Optische Merkmalserkennung und -bewertung mit automatischer Anlernphase in kontinuierlichen Prozessen

Allgemeine Informationen

Projektnummer	61007005
Projekttitel laut Förderbescheid	Optische Merkmalserkennung und -bewertung mit automatischer Anlernphase in kontinuierlichen Prozessen
Akronym	Optische Merkmalserkennung
Projektlaufzeit	18.02.2013 - 31.12.2014
Grundeinheit	Institut für Prozesstechnik, Prozessautomatisierung und Messtechnik

Inhaltliche Projektbeschreibung

Zentrales Thema ist die Steigerung der Verarbeitungsleistung bestehender optischer Mustererkennungsalgorithmen für den praktischen Einsatz in kontinuierlichen industriellen Produktionsprozessen.

Als Arbeitsergebnis steht eine kombinierte Hardware-/Softwarelösung zur Verfügung, welche mit geringem Anpassungsaufwand für viele industrielle Inspektionsaufgaben zum Einsatz gelangen kann.

Haupthardwarekomponente ist ein handelsüblicher PC mit Mehrkernprozessor-Architektur, an dem eine Industriekamera betrieben wird.

Zur Realisierung der optischen Inspektionsaufgabe steht eine Software mit graphischer Benutzeroberfläche zur Verfügung.  Aus dem digitalen Bildmaterial der Kamera werden mit Hilfe der Bildverarbeitungsbibliothek OpenCV allgemeine optische Merkmale wie Farb- Textur- und  Kanteneigenschaften extrahiert. Diese dienen zum Anlernen einer  Support-Vector Maschine, welche     die Qualitätsklassifikation der Bilddaten vornimmt.

Weiterhin ist es zur Beschleunigung der Verarbeitung möglich, Teile der rechenintensiven Bildverarbeitungssoftware auf mehrere Kerne zu verteilen. Hierzu wurde die Open Multi-Processing Bibliothek OpenMP verwendet.

Ergebnisse

Als Arbeitsergebnis steht eine kombinierte Hardware-/Softwarelösung zur Verfügung, welche mit geringem Anpassungsaufwand für viele industrielle Inspektionsaufgaben zum Einsatz gelangen kann. Haupthardwarekomponente ist ein handelsüblicher PC mit Mehrkernprozessor-Architektur, an dem eine Industriekamera betrieben wird. Zur Realisierung der optischen Inspektionsaufgabe steht eine Software mit graphischer Benutzeroberfläche zur Verfügung. Aus dem digitalen Bildmaterial der Kamera werden mit Hilfe der Bildverarbeitungsbibliothek OpenCV allgemeine optische Merkmale wie Farb- Textur- und Kanteneigenschaften extrahiert. Diese dienen zum Anlernen einer Support-Vector Maschine, welche die Qualitätsklassifikation der Bilddaten vornimmt. Weiterhin ist es zur Beschleunigung der Verarbeitung möglich, Teile der rechenintensiven Bildverarbeitungssoftware auf mehrere Kerne zu verteilen. Hierzu wurde die Open Multi-Processing Bibliothek OpenMP verwendet.

Weitere Daten

• Ansprechpartner

  • Herr Prof. Dietmar Scharf (Projektleitung)
  • Frau Anna Prenzel

• Fördermittelgeber

  • 4-7531.50/1139/2 - SMWK 2013/2014
  
  
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• Finanzierung

  • 38.650,50 €