Bildverarbeitung

Die (digitale) Bildverarbeitung nutzt die Mittel der Signalverarbeitung zur Aufbereitung und Speicherung von visuellen Informationen. Im Gegensatz zur Bildbearbeitung, welche sich mit der Manipulation von Bildern zur anschließenden Darstellung beschäftigt, dient die Bildverarbeitung als eine Zwischenstufe zu einer weitergehenden maschinellen Bearbeitung (Bildsegmentierung, Bilderkennung, Bildverstehen, und Mustererkennung). Bildverarbeitung wird unter anderem verbreitet im Maschinenbau und der Medizintechnik eingesetzt. Mit Methoden der Bildverarbeitung werden in Maschinen Objekte vermessen, Objekte inspiziert oder codierte Informationen gelesen. Röntgen- und Ultraschallgeräte liefern mit der Bildverarbeitung Bilder, die der Arzt einfacher deuten kann. Röntgengeräte in Sicherheitszonen untersuchen Gepäck und Kleidung automatisch nach gefährlichen Objekten (Waffen etc.). Ein weiteres Feld ist die Qualitätssicherung in Fertigungs- und Produktionsprozessen.

Anwendungen der Bildverarbeitung

Vermessung von Objekten Eine häufige Aufgabe maschineller Bildverarbeitung ist die automatisierte Vermessung von Objekten (vor allem Position und Drehlage). Zum Beispiel in der Halbleiterfertigung ist die präzise Bestückung von Bauteilen erforderlich. Um die Genauigkeit garantieren zu können wird ein Bild des Bauteils aufgenommen und automatisch vermessen. Es wird zum Beispiel die Position der Ecke eines Chips in einem Bild gemessen. Mit dieser Information kann dieser Chip präzise positioniert werden.

Gesucht wird im Allgemeinen nach geometrischen Mustern (Eck, Kreis, Kreuz...) oder nach einem Muster, das von einem 'golden Sample' eingelernt wurde. Es wird zum Beispiel auf einer Chip-Bestückmaschine ein Chip vor die Kamera gefahren und ein Muster am Chip gelernt. Bei allen weiteren Chips wird von der Bildverarbeitung automatisch nach diesem Muster gesucht und die Position im Bild gemessen.

Inspektion von Objekten

Bei dieser Anwendung werden automatisch bestimmte Eigenschaften in einem Bild überprüft. Zum Beispiel wird bei einer Bier-Abfüllanlage geprüft, ob in jeder Flasche gleich viel Bier eingefüllt wurde. Dazu wird ein Bild des Flaschenhalses gemacht und die Flüssigkeitskante gemessen. Vor der Abfüllung wird geprüft ob der Flaschenhals Risse oder Absplitterungen aufweist.

Eine andere Anwendung ist die Vermessung von Kleber in der Mikromechanik. Bei der Fertigung von Kameramodulen für Mobiltelefone wird Kleber auf den Linsenhalter aufgetragen. Um eine gleichmäßige Qualität der Produktion zu gewährleisten wird die Form dieses Klebers in einem Bild geprüft. Wenn der Kleberauftrag nicht innerhalb gewisser Toleranzen liegt wird das Bauteil ausgeschieden.

In der Halbleiterfertigung werden zum Beispiel Chips automatisch auf Risse oder Ausbrüche untersucht.

Lesen von codierten Informationen

Mittels Bildverarbeitung können aus Bildern codierte Informationen automatisiert ausgelesen werden. Zum Beispiel kann ein in DataMatrix-Form codierter Text ausgelesen werden oder Information mittels OCR als Klartext extrahiert werden.

In der Automobilfertigung werden z. B. Seriennummern von Bauteilen in DataMatrix-Form codiert. Wenn eine Baugruppe einen Fertigungsbereich erreicht, wird mit einer Kamera ein Bild des Codes aufgenommen und der Code ausgelesen. Mit dieser Seriennummer erhalten Maschinen des Fertigungsbereichs von einem Server Informationen, wie die Baugruppe zu behandeln ist.

Objekte der Bildverarbeitung

Die in der Bildverarbeitung manipulierten Objekte lassen sich nach verschiedenen Gesichtspunkten klassifizieren: Typ

• Reflexionsbilder (z. B. Kameraaufnahmen, Radaraufnahmen, Multispektralaufnahmen)
• Projektionsbilder (z. B. Röntgenaufnahmen, Ultraschall, Elektrophoretogramme)
• Schematisierte Bilder (z. B. Karten, Pläne, Dokumente)

Manchmal findet sich auch die Unterscheidung zwischen Reflexions- (s. o.), Absorptions- (Röntgen), und Emissionsbildern (astronomische Aufnahmen, Nuklearaufnahmen) in der Fachliteratur.

Codierung

• Rasterbilder (z. B. konventionell auf quadratischem Gitter)
• Kettencodierung (durch Richtungsangaben beschriebene Bildlinien)
• Transformationscodierung (Ergebnis einer Reihenentwicklung)
• Fraktale Codierung (Ausnutzung von Selbstähnlichkeit)

Operationen der Bildverarbeitung

Die Operationen in der Bildverarbeitung lassen sich in drei Klassen einteilen: Punktoperatoren, lokale Operatoren und globale Operatoren. Diese Einteilung basiert darauf, wie viele Bildpunkte bei dem jeweiligen Verfahren für die Berechnung eines neuen Grau- oder Farbwertes f(x,y) eines Bildpunktes (x,y) betrachtet werden.

Punktoperatoren transformieren jeden Punkt eines Bildes einzeln nur in Abhängigkeit vom Grau- oder Farbwert und ggf. der Position im Bild. Beispiele hierfür sind Histogrammtransformationen wie die Histogrammspreizung oder die Histogrammäqualisation. Lokale Operatoren berechnen einen neuen Farb- oder Grauwert eines Bildpunktes immer auf Basis einer Nachbarschaft oder einer örtlich begrenzten Region um den Punkt. Hier seien als Beispiele Rangordnungsoperatoren oder morphologische Operatoren genannt. Globale Operatoren betrachten für die Transformation eines jeden Pixels immer das gesamte Bild, was beispielsweise bei der Fouriertransformation der Fall ist.

Histogramm

In der digitalen Bildverarbeitung versteht man unter einem Histogramm die statistische Häufigkeit der einzelnen Grau- bzw. Farbwerte in einem Bild. Das Histogramm eines Bildes erlaubt eine Aussage über die vorkommenden Grau- bzw. Farbwerte und über Kontrastumfang und Helligkeit des Bildes.

Typische Punktoperatoren bewirken eine sichtbare Änderung im Histogramm. So wird es bei einer Histogrammspreizung zwecks Erhöhung des Kontrasts auseinandergezogen oder bei einer Histogrammverschiebung zwecks Helligkeitskorrektur durch Addition einer Konstante verschoben. Eine klassische Anwendung von Histogrammen in der Bildverarbeitung liegt in der Äqualisation (auch Egalisierung oder Einebnung genannt), bei der eine Gleichverteilung der Grau- bzw. Farbwerte berechnet wird. Dadurch kann eine bessere Verteilung der Farbgebung erreicht werden, die über eine bloße Kontrastverstärkung hinausgeht.

Quelle: Wikipedia

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