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Porentiefe Prüfung

Meinolf Droege,

Poröse Substanzen automatisch analysieren

Kameras und Bildverarbeitung werden nicht nur in Montage, Materialfluss oder Oberflächentechnik eingesetzt. Ein interessantes Einsatzfeld ist die Qualitätssicherung poröser Werkstoffe.

Das 8-Bit-Graustufenbild eines porösen Kunststoffes. © Strelen

In der Lebensmittelindustrie werden Produkte vermessen, die Qualität aufgrund optischer Kriterien überwacht oder Aufdrucke von Mindesthaltbarkeitsdaten überprüft. In der Pharmaindus­trie werden die Pharmacy Product Numbers (PPNs) über Barcodes erfasst und per Datenanbindung automatisch überprüft oder Inhaltsstoffe von Medikamenten überwacht. Im Maschinen- und Anlagenbau werden Kameras eingesetzt, um Produktions- oder Verpackungsprozesse zu überwachen. Nicht zuletzt beschäftigt sich auch ein Teil der immer wichtiger werdenden Entwicklung künstlicher neuronaler Netze zum Vorantreiben der Künstlichen Intelligenz (KI) mit der Verarbeitung von Bilddaten. Dieser Zweig der Künstlichen Intelligenz dient dem Entwickeln autonomer Fahrzeuge oder anderer autonom handelnder Systeme.

Ein Beispiel aus der Kunststoffindustrie ist die Blobanalyse. Sie kann Aufgaben erledigen, die früher entweder einen hohen Zeit- und Personalaufwand erforderten oder überhaupt nicht realisierbar waren. Sie basiert auf Graustufenbildern, aufgenommen mit Industriekameras. 8-Bit-Bilder können Pixel mit 28, also 256 Helligkeitswerten zeigen. Die Spannweite reicht vom Wert Null, der einem schwarzen Bildpunkt entspricht, bis zum Wert 255, also einem weißen Pixel. Um aus einem solchen Bild im Rahmen der Blobanalyse Informationen zu gewinnen, muss es in ein Binärbild umgewandelt werden, welches nur noch aus Pixeln mit den Werten Null oder 255 besteht. Hierzu können zunächst Filteroperationen auf dem Bild durchgeführt werden, um Merkmale stärker hervortreten zu lassen, die ein Algorithmus später erkennen soll. Es kann beispielsweise von Vorteil sein, Kontraste im Bild zu verstärken, um dunkle oder helle Bildbereiche später leichter separieren zu können.

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Das gleiche Bild nach dem Anwenden des Threshold-Filters. © Strelen

Um das Binärbild zu erzeugen wird ein weiterer Filter angewendet, der Threshold-Filter. Dieser legt einen Schwellwert fest, der sich auf den zuvor erwähnten Helligkeitswert der Pixel bezieht. Liegt der Helligkeitswert eines Pixels unter dem Schwellwert, wird dessen Wert auf Null gesetzt. Alle anderen Pixel erhalten den Wert 255.

Das Bild besteht also nur noch aus schwarzen oder weißen Pixeln. Selbstverständlich gehen durch diese Transformation Informationen im Bild verloren, weshalb die Wahl des richtigen Threshold-Werts für die Qualität der anschließenden Blobanalyse sehr wichtig ist. Das Binärbild kann nun mit analytischen Algorithmen ausgewertet werden.

Die gefundenen Poren sind durch die umschließenden Rechtecke dargestellt, eingezeichnet auf dem Originalbild. © Strelen

Bei der Blobanalyse werden vom Hintergrund abgegrenzte Bildbereiche abweichender Helligkeit gefunden. Dies können dunkle Bereiche auf hellem Hintergrund sein und umgekehrt. Im Fall dunkler Bereiche auf hellem Untergrund sucht der Algorithmus nach schwarzen Pixeln und untersucht die unmittelbare Umgebung gefundener Pixel, um zusammenhängende Bereiche schwarzer Pixel einem Blob zuzuordnen. Dadurch werden alle schwarzen Pixel im Bild ihrem eigenen Cluster zugeordnet und können somit sortiert, ausgewählt und statistisch ausgewertet werden. Es ist beispielsweise möglich, nur dunkle Bereiche mit gewissen Abmessungen und Größen, mit einem Mindestmaß an Rundheit, oder nur in speziellen Lagen und Bildbereichen auszuwerten. Über die anhand dieser Auswahlkriterien ausgesuchten übrigen Blobs können Werte ausgegeben werden, wie Anzahl, Fläche, Höhe, Breite, Umfang, Rundheit und viele daraus abgeleitete Werte wie der prozentuale Anteil an Poren von der gesamten ausgewerteten Fläche oder die Größenverteilung in Abhängigkeit der Lage. Nicht nur poröse Stoffe können auf diese Weise ausgewertet werden – beispielweise aufgeschäumte Kunst- und Baustoffe, Verpackungsmaterialien, Schaumstoffe oder Backwaren – sondern auch die Detektion und Analyse optisch auffälliger Fremdpartikel oder Schwebestoffe in einem Trägermedium sind möglich.

Angewendet wird diese Technologie bei Safe-Ident Cell, dem neuen Produkt der Strelen Control Systems. Die Lösung kann in Offline-Prüfstationen eingesetzt werden, um einfach und schnell die Zusammensetzung von Materialien, die Anzahl und Größe von Poren, oder die Anwesenheit, Häufigkeit und Beschaffenheit von Partikeln zu bestimmen. Die Software gewährleistet per Daten­logging den Überblick über die gesammelten Daten und ermittelt Zeittrends in der Produktionsqualität. Mit variablem Einsatz verschiedener Kameras und Optiken ist die Lösung auf unterschiedliche Objektgrößen, Arbeitsabstände und Messsituationen anpassbar. Dass solche Lösungen in der Industrie gefragt und sehr universell einsetzbar sind, zeigt die erfolgreiche Anwendung bei Kosmetikproduzenten sowie in der Chemie- und Pharmabranche, in der gerade an der Umsetzung einer Partikeldetektion gearbeitet wird.

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