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Bildverarbeitungs-LEXIKON

Unser Bildverarbeitungs-Lexikon soll Ihnen helfen ein Verständnis für die Bildverarbeitung zu entwickeln. Wir haben daher die aus unserer Sicht wichtigsten Grundlagen als FAQs aufgenommen.

Bei der Auslegung unserer Systeme werden unterschiedlichste bildgebende Verfahren zur Informationsgewinnung genutzt. Ein klassisches System besteht aus einer Kamera, einer Auswerteeinheit (Industrie PC oder Rechner direkt im Kameragehäuse) einer Optik (entozentrisch oder telezentrisch) und einer oder mehrerer Beleuchtungen.

Als Blob-Analyse bezeichnet man den Vorgang einer Segmentierung mit anschließendem Labeling. Ein Blob ist also eine Menge von zusammenhängenden Punkten (Pixeln). Die Segmentierung der gewünschten Pixel geschieht meist über ein Schwellwertverfahren. So wird in der Regel der Vordergrund vom Hintergrund getrennt. Das Labeling ordnet die zusammenhängenden Pixel bestimmten Objekten zu. Das Ergebnis der Blob-Analyse sind Objekte, die einem Index zugeordnet werden können. Die "Blobs" besitzen eine Fläche und einen Schwerpunkt.

Zur Bewertung von Merkmalen können nun die gefundenen Blobs in vielerlei Hinsicht weiter geprüft werden. Hierzu bedient sich die Bildverarbeitung oftmals Größen wie Umfang, umschreibendes Rechteck, Rundheit, Hauptachsenrichtung, uvm. 

Das Bildverarbeitungssystem muss zunächst lernen, welche Merkmale als gut und welche als schlecht zu bewerten sind. Am Beispiel der Blob-Analyse lässt sich dies sehr gut erklären: Sollen zum Beispeil die Merkmale zur Überprüfung immer "rund" sein, so bietet sich das Rundheitsmaß aus der Blobbewertung an. Da aber eine natürliche Varianz sowie die Digitalisierung der Informationen dazu führen kann, dass nicht alle Merkmale eine gleich runde Darstellung haben, muss man zunächst einen Cluster bilden, der die zulässigen Unrundheiten beinhaltet. Dieser Vorgang wird als Klassifizierung  bezeichnet und lässt sich auf viele Fälle anwenden.