Professionelle Bilder für die Industrie Der Weg zum perfekten Bild

In der industriellen Bildverarbeitung, Computer Vision und Überwachung gilt, dass gute Bilder die Voraussetzung für erfolgreiche Resultate sind. Wie werden aber Bilder professionell aufbereitet? Die wichtigsten Faktoren sind die Belichtungszeit, der Weissabgleich, die Farbkalibration, die Linsen-Entzerrung und die Bildschärfung.

Anbieter zum Thema

Schwarz AG - Warmpresswerk

Nordson (Schweiz) AG - EFD Dosiertechnik

Blaser Swisslube AG

Stettbacher Signal Processing AG

Digitale Kameras liefern nicht von sich aus gute Bilder. Nebst geeigneter Beleuchtung sind in der Regel ausgeklügelte Bildverarbeitungsalgorithmen notwendig, um das Bild oder den Stream naturgetreu erscheinen zu lassen. Solche Algorithmen werden in einer Image Processing Pipeline implementiert.

Die im Folgenden beschriebene Image Processing Pipeline wurde für die O-3000-Kamera von Stettbacher Signal Processing AG implementiert. Die Kamera bietet den Vorteil, dass die Interface-Spezifikation sowie alle Treiber und Beispielprogramme offengelegt sind und frei für eigene Zwecke verwendet werden dürfen.

Bildsensor und Objektiv

Jede Kamera braucht ein Objektiv mit geeigneter Brennweite und Apertur. Die Szene wird durch das Linsensystem des Objektivs auf den Bildsensor projiziert. Der Sensor besteht aus einem Array von lichtempfindlichen Pixeln und misst die Intensität des einfallenden Lichtes. Die O-3000-Kameras nehmen Objektive der Typen S-, C-, und CS-Mount auf und verfügen über eine USB-Highspeed-Schnittstelle. Der Sensor hat eine Auflösung von 1,2 Megapixel und liefert im Normalbetrieb Bilder mit 12 Bit pro Pixel. Im HDR-Modus (High Dynamic Range) erzielt die Kamera eine Dynamik von über 115 dB, was rund 20 Bit pro Pixel entspricht.

Regelung der Belichtungszeit und Pixel-Verstärkung

Bei Kamerasystemen mit einer fixen Apertur wird die Helligkeit des Bildes mit der Belichtungszeit und der Pixelverstärkung variiert. Beide Methoden bergen gewisse Gefahren bei dunklen Szenen, denn eine lange Belichtungszeit führt bei bewegten Objekten zu Unschärfe und eine hohe Pixel-Verstärkung führt zu Bildrauschen. Beides ist ungewollt, so dass ein Kompromiss gesucht werden muss. Die Helligkeit der aufgenommenen Szene lässt sich einfach mit einem Histogramm analysieren und mit einer geeigneten Kombination aus Belichtungszeit und Pixelverstärkung einstellen. Die O-3000-Kamera hat bereits einen Algorithmus implementiert, der die Helligkeit des Bildes automatisch optimiert, und zählt daher zu den halb-intelligenten Kameras. Ebenfalls wird eine manuelle Pixelverstärkung und Belichtungszeit unterstützt.

Rekonstruktion der Farbwerte

Die Pixelwerte von CMOS-Bildsensoren liegen im Bayer-Format vor. Die RGB-Farbwerte müssen pro Pixel zuerst rekonstruiert werden. Es gibt verschiedene Algorithmen, die sich im Rechenaufwand und in der erzielbaren Qualität stark unterscheiden. Hier wird der sogenannte Nearest-Neighbor-Algorithmus verwendet, der den RGB-Farbwert aus den Nachbarpixeln bestimmt.

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