, die eine sehr hohe Auflösung und Detailgenauigkeit erfordernPrüfung von Leiterplatten auf fehlerhafte Bauteile

Hauptkomponenten von 2D-Bildverarbeitungssystemen

Auswahlhilfe für das passende Objektiv

Das passende Objektiv für die jeweilige Anwendung und Kameraauswahl mit dem Vision Calculator ermitteln: 

Die Schnittstelle von Machine Vision Cameras

Eine Ethernet-Schnittstelle für industrielle Kameras ermöglicht die Übertragung von Bilddaten über ein Netzwerk. Diese Schnittstelle wird häufig in der industriellen Bildverarbeitung eingesetzt, um Kameras mit Machine Vision Controllern oder anderen Geräten zu verbinden.

Gigabit Ethernet (GigE)

Gigabit Ethernet (GigE) ist eine Ethernet-Technologie, die Datenübertragungsraten von bis zu 1 Gigabit pro Sekunde (1 Gbit/s) ermöglicht. Die wesentlichen Merkmale von Gigabit Ethernet im Zusammenhang mit industriellen Kameras sind:
 
  • Schnelle Übertragung großer Bilddatenmengen

  • Einfache Integration dank Protokollstandard

  • Mehrere Kameras können in einem Netzwerk betrieben werden


Zusätzlich besteht die Möglichkeit, die Machine Vision Camera über ein Kabel mittels PoE (Power over Ethernet) anzuschließen, wodurch sowohl die Stromversorgung als auch die Datenübertragung über einen einzigen Anschluss erfolgen.


Einsatzmöglichkeiten von Machine Vision Cameras

Positionskontrolle

Positionierung Robotik

Teilevermessung

Qualitätskontrolle

Anwesenheitskontrolle

Prozessüberwachung

Code Reading

Zuverlässige Lösung für branchenübergreifende Anwendungen

Automobilindustrie

  • Qualitätsinspektion von Pkw-Innentüren

  • Qualitätsinspektion von Motorblöcken

  • Positionserkennung für automatisiertes Verschrauben

Elektroindustrie

  • Lagekontrolle von Platinen

  • Kontrolle der Ausrichtung von Bauteilen

  • Inspektion von Steckverbindern und Kabeln

Verpackungsindustrie

  • Überprüfung von Verpackungen auf Beschädigungen, Verschmutzungen oder fehlende Etiketten

  • Labelkontrolle von Verpackungen

  • Mindesthaltbarkeitsprüfung auf PET-Flaschen

Lebensmittelindustrie

  • Ausrichtung von Getränkedosen 

  • Labelkontrolle an Verpackungen

  • Inspektion von Tethered Caps

Das ist beim Einbau von Machine Vision Cameras zu beachten

Um eine zuverlässig Bildaufnahme zu gewährleisten, sind bei der Justierung der Industriekamera folgende Hinweise zu beachten.
Objektebene ist parallel zur Kamera ausgerichtet.
Objektebene ist nicht parallel zur Kamera ausgerichtet. Hierbei können Fehler wie z. B. Unschärfe enstehen. 
Neben der optimalen Ausrichtung der Kamera spielt die Positionierung der Beleuchtung eine wichtige Rolle. Die Form des zu untersuchenden Objekts ist entscheidend für die Art und Weise, wie das Licht die Kamera erreicht, um einen möglichst hohen Kontrast zu erzeugen. Wichtig zu beachten ist beispielsweise der Winkel und die dadurch entstehenden Reflexionen. 
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