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Vision-Doctor

Kamera

Das Auge des Inspektionssystems

Kamerainterne Bildoptimierungen

Hochwertige, moderne Industriekameras, die mit einem größeren FPGA ausgestattet sind, bieten dem Anwender nach der vollständigen Bildaufnahme eine Vielzahl von Bildoptimierungen. Dies hilft dem Anwender, bessere Bilder zu erhalten, die besonders interessante Bildinhalte noch besser darstellen.

Eine weitere wichtige Funktion ist die Entfernung von Bildfehlern im Bild oder bereits die Konvertierung der Daten in ein neues Datenformat. Eine weitere wichtige Funktion ist die Beseitigung defekter oder fehlerhafter Pixel im Bild oder auch die Umwandlung der Bilddaten in ein anderes Datenformat. Dies kann eine Farbraumkonvertierung, die Berechnung von Stokes-Parametern von Polarisationskameras oder auch eine jpg-Komprimierung sein.

Lookup-Tables (LUTs)

Mit Hilfe von LUTs kann die Helligkeitsinformation jedes Pixels in einen neuen Wert übersetzt werden. Dazu kann eine Tabelle erstellt und beschrieben werden, die festlegt, welcher Grauton (von 0 bis 255 bei einer 8-Bit-Monochromkamera) welchen Zielwert erhält. Eine LUT ist nichts anderes als ein Doppelregister. Die IN-Werte (0 bis 255, d.h. die aktuellen Grauwerte jedes Pixels) werden 1:1 durch den festen Wert der OUT-Werte (ebenfalls ein Array mit 256 Werten) ersetzt. 

Eine Vielzahl von Bildmanipulationen lassen sich so durchführen, auch wenn keine speziellen Funktionen zur Graubildkorrektur direkt in der Kamera zur Verfügung stehen.

Manuelle Gammakurven-Korrektur mit Hilfe von LUTs

Dunkle Grautöne im Bild werden stark gespreizt und so sichtbar gemacht.

Vollständige Bildinvertierung mit Hilfe von LUTs

Grauton-Verteilung wurde invertiert.

Shading-Korrektur

Die Shading-Korrektur zielt darauf ab, Helligkeits- und Farbunterschiede, die durch ungleichmäßige Beleuchtung oder optische Verzerrungen entstehen, zu minimieren.

Typische Ursachen hierfür sind:

  • Vignettierungs-Effekte der Kamera-Optik
  • Zu klein gewählte oder konstruktiv bedingt inhomogene Beleuchtungen, die nicht das gesamte Bild gleichmäßig ausleuchten.
  • Shading-Effekte durch Mikrolinsen auf CCD-Sensoren, die im Vergleich zum Objektivanschluss der Kamera (C-Mount / F-Mount etc.) sehr groß sind. Mikrolinsen auf den Pixeln am Sensorrand verursachen durch schrägen Lichteinfall ebenfalls Vignettierung. Eine starke Bildabschattung ist die Folge.

Eine Shading-Korrektur kann diesen Lichtverlauf kompensieren. Moderne Kameras können dies direkt erledigen. Man spricht bei dieser Funktionalität auch von Hellbild-Kalibration, Lichtverlaufskorrektur, Field of view balance etc.

Diese Korrektur ist besonders nützlich in Anwendungen, bei denen gleichmäßige Ausleuchtung und Farbtreue entscheidend sind.

Original-Aufnahme mit Lichtverlauf

Starker Randabfall der Helligkeit verursacht durch zu kleine Ringbeleuchtung. Helle Flächen mit 40% Helligkeitsunterschied.

Bild mit Shading-Korrektur

Licht-Verlaufskalibrierung wurde auf Bild angewendet. Grautöne wirken nun homogen . Kaum messbare Helligkeitsschwankungen in den 3 Feldern.

Bayer8-to-RGB-Konvertierung

Moderne industrielle Farbkameras können ihre Daten in verschiedenen Farbformaten übertragen. Das von einer Ein-Chip-Farbkamera tatsächlich erzeugte Farbbild ist jedoch ein Graustufenbild mit Bayer-Mosaik. Bei einer typischen Pixelanordnung auf dem Sensor lassen Farbfilter auf den einzelnen Pixeln nur rotes, grünes oder blaues Licht durch. Es entsteht ein gerastertes Graustufenbild. Die Helligkeit der Grautöne entspricht der Intensität der jeweiligen Farbe. Unter Berücksichtigung der jeweiligen Pixelnachbarn können die fehlenden R/G/B-Werte gewonnen und für alle Pixel berechnet werden. Viele Farbkameras können mit Hilfe eines FPGAs direkt eine Farbumwandlung (BayerToRGB-Konvertierung) durchführen.

Roh-Bayerbild ohne Farbkonvertierung

(Bild zoomen!) RGB-Farbmosaik auf dem Einchip-Farbsensor ergibt nativ ein Graustufenbild, bei dem die R/G/B-Pixel unterschiedlich hell sind. Das Bild wirkt gerastert. Aus diesem Muster kann die Farbinformation errechnet werden.

Erzeugtes Farbbild

Aus Bayerbild (8 Bit) errechnetes Bild enthält 24 Bit Farbinformationen, verliert jedoch Detailauflösung durch Bayerpattern und hat leichte Fehlinformationen an Objektkanten.

Statt als digitales 24-Bit-RGB-Farbbild kann das Bild oft auch als 8-Bit-Bayer-Graustufen-Rohbild übertragen werden. Die Farbkonvertierung muss dann allerdings auf einem Framegrabber oder mit Hilfe einer PC-Software erfolgen. Der Vorteil der nachträglichen Konvertierung liegt in der höheren Bildrate, die übertragen werden kann, da nur 8 Bit Mono und nicht 24 Bit Farbinformation transportiert werden muss. Erfolgt die Konvertierung bereits in der Kamera, wird weder der Framegrabber noch die CPU des Rechners belastet.

Weitere typische Korrekturmöglicheiten

Kontrastanpassung

Die Kontrastanpassung verändert den Unterschied zwischen den hellsten und dunkelsten Bereichen eines Bildes, wodurch wichtige Details besser hervorgehoben werden, was bei der Qualitätskontrolle wichtig ist, um Fehler oder Unregelmäßigkeiten leichter zu erkennen.

Andere Tonwertkorrekturen umfassen die Anpassung der Helligkeits- und Kontrastwerte eines Bildes, um die gesamte Bildhelligkeit und den dynamischen Bereich zu optimieren.

Farbkorrekturen

Farbkorrekturen beinhalten die Anpassung von Farbton, Sättigung und Helligkeit, um die Farbwiedergabe zu verbessern oder zu standardisieren. Ohne weitere Optimierung sind Farbbilder oft farbstichig oder die Farben sind nicht besonders gesättigt und gut erkennbar. Farbkorrekturmöglichkeiten helfen, Farben in dunklen und hellen Bildbereichen gleichzeitig zu erkennen.

Diese Korrekturen sind unerlässlich in der Druckindustrie und in vielen anderen Bereichen, in denen eine genaue Farbwiedergabe entscheidend ist, um sicherzustellen, dass die Farben im Endprodukt den Erwartungen entsprechen.

Farbraumkonvertierung

Die Farbraumkonvertierung transformiert ein Bild von einem Farbraum in einen anderen, beispielsweise von RGB zu YUV. Diese Konvertierung wird in der Bildverarbeitung häufig verwendet, um spezifische Anforderungen an die Farbgestaltung oder Datenkompression zu erfüllen, beispielsweise bei der Videokompression oder bei der Anpassung von Bildern für unterschiedliche Display-Technologien.

Weißabgleich

Der Weißabgleich korrigiert Farbabweichungen, die durch unterschiedliche Lichtquellen verursacht werden, um neutrale Farben zu gewährleisten. Der Weißabgleich korrigiert Farbabweichungen, die durch unterschiedliche Lichtquellen verursacht werden, um neutrale Farben zu gewährleisten. Da sich die Farbtemperatur unter dem Einfluss von Tageslicht sehr schnell ändern kann, bieten Industriekameras auch die Möglichkeit eines dynamischen, permanenten Weißabgleichs.

Defektpixel-Korrektur

Die Defektpixel-Korrektur identifiziert und korrigiert fehlerhafte Pixel in einem Bildsensor, die schwarze oder weiße Punkte im Bild erzeugen können. In Anwendungen, bei denen höchste Bildqualität erforderlich ist, wie in der medizinischen Bildgebung oder wissenschaftlichen Forschung, ist diese Korrektur unverzichtbar, um sicherzustellen, dass die Aufnahmen fehlerfrei sind. Die defekten Sensorpixel stehen zwar für die Bildauswertung nicht zur Verfügung, können aber aus den umliegenden Nachbarpixeln interpoliert werden und stören so nicht mehr den nachfolgenden Auswertealgorithmus. Die störendsten Pixelfehler sind solche, die sich aufgrund unzureichender oder defekter Isolation auf dem Halbleiter zusätzlich aufladen und die eigentliche Bildinformation durch zu viele freie Ladungsträger ruinieren. Diese Pixelfehler erscheinen im Bild als sehr helle Punkte. Treten mehrere solcher Pixelfehler auf, sieht das Bild wie ein "Sternenhimmel" aus. Besonders wichtig ist dies bei Infrarot-Kameras, die oftmals sehr viel mehr Defektpixel aufweisen.

Kantenstruktur betonen

Mit dieser Funktion werden die Ränder eines Bildes betont, indem die Helligkeitsunterschiede an den Rändern der Objekte verstärkt werden. Durch die Kantenbetonung wird das Bild insgesamt schärfer und klarer.Die Kantenbetonung erleichtert das Erkennen von Objekten und deren Eigenschaften, sollte aber nicht für Messanwendungen verwendet werden!

Rauschunterdrückung

Verschiedene Rauschquellen wie Photonenrauschen, Dunkelstromrauschen des Sensors, Digitalisierungsrauschen oder auch lokales Rauschen der Sensorpixel aufgrund geringer Empfindlichkeitsunterschiede von Pixel zu Pixel (Photoresponse-Nonuniformity, PRNU) führen zu Rauscheffekten in Bildern. Moderne Kameras können das Rauschen durch Interpolationstechniken kompensieren ("denoising").

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