Rauscher Bildverarbeitungssystem identifiziert Getränkeflaschen sekundenschnell

Autor / Redakteur: Raoul Kimmelmann / Dipl. -Ing. Ines Stotz

In einer Fertigungsstraße zur Produktion von Glasflaschen für die Getränkeindustrie arbeiten gleichzeitig mehrere parallele Pressformen. Für die Rückverfolgbarkeit hat jede Flasche am Boden eine eindeutige Nummer. Aufgrund der kurzen Taktzeiten in der Flaschenherstellung ist zusätzlich eine Verarbeitungsgeschwindigkeit von 30 Flaschen pro Sekunde gefordert — eine Herausforderung für jedes Bildverarbeitungssystem.

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Mit einem Bildverarbeitungssystem soll die in den Flaschenboden eingepresste Nummer — über die die herstellende Pressform identifiziert und dort gegebenenfalls das Werkzeug ausgetauscht oder repariert werden kann — eindeutig gelesen werden. Aufgrund der Materialbeschaffenheit und der gewölbten Oberflächengeometrie lässt sich jedoch kein konstanter Bildeindruck erzielen. So ist die Nummer von Bild zu Bild unterschiedlich hell und unterschiedlich kontrastreich, wirkt stark verwaschen und verzerrt. Hinzu kommt die kurze Verarbeitungsgeschwindigkeit, die das OCR-Bildverarbeitungssystem (OCR = optical character recognition: Lesen von Zeichen) bewältigen muss.

Die Idee

Stufen des Algorithmus: Die Bilder werden mittels Blob-Analyse und verschiedenen morphologischen, arithmetischen und geometrischen Operationen vorverarbeitet und dann dem String-Reader zum Lesen der Nummer übergeben. Beispiele für geprägte und gelesene Nummern (Archiv: Vogel Business Media)

Mit geeigneten Algorithmen aus der Matrox-Imaging-Library (MIL) lässt sich die Aufgabe trotz der schwankenden Bildqualität äußerst robust und in hoher Geschwindigkeit lösen. Als zentrales Tool dient der MIL-String-Reader, ein OCR-Tool für Texterkennung unter schwierigen Bedingungen. Im Gegensatz zu klassischen OCR-Algorithmen basiert er nicht auf einem Template-Ansatz sondern auf geometrischen Features der einzelnen Zeichen und toleriert damit etwa auch stark degradierte Fonts sowie nicht-lineare Skalierungen und Verzerrungen. Alle Bilder werden mittels einer Blob-Analyse und verschiedenen morphologischen, arithmetischen und geometrischen Operationen vorverarbeitet und dann dem String-Reader zum Lesen der Nummer übergeben.

Umsetzung auf Smart-Kamera

Neben der Aufgabe, einen geeigneten Algorithmus für das Dekodieren zu entwickeln, gab es ein weiteres Ziel — eine möglichst kompakte Plattform für die Integration vorzuschlagen. Obwohl üblicherweise intelligente Kameras eher für Aufgaben mit einfachen Algorithmen eingesetzt werden (z.B. 2D-Code, Vollständigkeitskontrolle, Mustererkennung) fiel die Wahl auf die Matrox Iris GT. Diese neue Smart-Kamera ist ausreichend leistungsfähig, diesen komplexen Algorithmus innerhalb der geforderten 30 ms abzuarbeiten, bietet ein kompaktes, robustes, spritzwassergeschütztes IP67-Gehäuse mit M12-Steckverbindern und arbeitet in einem Temperaturbereich von null bis 50°C.

Eine schnelle Umsetzung der gesamten Applikation wird erreicht durch die flussdiagramm-basierte Parametrisierung der Kamera mit dem Matrox-Design-Assistant – der die klassische Anwendungs-Programmierung überflüssig macht.

Kamera ist um 300 Prozent schneller

Herzstück der Kamera-Hardware ist der neue Intel-Atom-Prozessor mit 1,6 GHz Taktfrequenz, der bisher hauptsächlich in Sub-Notebooks (Netbooks) verwendet wird und eine hervorragende Performance für Embedded-Geräte bietet. Zusammen mit einem internen FPGA, schnellen PCI-Express-Lanes und dem Echtzeitbetriebssystem Windows CE 6.0 sorgt er dafür, dass die Kamera im Vergleich zum Vorgänger um über 300 Prozent schneller geworden ist. CCD-Sensoren der neuesten Generation mit 640 x 480 Pixeln bei 110 Bilder/s (Kodak KAI-0340S) und 1280 x 960 Pixeln bei 22,5 Bilder/s (Sony ICX445AL) decken ein breites Anwendungsspektrum ab. Für die Kommunikation mit der Außenwelt gibt es flexible Möglichkeiten wie 10/100/1000 Mbit Ethernet, VGA, USB (für Tastatur, Maus und Touchpad), RS232, opto-entkoppelte Trigger- und Strobe-Signale sowie einen stromgeregelten Ausgang zum direkten Betrieb von LED-Beleuchtungen.

Matrox-Design-Assistant: flussdiagramm-basierte Entwicklung

Die Anwendungsentwicklung erfolgt mit der integrierten Entwicklungsumgebung des Matrox-Design-Assistant, der die direkte Konfiguration der Bildverarbeitungsanwendung erlaubt (Archiv: Vogel Business Media)

Die Anwendungsentwicklung erfolgt mit der integrierten Entwicklungsumgebung des Design-Assistant, der die direkte Konfiguration der Bildverarbeitungsanwendung auf der Kamera ganz ohne klassische Programmierung erlaubt. Mit zwei zentralen Tools wird die Anwendung entwickelt: dem Flussdiagramm und dem Editor für das Benutzer-Interface (Operator View).

Das Flussdiagramm beschreibt den logischen Ablauf der Vision-Anwendung. Hier wird graphisch beschrieben welche Prozessschritte wann ausgeführt werden und wie die Ergebnisse der Bildverarbeitung ausgewertet und ausgegeben werden. Bereits während man das Flussdiagramm Stück für Stück aufbaut, ist jeder einzelne Aktionsblock interaktiv konfigurierbar. Zur Verfügung stehen alle Verarbeitungs- und Analysemodule aus der weltweit eingesetzten und praxiserprobten MIL. Trotz der umfangreichen Möglichkeiten bleibt der gesamte Designprozess stets übersichtlich, da der Design-Assistant alle wichtigen Infos (Flussdiagramm, Konfigurationsmasken, Online-Hilfe, Debug-Infos) auf einen Blick zeigt — ohne andere Information zu überlagern.

User-Interface für Webbrowser

Während das Flussdiagramm den logischen Ablauf repräsentiert, ist der Operator-View die Benutzeroberfläche des Prüfprogramms — eine Webseite, die ebenfalls interaktiv innerhalb des Design-Assistant erstellt wird. Alle benötigten graphischen Elemente (z.B. Bildanzeige mit frei definierbaren Overlays, Schaltflächen, Radiobuttons, Textfelder, Grafiken) zur Ein- bzw. Ausgabe von Ergebnissen und Parametern werden mit der Maus positioniert und mit dem Flussdiagramm verknüpft. Die erzeugte Benutzeroberfläche kann von jedem PC aus mit einem Webbrowser aufgerufen werden.

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In zwei Tagen zur fertigen Anwendung

Raoul Kimmelmann (Archiv: Vogel Business Media)

Raoul Kimmelmann, Produktmanager, Rauscher: „Die Lösung der herausfordernden OCR-Aufgabe besteht aus einem robusten Algorithmus auf Basis der felderprobten Matrox-Imaging-Library zusammen mit einer leistungsfähigen und kompakten Hardware-Plattform für raue Umgebungsbedingungen. Die schnelle, übersichtliche und eingängige Entwicklung von Applikation und User-Interface mit dem Design-Assistant sorgt für eine kurze Time-to-Market. Diese ist Anwendung ein sehr gutes Beispiel für die Matrox Iris GT, die alle Vorteile einer industrietauglichen intelligenten Kamera zusammen mit einem einzigartigen Konzept zur komfortablen Softwareentwicklung vereint.“

Raoul Kimmelmann, Produktmanager, Rauscher

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