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Fortschrittstreiber Imaging

Dank rasanter technischer Fortschritte erschließt die Bildverarbeitungstechnik immer mehr Anwenderbranchen und entfaltet dort ihr enormes Innovationspotenzial.

Wo glühend gewalzter Stahl mit 13 Metern pro Sekunde aus der Anlage schießt, kommt das menschliche Auge nicht mit. Auch für nanometergenaue Kontrollen technischer Oberflächen ist unsere Sehkraft nicht ausgelegt. Und wenn es gilt, auf rasch laufenden Förderbändern in der Lebensmittelindustrie die Qualität von Mandeln, Beeren oder Äpfeln zu prüfen und den vorbeiziehenden Strom zuverlässig von Schalenresten, Steinchen oder Früchten mit Druck- oder Faulstellen zu befreien, dann sind Menschen schnell überfordert, ermüden und können die Aufgabe mehr schlecht als recht erfüllen.

Nicht nur in den beschriebenen Anwendungen sorgen moderne Machine Vision Lösungen für Abhilfe. Das Einsatzspektrum wächst ständig. High-Speed-Kamerasysteme zerlegen rasend schnelle Produktionsprozesse in hunderte hoch aufgelöste Bilder pro Sekunde – und decken präzise und zuverlässig etwaige Fehlerquellen auf. Gekoppelt mit Weißlichtinterferometern vermessen auf Roboterarme montierte Kamerasysteme inline – im Prozess in der jeweiligen Taktfrequenz – funktionale Oberflächen mit Höhenauflösungen im Mikro- und teils sogar im Nanometerbereich. Um die hochpräzisen Messdaten zu erheben und auszuwerten, braucht es mittlerweile keiner Spezialisten mehr. Software führt Anwender durch den rein optischen, berührungslosen Messprozess. Zylinderlaufflächen lassen sich damit ebenso kontrollieren wie Mikrostrukturen auf Wafern. Und wenn es um Beeren-, Nuss- oder Apfelauslese geht, erkennt Hyperspektral-Imaging, was dem menschlichen Auge ebenso wie monochromen und RGB-Kamerasystemen verborgen bleibt. Indem sie Prüflinge in dutzenden oder hunderten Spektralbändern jenseits des sichtbaren Lichts analysieren, erkennen sie Fremdkörper und Schalenreste ebenso zuverlässig wie beginnende Fäulnis oder unter der Schale verborgene Druckstellen. Die Systeme sind mittlerweile derart leistungsfähig und hochauflösend, dass sie bei einem Meter Laufbandbreite 0,5 mm kleine Störstellen entdecken. Weil sie auch die Positionsdaten der betroffene Beere oder Nuss ermitteln, können Roboterarme diese flink und zielsicher herausgreifen.

Dreidimensional, hyperspektral und intuitiv bedienbar

Das Anwendungsspektrum ist nicht auf Fertigung und Lebensmittelprozesse beschränkt. Ob Müllsortierung oder Medizin, ob autonomes Fahren, präzises datenbasiertes Düngen von Getreide, ob automatisierte Apfelernte oder kassenloses Einkaufen, ob optische Nachweise winziger Bakterien mit fluoreszierenden Nanosensoren, Kontrolle winzigster Chipstrukturen oder Aufnahmen von Lichtjahre entfernten Galaxien: Imaging treibt den Fortschritt und ebnet den Weg in eine 100-prozentig qualitätsüberwachte, automatisierte Produktionswelt. Dass die Bildverarbeitung ihr Potenzial heute auf so breiter Front entfalten kann, hat viele Gründe. Darunter sinkende Preise der Komponenten, Software und des Engineerings. Viele heutige Machine Vision Lösungen sind intuitiv bedienbar und lassen sich auch von Laien einrichten. Das hat die Hemmschwelle vieler Anwender gesenkt. Einmal eingesetzt, bewähren sich die Systeme schnell. Die Prozesseffizienz steigt. Die Fehlerquote sinkt. Und anders als in einer „blinden“ Automatisierung, die immer nur einen vorher programmierten Ablauf wiederholen kann, steigt in der kameragestützten Automation die Flexibilität. Moderne Systeme können unsortierte Teile aus Kisten greifen, sie in die richtige Position drehen und wie vorgesehen in Maschinen einlegen. Dabei machen sie keine Fehler und ermüden nicht. Auch das Handling verschiedener Teile in geringer Stückzahl oder von Einzelstücken bringt Machine Vision nicht mehr an Grenzen – was die Technologie für die personalisierte Produktionswelt der Industrie 4.0 prädestiniert.

Ob Schnittstellen, Bildsensoren oder KI – die Fortschritte sind rasant

Auch der rasante Fortschritt der Bildsensoren und Grafikprozessoren und die dank neuer Schnittstellenstandards wie 100GigE, CoaXPress oder CameraLink HS fibre explosionsartig steigenden Bandbreiten tragen zum breiten Erfolg der Machine Vision bei. Das Angebot an 3D-Bildsensoren steigt, wobei Kamerahersteller die Qual der Wahl zwischen immer höher auflösenden Time of Flight (ToF) CMOS-Sensoren verschiedener Hersteller, Sensoren auf Basis der Laser-Triangulation, stereoskopischen Ansätzen oder 3D-Lösungen auf Basis von Streifenlichtprojektionen haben. Damit die steigenden Datenvolumina beherrschbar bleiben – erste Streak-Kameras zeichnen rund ein Terabyte pro Sekunde auf – arbeitet die Branche an Lösungen, um die Kameras mithilfe integrierter Intelligenz eventbasiert zu betreiben. Deren Pixel aktivieren sich nur bei Bedarf, was die anfallende Datenmenge drastisch reduziert. Das wird angesichts neuer, ultrahochauflösender Kameras mit über 100 Megapixeln auch nötig sein.

Auch der Trend zum Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) bei der Datenauswertung ist ein Weg, um den enormen Datenmengen so viel Information wie irgend möglich zu entlocken. Teils haben die KI-unterstützten Kameras die entsprechenden Deep Learning Einheiten an Bord. Teils legen Start-ups lichtfeldbasierte Imaging-Systeme auf die Kombination mit der intelligenten Algorithmik aus und finden damit trotz ihrer mangelnden Reife nahezu direkt Eingang in die Qualitätsüberwachung der Automobilproduktion. Der rasante technologische Fortschritt der Imaging-Branche spielt auf breiter Front ab. Nach vier Jahrzehnten Anlaufzeit ist die im Kern photonische Technologie in vielen Branchen zum unverzichtbaren Standard gereift. Weil es zunehmend gelingt, unterschiedliche bildgebende Verfahren zu kombinieren – beispielsweise 3D-Scanner und Laser Doppler Vibrometer zur Analyse der Schwingung in Automobilkarosserien – wird bisher nicht Messbares messbar. Weil die neuen Erkenntnisse in vielen Fällen direkt zur Optimierung von Simulationen genutzt werden, kommen mithilfe der Machine Vision Regelkreise in Gang, die zur immer exakteren virtuellen Abbildung der Realität führen. Und spätestens hier kommt dann der nächste Megatrend im Imaging ins Spiel: Das Erlebbarmachen dieser virtuellen Nachbildungen per Virtual, Augmented oder Mixed Reality. Auch das eine photonische Technologie, deren Enabler auf der LASER World of PHOTONICS vom 26.–29. April 2022 in München zusammenkommen.

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