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Industrielle Automation 4/2015

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Industrielle Automation 4/2015

SENSORIK UND MESSTECHNIK

SENSORIK UND MESSTECHNIK So einfach Automatisierung mit Bildverarbeitung verbessert Prozesse in Richtung Industrie 4.0 Stefan Waizmann Bildverarbeitung ist kompliziert! Was vor einigen Jahren vielleicht noch zutraf, gilt heute nicht mehr. Kameras & Co. sind längst einfach zu bedienen und geben dem Anwender die nötigen Freiheiten, seine Applikation optimal zu realisieren. Wie unproblematisch das geht, erfahren Sie bei uns. Stefan Waizmann, Head of Product Management, Framos GmbH, Taufkirchen Trotz der Vielfalt der Anwendungen bestehen im Wesentlichen alle Bildverarbeitungssysteme aus Kamera, Objektiv, Beleuchtung, Leitungen, Verarbeitungseinheit sowie Steuerelektronik zur Synchronisation und Interaktion mit der Produktionsanlage. Für die Entwicklung solcher Systeme hat sich ein mehrstufiger Ansatz mit folgenden fünf Projektphasen bewährt: Grobspezifikation, Machbarkeitsstudie, Detailspezifikation, Systemimplementierung und Anlagenintegration. Da es sich bei der industriellen Bildverarbeitung um eine komplexe Hochtechnologie handelt, ist es entscheidend, möglichst frühzeitig den richtigen Entwicklungspartner und den geeigneten technologischen Ansatz zu wählen. Daher stellen wir drei typische Systemarten mit Fokus auf ihre Hardware, Software sowie ihren Entwicklungsprozess vor und vergleichen sie. Klassischerweise besteht ein Bildverarbeitungssystem aus einer industriellen Kamera, Objektiv, Beleuchtung, Recheneinheit und Verkabelung. Die Software wird von erfahrenen Entwicklerteams programmiert und bietet damit größte Flexibilität in der Auswahl von Hardware und Software­ Bild oben : Mit diesen Komponenten lässt sich Bildverarbeitung einfach realisieren Bibliotheken. Allerdings bedeutet dies zumeist enorm hohen Entwicklungsaufwand, der obendrein schwer abzuschätzen ist. Kommt es auf das maximale Ausreizen der Rechenleistung von Computern an oder muss eine ganz spezielle Algorithmik entwickelt werden, empfiehlt es sich jedoch nach wie vor dieser klassische Ansatz. Ein neuerer Systemansatz setzt weiterhin auf klassische Hardware zur Bildaufnahme und Verarbeitung, bedient sich jedoch bei der Bildanalyse neuartigen Methoden der Künstlichen Intelligenz, den so genannten selbstlernenden Algorithmen. Diese beschleunigen speziell die Entwicklung von Prüfsystemen für natürliche Materialien und Objekte, die aufgrund ihrer hohen Varianz nur schwer mit regelbasierten Ansätzen zu analysieren sind. Das dritte Konzept zeichnet sich durch den Einsatz von Smart Cameras mit graphischer drag‘n drop Programmierung aus und ermöglicht damit auch in Bildverarbeitung 16 INDUSTRIELLE AUTOMATION 4/2015

SENSORIK UND MESSTECHNIK wenig erfahrenen Entwicklern, schnell und risikoarm komplexe Systeme umzusetzen. Dadurch reduziert sich oft der Entwicklungs-, Test- und Dokumentationsaufwand auf einen Bruchteil gegenüber der klassischen Programmierung in höheren Sprachen wie C++. Erfolgsfaktoren in Projekten Angenommen, Sie haben bereits eine konkrete Idee, welchen Schritt des Produktionsprozesses Sie automatisieren möchten, dann geben wir Ihnen einen Überblick zur typischen und erfolgversprechenden Vorgehensweise: Zunächst einmal sollten Sie Klarheit über die Zielsetzung gewinnen. Dazu gehören auch der erwartete kommerzielle Nutzen, die Investitionsbereitschaft sowie die harten technischen Einschränkungen, wie verfügbarer Bauraum, maximale Stillstandsdauer der Produktion bei der finalen Systemintegration usw. Der nächste wesentliche Punkt ist die Verfügbarkeit von Kompetenzträgern im eigenen Haus, zum Beispiel für die Steuerung der Produktionsanlage. Bereits bei der groben Spezifikation der Anforderungen an das Zielsystem ist es sehr ratsam, einen kompetenten Partner zu involvieren, denn in dieser Phase müssen bereits die wichtigsten Fragen gestellt werden, wie: n Um welche Art der Anwendung handelt es sich? n Welche Eigenschaften haben die Objekte, die analysiert werden müssen (Größe der Objekte, Größe der zu erkennenden Elemente, Geschwindigkeit, usw.) n Welche Anforderungen gibt es bezüglich der Systemperipherie (maximaler Bauraum, Steuerelektronik und Kommunikationsbusse, usw.)? n Welche Entwicklungsumfänge sollen intern, welche extern umgesetzt werden? Um eine möglichst unvoreingenommene Beratung zu erhalten, bieten sich hier insbesondere dedizierte Beratungsfirmen und technisch versierte Distributoren mit einem breiten Portfolio von Bildverarbeitungskomponenten an, da sie stets die aktuell verfügbaren Technologien und Produkte mit ihren Vor- und Nachteilen kennen. Einer der komplexesten Teile eines Bildverarbeitungssystems ist sein Algorithmus zur Bildanalyse. Bevor man daher die komplette Entwicklung des Systems angeht, verstehen alle Beteiligten das vorliegende Problem am besten, wenn man zuvor mit geeigneten algorithmischen Ansätzen die Machbarkeit prüft. Danach können das erreichbare Ziel und der finale Entwicklungs- und Integrationsaufwand und schließlich die kompletten Systemkosten abgeschätzt werden. Diesen Schritt sollte je nach Komplexität bereits ein geeignetes Unternehmen zur Systementwicklung und -integration übernehmen. Bei der Auswahl dieses s. g. Systemintegrators ist wichtig, dass er sich nicht nur mit Bildverarbeitungshardware und -software auskennt, sondern auch mit der Anbindung an ihre spezifische Anlagensteuerung. Lassen Sie sich von dem Berater oder Distributor Ihres Vertrauens eine Empfehlung geben. Auf Basis der Machbarkeitsstudie erstellt der Systemintegrator gemeinsam mit Ihnen die detaillierte Systemspezifikation, die in weiten Teilen gleichzeitig als Pflichtenheft für das Entwicklungs- und Integrationsprojekt dient. Achten Sie dabei darauf, dass darin auch die Systemtests als Abnahmekriterien für die Implementierungsphase spezifiziert sind. Nach Implementierung und erfolgreicher Abnahme startet der Projektteil, in dem Sie als Auftraggeber am meisten involviert sind, wenn es nämlich um die Integration in Ihre Produktionsanlage geht. Welches System eigentlich? Die Entscheidung über den geeigneten Ansatz führt primär über die Berücksichtigung der Anforderungen der Anwendung, der Verfügbarkeit von erfahrenen Entwicklern von Bildverarbeitungssystemen sowie der anvisierten Balance aus Entwicklungsversus Produktionskosten eines Systems. Die Antwort auf „Welches System verwende „Einer der komplexesten Teile eines Bildverarbeitungssystems ist sein Algorithmus zur Bildanalyse“ ich für meine Automatisierung?“ reduziert sich somit auf folgende drei Strategien: Nur in besonderen Applikationen oder in Fällen in denen die Hardware an ihre Grenzen stösst, ist eine traditionelle Programierung heutzutage noch notwendig: Geht es um die Identifikation von Objekten mittels Texterkennung, Strich-Code oder 2-D-Code und um die Überprüfung von geometrischen oder farblichen Spezifikationen, dann sind Smart Cameras und Graphische Programmierung meist die bei Weitem günstigste, schnellste und zukunftssicherste Lösung. Gleiches gilt für die Untersuchung einfacher Oberflächen auf Defekte. Smart Cameras reduzieren die Zeit der Applikationsentwicklung und das damit verbundene wirtschaftliche Risiko dramatisch. Sollen Naturprodukte wie Obst, Gemüse, Fleischwaren, Backwaren oder ähnliches nach Form, Größe, Farbe oder Defekten klassifiziert werden, so liefern hochentwickelte Software-Werkzeuge mit selbst lernen den Algorithmen aus der Welt der Künstlichen Intelligenz eine sehr schnelle und zuverlässige Lösung. Dieser Ansatz ist auch optimal, wenn eine regelbasierte Überprüfung von sehr komplexen Bauteilen selbst mit Graphischer Programmierung zu aufwändig wäre. Auch hier kann die Künstliche Intelligenz defekte Teile nach einem Training mit Positiv-Beispielen zuverlässig erkennen. www.framos.de Whitepaper zum Thema: Sie interessieren sich für tiefgreifendere Infos? Dann sollten Sie das exklusive Whitepaper hierzu lesen: http://bit.ly/1ST1Eim INDUSTRIELLE AUTOMATION 4/2015 17

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