Wir inspizieren nicht das Objekt, sondern in den allermeisten Fällen ein digitales 2D-Bild des Objekts! Werfen wir einen Blick auf diesen Prozess:
Die Grundlage jeder Bildaufnahme ist die Beleuchtung. Eine Lichtquelle strahlt Licht aus, das auf das zu fotografierende Objekt fällt. Die Qualität und Intensität der Lichtquelle beeinflussen die Detailgenauigkeit und die Klarheit des Bildes.
Ein Teil des einfallenden Lichtes wird vom Objekt reflektiert. Diese Reflexion ist entscheidend, da sie Informationen über die Oberfläche und Struktur des Objekts enthält. Unterschiede in Farbe, Textur und Form des Objekts beeinflussen, wie das Licht reflektiert wird.
Das reflektierte Licht trifft auf die Linse, die das Objekt auf dem Sensor abbildet. Das Objektiv fokussiert das Licht und bestimmt so die Schärfe und Detailgenauigkeit des Bildes.
Im Sensor werden die einfallenden Photonen durch Sensorpixel registriert. Jedes Pixel zählt die Anzahl der einfallenden Photonen und erzeugt elektrische Signale. Die Anzahl der Pixel und ihre Anordnung beeinflussen die Auflösung des Bildes.
Die elektrischen Signale der Sensorpixel werden in digitale Informationen umgewandelt. Dieser Prozess beinhaltet die Quantisierung und Verarbeitung der Signale, um ein digitales Bild zu erzeugen. Die Qualität und Genauigkeit der Digitalisierung bestimmen die Detailgenauigkeit und Farbtreue des Bildes.
Die vom Sensor erzeugten elektrischen Signale werden digitalisiert und als 2D-Matrix dargestellt. Jedes Element der Matrix repräsentiert einen Bildpunkt und speichert die Helligkeitsinformation des entsprechenden Bildbereichs.
Das digitale 2D-Bild kann nun mit Algorithmen einer BV-Software ausgewertet werden. Diese Software ermöglicht die Analyse und Verarbeitung der Helligkeitsinformationen, um Muster, Strukturen und andere relevante Merkmale im Bild zu erkennen.
In der Bildverarbeitung wird häufig eine Standard-Bittiefe von 8 Bit für monochrome Bilder verwendet. Dies entspricht 256 Graustufen, wobei Grauton 0: keine Photonen, = schwarz enstspricht. Der Grauton 255 entspricht voll gesättigter Information, also =weiß.
Natürlich gibt es auch genügend Anwendungen, bei denen 10, 12 oder 16 Bit Grauwertinformationen verwendet werden, aber dies ist eher die Ausnahme, da ungekühlte Standard 2D-Kameras kaum mehr als 8 Bit nutzbare Informationen liefern. Schließlich ist der zusätzliche Informationsgewinn für Standardinspektionen in der Industrie oft nicht wirklich relevant. Die Verarbeitung in 8 Bit benötigt nur zwei Byte pro Pixel, 10 bis 16 Bit benötigen schon zwei Bytes. Speicherverbrauch und Verarbeitungszeiten sind in schnellen Industrieprozessen immer ein Thema...
Ein typisches digitales Farbbild besteht aus drei Farbkanälen:
Diese drei Kanäle haben normalerweise eine Tiefe von 24 Bit, wobei jeder Kanal 8 Bit verwendet. In speziellen Anwendungen können auch 36- oder 48-Bit-Bilder verwendet werden, um eine höhere Farbtiefe und eine genauere Farbwiedergabe zu erzielen.
Neben dem RGB-Farbraum gibt es weitere Farbräume, die je nach Anwendung verwendet werden:
HSV (Hue, Saturation, Value)
Lab (L, a, b)*.
Diese Farbräume bieten unterschiedliche Vorteile und werden verwendet, um bestimmte Aspekte der Farbinformation hervorzuheben oder zu bearbeiten.
Bildverarbeitungsalgorithmen können auf unterschiedliche Weise mit Farbkanälen arbeiten:
Beispiel:
Der Kunde prüft mit einer Farbkamera die Bestückung eines Sicherungskastens (siehe Bilder). Die Farbkontrolle der Sicherungen erfolgt mit voller Farbtiefe (RGB, 24 Bit), die Objektsuche zur Positionierung und das Lesen eines Barcodes auf einem Etikett dann nur mit 8 Bit Daten. Dies kann ein Mono8-Bild oder ein einzelner Farbkanal sein.
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