Versuchsanleitung

Labor Mechatronik
Versuch MV-3 Bildverarbeitung optische Vermessung
Fachbereich 2 Ingenieurwissenschaften II
Steuerungund Regelung
Labor Mechatronik
Lehrgebiet Mechatronische Systeme
Versuchsanleitung
Versuch
MV_3
Bildquelle:
FB2 Stand Mai 2012
Optische Vermessung
Firma polytec
Prof. Hartenstein
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Versuch MV-3 Bildverarbeitung optische Vermessung
1. Versuchsgegenstand – Versuchsziel
1.1 Einleitung
In der Industrie werden zunehmend bilderverarbeitende Systeme zur Qualitätssicherung
verwendet. Diese sind oftmals in die Prozesskette für die automatische Erfassung und
Verarbeitung integriert. Positionierungs-, Form-, Anwesenheits- und Farberkennung, sowie
Vermessungen sind mit bilderverarbeitenden Systemen realisierbar.
Kennzeichnungsidentifikation und Codeverarbeitung sind möglich, sie unterstützen
beispielsweise Fertigungsprozesse mit Robotern.
Mit Hilfe der Software NeuroCheck werden optische Aufnahmen erzeugt und optimiert, für
Weiterbearbeitung umgewandelt, Bildbereiche definiert, Messaufgaben festgelegt und das
Ergebnis ausgewertet.
Voraussetzungen für den Versuch sind Grundkenntnisse auf den Gebieten:
- Szenengestaltung
- Telezentrie
- optische Vermessung
- Machine Vision Systeme
1.2 Versuchsvorbereitung
Der Versuch „optische Vermessung mittels Bildverarbeitungssystemen“ setzt folgende
Vorbearbeitung voraus:
- Umgang mit der Software NeuroCheck [INC11]
- Einstellmöglichkeiten der Kamerasysteme
- Auswirkungen der Lichtverhältnisse auf digitale Abbildungen
- Manipulierung von digitalen Bildaufnahmen
Grundlage dieses Versuches ist der Laborversuch optische Vermessung aus dem
Bachelorstudium [ILB11].
Bringen sie zum Versuch folgende Literatur mit:
ISO 2768-1 Allgemeintoleranzen für Längen- und Winkelmaße (m=mittel)
DIN ISO 965-2 Nennmaße für Regelgewinde (Außengewinde M16-6g)
Bringen Sie zum Versuch ein Speichermedium mit (USB-Stick) falls Sie Ihre Daten
mitnehmen möchten!
2. Einige theoretische Grundlagen
2.1 Bildaufzeichnung mit geeigneten Sensoren
In den meisten Fällen wird ein in eine digitale Kamera eingebauter CCD Sensor verwendet.
Auch die richtige Beleuchtung des Objekts und der Szene spielen eine wichtige Rolle um ein
gutes Ergebnis zu erzielen.
2.2 Digitalisierung
Die Digitalisierung beschreibt die Bereitstellung des vom Sensor aufgenommenen Bildes für
das Bildverarbeitungssystem. Allgemein ist die Wahl der richtigen Auflösung wichtig. Bei zu
geringer Auflösung besteht die Gefahr der Vergröberung und damit der Verlust von
Informationen. Bei der optischen Vermessung könnte dies zu Ungenauigkeiten führen. Wählt
man die Auflösung zu hoch, belastet man das Bildverarbeitungssystem mit zu großen
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Datenmengen, welche die Verarbeitungszeit erhöhen. In unserem Fall wird die Auflösung
vom CCD Chip vorgegeben und kann nicht verändert werden.
2.3 Vorverarbeitung der Rohdaten
Aufzeichnungsfehler die im digitalisierten Bild vorhanden sind können aus den Rohdaten
entfernt werden. Darunter fallen Optimierungswerkzeuge wie z.B. Veränderung der
Helligkeit, Kontrast und die Farboptimierung.
2.4 Segmentierung
Hierbei wird das Bild in einheitliche Bereiche (Segmente) aufgeteilt. Die Segmentierung dient
der eindeutigen Unterscheidung von Bildbereichen um somit anschließende
Segmentbeschreibungen und Berechnungen zu ermöglichen. Wichtig hier ist die
Eindeutigkeit und Logik der Auswahl in Bezug auf die vorgesehene Vermessung.
2.5 Beschreibung der Segmente
Die Beschreibung der durch die Segmentierung gefilterten Merkmale ist der Kern der
optischen Vermessung. Hier werden Segmenteigenschaften wie z.B. Länge, Flächeninhalt
oder Schwerpunkte berechnet. Aufwändigere Algorithmen untersuchen die Form des
Segments durch die Analyse der relativen Lage der Bildpunkte des Segments. Auch kantenund linienorientierte Verfahren werden verwendet.
2.6 Synthese von Objekten
Die erkannten und beschriebenen Segmente werden hier zu sinnvollen Objekten
zusammengefügt. Bei der optischen Vermessung werden z.B. gewonnene Ist-Daten mit
gespeicherten Soll-Daten verglichen oder Maße kalibriert.
2.7 Reaktion
Zuletzt muss aus den gewonnenen Bilddaten eine Reaktion abgeleitet werden. Diese
könnten z.B. in der Produktion einen Alarm auslösen oder die Steuerung eines Roboters
beeinflussen. Diese Komponente bezeichnet man als Exekutive des Systems.
3 Kontrollfragen
Folgende Fragen sind während der Durchführung zu beantworten und können vom
betreuenden Professor oder Laboringenieur abgefragt werden:
- Nennen Sie konkrete Einsatzmöglichkeiten für die Anwendung von Machine Vision
Systemen bei denen die Vermessung eingesetzt werden kann! Nennen Sie neben
der Vermessung weiterer Möglichkeiten für den Einsatz solcher Systeme!
- Erläutern Sie die Funktionsweise eines CCD Sensors! Welche Baugrößen gibt es?
- Nennen Sie mögliche Segmentierungsverfahren wie Sie bei der optischen
Vermessung eingesetzt werden könnten! Erklären Sie diese kurz. (mindestens 3)
- Was ist Telezentrie? Was sind die Eigenschaften und Vorteile von telezentrischen
Messobjektiven? Welche Kenngrößen haben telezentrische Messobjektive?
- Was bedeutet Verzeichnung
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4 Versuchsaufbau
Abbildung 1 Versuchsaufbau
4.1 Stativ
Das Stativ dient der exakten Ausrichtung des Objektivs zum Messobjekt. Der Abstand
zwischen Sensor und Messobjekt ist verstellbar. Wählen Sie hier für das telezentrische
Objektiv den richtigen Abstand aus (307mm / scharfes Bild der Messebene).
4.2 Kamera
Die vorhandene ½“ s/w CCD Kamera muss nicht separat eingeschaltet werden. Sie ist
verbunden mit der PC-Einsteckkarte und wird über diese auch mit Spannung versorgt.
4.3 Auf-/ Durchlicht
Vorhanden sind eine Hochfrequenz Durchlichteinrichtung, sowie höhenverstellbare
Lichtquellen. Wählen und kombinieren Sie die Lichtquellen für eine optimale
Bauteilbeleuchtung.
4.4 Messobjekte
1x Endmaß 30 mm als Kalibrierteil, 5x CNC-Teil
4.5 Neurocheck
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Neurocheck ist die Bildverarbeitungssoftware, das Herzstück des Machine Vision Systems.
Starten Sie das Programm über das entsprechende Symbol auf dem Desktop.
5 Versuchsdurchführung
5.1 Kalibrierung
Der Prüfstand muss vor dem Versuch kalibriert werden. Bei der Vermessung von Bauteilen
berechnet die Software die Anzahl der Pixel z.B. als Abstand zwischen 2 Kanten. Um diese
in mm umrechnen zu können, ist der Umrechnungsfaktor X zu bestimmen. Der
Umrechnungsfaktor X gibt an, wie groß ein Pixel in mm ist.
Zur Systemkalibrierung wird das 30 mm (schmale Seite) Endmaß benutzt.
Gehen Sie so vor:
- Installieren Sie das ausgewählte Objektiv am Stativ und richten Sie es möglichst
gerade aus. Nutzen Sie ggf. eine Wasserwaage. Stellen Sie den richtigen Arbeitsabstand ein.
- Starten sie NeuroCheck und fügen sie eine neue Einzelprüfung hinzu
- Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf „Einzelprüfung“ und hängen Sie den
Prüfschritt „Bild in Speicher übertragen“ an. Das Bild wird von der verwendeten
Kamera übertragen. Optimieren sie die Aufnahme manuell mit den gegebenen
Einstellungen an Objektiv und Kamera. Positionieren sie das Bauteil zentrisch.
Bestätigen Sie mit OK.
- Fügen Sie den neuen Prüfschritt „Bild mit Look-up Tabelle bearbeiten“ hinzu. Hier
nehmen Sie eine Vorverarbeitung der Bildrohdaten vor. Wählen sie eine geeignete
Funktion aus z.B. „Quadratisch“. Klicken Sie auf „Anwenden“, anschließend auf OK.
Die Kanten sollten jetzt schärfer, der Kontrast stärker dargestellt werden.
- Fügen Sie den Prüfschritt „Arbeitsbereich definieren“ hinzu. Wählen Sie „Polygonzug“
oder „Linie“ aus und machen Sie jeweils im s/w Übergang der Kanten einen Strich.
(Siehe Abbildung 2)
Abbildung 2 Endmaß 30mm
- Klicken Sie auf „Gruppenweise“, um 2 separate Arbeitsbereiche zu erhalten. Damit
das Programm eine Kante erkennen kann müssen Sie zusätzlich die Umgebung des
Arbeitsbereiches festlegen. Markieren Sie „Auswahl“ und wählen Sie den ersten
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Arbeitsbereich mit der linken Maustaste aus. Wenn dieser ausgewählt ist, erscheint er
gestrichelt. Klicken Sie dann mit der rechten Maustaste auf Umgebung und wählen
Sie hier die Pixelanzahl der Umgebung aus. Wählen Sie selbständig einen
geeigneten Bereich. Bearbeiten Sie dasselbe mit dem 2. Arbeitsbereich. Klicken Sie
anschließend auf OK, dann auf „Ausführen“.
- Fügen Sie den Prüfschritt „Binärschwelle erzeugen“ hinzu. Nehmen Sie die
Standardeinstellungen und klicken Sie auf „Anwenden“. Verändern Sie die
Einstellungen ggf. so, dass Sie auf jeden Fall ein Ergebnis bekommen, bei dem das
Kalibrierobjekt schwarz und der Hintergrund weiß erscheint. Klicken Sie auf OK,
anschließend auf „Ausführen“.
- Fügen Sie den Prüfschritt „Arbeitsbereiche binär erzeugen“ hinzu. Klicken Sie zuerst
auf „Gruppenweise“ um die Arbeitsbereiche getrennt zu bearbeiten. Wählen Sie den
ersten Arbeitsbereich aus. Wählen Sie Objektfarbe „schwarz“, bei Objekterzeugung
„Nur Kante“ aus. Da das System das Bild von links nach rechts betrachtet, müssen
Sie beim zweiten Arbeitsbereich Objektfarbe „weiß“ eingeben. Nur so erkennt das
System die Kante. Wählen Sie ebenfalls bei Objekterzeugung „Nur Kante“ aus, denn
im Rahmen der Segmentierung sollen nur die Kanten erkannt werden, um den
Abstand zwischen Ihnen zu messen. Wenn Sie anschließend auf „Ausführen“ klicken
sollten die Kanten farblich markiert sein. Wenn nicht wiederholen Sie den Schritt und
probieren andere Einstellungen aus.
- Fügen Sie den neuen Prüfschritt „Ausgleichsgeometrien erzeugen“ hinzu. Sie wollen
aus jedem Arbeitsbereich eine Gerade machen. Achten Sie darauf, dass
“Einzelobjekte“ gewählt ist. Wählen Sie den ersten Arbeitsbereich aus und wählen bei
Ausgleichsgeometrie „Gerade“ aus. Machen Sie dasselbe bei Arbeitsbereich zwei.
Klicken Sie auf OK.
- Fügen Sie den neuen Prüfschritt „Maße erzeugen“ hinzu. Um ein Maß zu erzeugen
klicken Sie auf „Neu“. Markieren Sie die erste Kante und wählen Sie „Kontur“ aus.
Dasselbe auch für Kante zwei. Klicken Sie auf „weiter“. Wählen Sie als Messvorschrift
ein geeignetes Maß aus. Hier empfiehlt sich „Minimaler Abstand in Suchrichtung“.
Geben Sie bei Text einen Namen z.B. Breite ein. Klicken Sie auf „Fertigstellen“. Um
die Genauigkeit der Erkennung zu erhöhen wählen Sie die Option
„Subpixelberechnung durchführen“ aus.
- Klicken Sie auf „Ausführen“. Die Pixelanzahl wird angezeigt.
- Fügen Sie den Wert in die Wertetabelle ein und berechnen Sie den
Umrechnungsfaktor X. Diesen Schritt können Sie auch automatisieren, indem Sie
den Prüfschritt „Maße kalibrieren“ einfügen. Wählen Sie „Offline“ als Kalibriermethode
aus und anschließend das zu kalibrierende Maß. Geben Sie im Bereich „Aktuelles
Maß“ das IST-Maß des Endmaßes, also 30 mm, ein. Die Software berechnet den
Faktor X (Pixel Dimension).
WERTETABELLE
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Bestimmung des Umrechnungsfaktors auf mindestens 3 Stellen hinter dem Komma!
Die Kalibrierung ist hiermit beendet.
5.2 Prüfung CNC-Teil
Fügen sie in NeuroCheck neue Einzelprüfungen ein, positionieren sie die CNC-Teile der
Reihe nach unter der Kamera. Optimieren sie die Bauteilerfassung. Zur Hilfe stehen Prismen
und Einspannvorrichtungen für die CNC-Teile. Erarbeiten Sie selbstständig die notwendigen
Prüfschritte. Für die Ausgabe der tatsächlichen Maße verwenden sie den Kalibrierungsfaktor
X (Pixel Dimension) im letzten Prüfschritt „Maße kalibrieren“.
Prüfen sie die Teile auf Maßhaltigkeit nach Zeichnung (siehe Abbildung 3). Tragen Sie die
Ergebnisse in die nachfolgenden Tabellen ein und bewerten Sie die Teile (in Ordnung = i.O.;
nicht in Ordnung = N.i.O.). Bewerten Sie die CNC-Teile als Gutteil, Ausschuss oder
Nacharbeit.
Die Toleranzen sind festgelegt in:
Allgemeintoleranzen nach ISO 2768-m
Gewinde M16-6g nach DIN ISO 965-2
Abbildung 3 Prüfmaße CNC-Teil
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7 Versuchsauswertung
Fertigen Sie zu diesem Versuch ein Protokoll an. Gehen Sie dabei näher auf Ihre
Versuchsdurchführung ein. Erläutern Sie welche Prüfschritte und Parameter Sie zur Ermittlung der Prüfmaße in NeuroCheck eingesetzt haben. Welche Prüfschritte/ Parameter nahmen
dabei maßgeblich Einfluss auf die Bildqualität und welche auf das Messergebnis?
Bewerten Sie die CNC-Teile und legen Sie diese als Gutteil, Ausschuss oder Nacharbeit fest.
8 Literatur- und Quellenverzeichnis
DEM11 Demant, Christian; Streicher-Abel, Bernd; Springhoff, Axel
Industrieelle Bildverarbeitung 3. Auflage, Springer Verlag 2011
NIS04 Nischwitz, Alfred.
Computergrafik und Bildverarbeitung
Vieweg Verlag 2004
TÖN05 Tönnies, Klaus D.
Grundlagen der Bildverarbeitung
Pearson-Studium 2005
INC11 Internetquelle NeuroCheck Software
http://www.neurocheck.de/template.php?MNID=2&SID=5&lid=0
Zugriff am 14.07.2011, 10:20 Uhr
ILB11 Internetquelle Laborversuch Bachelor Grundlagen der Bildverarbeitung
http://www.f2.htw-berlin.de/fileadmin/datenpool/
mb/METRO/laborversuche/Bachelor_WS1011/BV_3_Grundlagen_der_Bildverarbeitung.pdf
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