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.
Kameravarianten der 2D-Bildverarbeitungssysteme
Zu den wichtigsten Kameravarianten in der 2D-Bildverarbeitung zählen Zeilen- und Flächenkameras.
Zeilenkameras h4>
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 h4>
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 h3>
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 h3>
Die Kameraauswahl beginnt beim Bildchip
Was ist ein Bildchip?
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 h3>
| Gesamte Bildfläche wird zeitgleich belichtet |
| Für statische und dynamische Anwendungen |
| Keine Bildverzerrung bei bewegten Objekten |
Rolling Shutter h3>
| Zeilen werden zeitlich versetzt belichtet |
| Für statische Anwendungen |
| Bildverzerrungen bei schnellen Objektbewegungen (Rolling Shutter Effekt) |
| Aufnahme von Standbildern |
Der Rolling Shutter Effekt h4>
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
Bildfrequenz
Belichtungszeit
Die passende Auflösung für jede Anwendung
| Auflösung | Genauigkeit | Beispiele |
|---|---|---|
| 1,6 MP | Anwendungen, die keine extrem hohe Auflösung erfordern | Optische Zeichenerkennung, Montagekontrolle, Anwesenheitskontrolle |
| 5 MP | Anwendungen, die eine mittlere Detailgenauigkeit erfordern | Inspektionen von Verpackungen |
| 12 MP | Anwendungen, die eine hohe Präzision erfordern | Inspektion feiner mechanischer Teile |
| 24 MP | Anwendungen, die eine sehr hohe Auflösung und Detailgenauigkeit erfordern | Prüfung von Leiterplatten auf fehlerhafte Bauteile |
Hauptkomponenten von 2D-Bildverarbeitungssystemen
Die Schnittstelle von Machine Vision Cameras
Gigabit Ethernet (GigE)
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 h3>
Qualitätsinspektion von Pkw-Innentüren
Qualitätsinspektion von Motorblöcken
Positionserkennung für automatisiertes Verschrauben
Elektroindustrie h3>
Lagekontrolle von Platinen
Kontrolle der Ausrichtung von Bauteilen
Inspektion von Steckverbindern und Kabeln
Verpackungsindustrie h3>
Überprüfung von Verpackungen auf Beschädigungen, Verschmutzungen oder fehlende Etiketten
Labelkontrolle von Verpackungen
Mindesthaltbarkeitsprüfung auf PET-Flaschen
Lebensmittelindustrie h3>
Ausrichtung von Getränkedosen
Labelkontrolle an Verpackungen
Inspektion von Tethered Caps