Bild

Das In-Sight Bild-Tool verarbeitet das Eingangsbild, um wünschenswerte Merkmale zu verstärken und gleichzeitig die nicht wünschenswerten Merkmale zu entfernen oder zu verringern. Das Ergebnis ist ein verbessertes Eingangsbild oder ein neues Ausgangsbild, das für weitere Datenextraktionsfunktionen, wie zum Beispiel die Blob oder HistogrammAnalyse besser geeignet ist.

Bildverarbeitung

Bildverarbeitungsanwendungen benötigen Bilder von hoher Qualität. Wenn Bilder nicht fokussiert, verzogen oder mangelhaft belichtet sind, gehen Daten verloren, was zur Folge haben kann, dass Datenextraktionsfunktionen wie z. B. Blob- oder Histogram-Analysen schlecht arbeiten oder sogar scheitern.

Der erste Schritt zur Herstellung von Bildern von hoher Qualität ist die Minimierung von Hardware- und Umgebungsproblemen, also die Sicherstellung, dass Belichtung und Objektive während der Konfiguration der Anlage so optimiert werden, dass die aufgenommenen Bilde scharf fokussiert, unverzerrt und gleichmäßig belichtet sind. Wenn es schwierig ist, die gewünschten Daten aus Bildern zu extrahieren, kann der zweite Schritt darin bestehen, eine Bildfunktion zu verwenden, um die Bilder weiter zu verbessern.

Wie alle Photos, sind auch In-Sight-Bilder Rastergrafiken. Rastergrafiken speichern Informationen über die Merkmale eines Bilds in einem Raster von Bildelementen (den sog. „Pixeln“), die die kleinsten kompletten Proben eines Bilds sind und nicht skaliert werden können. Die Qualität eines Rasterbilds wird durch die Gesamtzahl der Pixel (als „Auflösung“ bekannt) und die Menge der in jedem Pixel enthaltenen Information bestimmt.

Um das gewünschte Objekt — zum Beispiel durch Anpassen von Farbe, Helligkeit, Kontrast oder Skalierung — zu verbessern und die störenden Merkmale in einem Bild zu entfernen oder zu vermindern, wenden die In-Sight-Bildfunktionen ausgereifte Bildverarbeitungsalgorithmen, mit denen sie zu den individuellen Pixeln oder Gruppen von benachbarten Pixeln (auch als „Nachbaren“ bekannt) Daten addieren oder von ihnen Daten subtrahieren.

Wann Bildverarbeitung verwendet wird

Bildfunktionen können in allen folgenden Fällen verwendet werden:

• Das aufgenommene Bild zeigt wenig Kontrast zwischen dem Objekt und seinem Hintergrund.
• Das aufgenommene Bild beinhaltet störende Merkmale, die das visuelle Gewicht des Objekts minimieren.
• Das aufgenommene Bild ist unscharf und eine Anpassung der Linse des Vision-System ist nötig.
• Eine vergrößerte, verkleinerte, nicht gebogene oder nicht rotierte Version des aufgenommenen Bilds wird von einem anderen In-Sight-Tool gebraucht.
• Eine Schwarz-Weiß-Version des aufgenommenen Bilds wird von einem anderen In-Sight-Tool benötigt.

Bildfunktionen können verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben ausführen. Die meisten Funktionen zielen auf eine spezifische Operation ab. Drei Funktionen können für mehrere Zwecke eingesetzt werden. Die folgende Tabelle listet die gängigsten Operationen und die entsprechenden Bildfunktionen auf.

Operation	Beschreibung	Entsprechende Bildfunktion
Helligkeit/Kontrast	„Begrenzt“ (oder „setzt herauf“ oder „setzt herunter“) den Graustufenwert jedes Pixels auf vom Anwender angegebene Minimum- und Maximumwerte für das Ändern von Helligkeit und Kontrast.	Filter
Vergrößerung/Verkleinerung	Vergrößern/Verkleinern von Merkmalen im Eingangsbild oder im ROI.	Filter
Füllen	Füllt Pixel mit Weiß- oder Schwarzwerten, damit sie benachbarten Pixeln ähnlich sind.	Filter
Filtern	Blockiert ungewünschte oder ungewollte Daten, während gewünschte Daten weitergegeben werden.	Filter
Bildunterschiede	Vergleicht das Eingangsbild mit einer Vorlage, einem anderen Bild oder einer Form, um Unterschiede zwischen den beiden zu bestimmen.	CompareImage FindCircleDefects ImageMath
Invertieren	Erstellt ein „Negativ“ des Bilds.	Filter
Linsenanpassung	Misst den Fokus des Objektives, damit dieser durch einen iterativen Prozess angepasst werden kann.	ComputeImageSharpness
Skalierung (Größe)	Erstellt eine vergrößerte oder verkleinerte Version des Eingabebilds.	ScaleImage
Schärfen	Entdeckt Kanten (d. h., Bildbereiche, in denen Pixelgraustufenwerte sich schnell ändern) aufgrund von Ausrichtung (vertikal, horizontal), oder verbessert Kanten durch Vergleich einer „geglätteten“ Version des Bilds mit dem Original.	Filter
Glättung	Bildet den Durchschnitt der Graustufenwerte eines Satzes von benachbarten Pixeln („Nachbarn“) im Eingabebild zur Verringerung des Effekts von sich schnell ändernden Graustufenwerten.	Filter
Setzen von Schwellwerten	Erstellt eine Schwarz-Weiß-Version des Eingabebilds oder des ROI, auf Basis eines vom Anwender eingestellten Schwellwertes.	Filter FindCircleDefects ImageMath

Warum wird Bildverarbeitung verwendet?

Wenn aufgrund schlechter Bildqualität ein Fehler auftritt, kann eine Bildfunktion helfen, das Bild zu verbessern, sodass sich die gewünschten Daten leichter extrahieren lassen. Einige Beispiele:

• Das Reduzieren von Rauschen oder das Ändern der Muster von Objekt-Konnektivität bei der Blob-Analyse.
• Das Umwandeln von räumlichen Merkmalen in Graustufenwerte, damit Statistiken für die Histogramm-Analyse berechnet werden können.
• Das Minimieren von verwirrenden oder ungewollten Raumfrequenz-Charakteristiken sowohl aus dem Modell als auch aus den Pixeldaten zur Verbesserung der Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit für die Vorlagensuche von Musterübereinstimmung.

Bildverarbeitung ausführen

Der Bildverarbeitungsprozess lässt sich in drei Schritte unterteilen:

• Schritt 1: Analysieren Sie das aufgenommene Bild, um zu entscheiden, ob Bildverarbeitung hilfreich ist und welche Arten von Änderungen benötigt werden.
• Schritt 2: Fügen Sie die entsprechende Bildfunktion in die In-Sight-Tabelle ein und experimentieren Sie mit den Parametern, um die optimalen Einstellungen zum Verbessern des Bilds zu ermitteln.
• Schritt 3: Fügen Sie bei Bedarf eine weitere Bildfunktion in die In-Sight-Tabelle ein, die auf das Ausgabebild der vorherigen Funktion verweist, und experimentieren Sie mit den Parametereinstellungen. Wiederholen Sie dies so oft, wie erforderlich.

Wie bereits erwähnt, kann es vorkommen, dass mehrere Bildfunktionen, jede referenziert auf die Ausgabe der vorhergehenden Bildfunktion, nötig sein werden, damit sich die Qualität des aufgenommenen Bilds verbessert.