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30.04.2013

Bildverarbeitungssoftware Halcon Version 11.0

Objekte schnell unterscheiden

Bildverarbeitungssoftware Halcon Version 11.0

In der Bildverarbeitung gilt das Identifizieren nur über Objekteigenschaften, also nur durch das Betrachten, als Königslösung. In der Version11 der Software Halcon stellt MVTec, München, dazu jetzt die neue ­samplebasierte Identifikation (SBI) zur Verfügung. Durch Vorzeigen und Lernen kann SBI laut Hersteller Objekte nur anhand ihrer Merkmale wie Textur oder Farbe erkennen. SBI identifiziere auch aus unterschiedlichen Blickwinkeln sicher. Dieses Verfahren soll bei der Unterscheidung Tausender Objekte sehr robust und schnell arbeiten. Ein großer Vorteil ist vor allem das schnelle und unkomplizierte Trainieren der Objekte.

Mit dieser Technologie können vortrainierte Objekte allein anhand ihrer Merkmale wie Textur oder Farbe erkannt werden, also nur auf Sicht. Spezielle Aufdrucke wie Barcodes oder Datacodes werden zur Identifikation nicht benötigt.

Für viele Applikationen wäre es wünschenswert, Objekte ohne spezielle Aufdrucke wie Barcodes oder Datacodes zu identifizieren. Entweder verfügen die Objekte gar nicht über solche Aufdrucke, oder man kann solche Aufdrucke nicht anbringen, wie bei losem Obst, Gemüse oder Eisenwaren. Oder es kann nicht garantiert werden, dass die Aufdrucke sichtbar angebracht sind, wie bei Objekten, die auf einem Fließband liegen und bei denen sich der Aufdruck auf der Unterseitebefindet.

Bislang war die automatische Erkennung solcher Objekte durch Bildverarbeitung kaum möglich, es sei denn mit einem sehr speziellen und aufwendigen Aufbau. Der Softwarehersteller hatte von Beginn an bestimmte Ansprüche an die neu zu entwickelnde Technologie: SBI sollte nicht eingeschränkt in Bezug auf den Typ des Objekts sein, sich in hohem Maß robust zeigen,auch bei Tausenden zu erkennenden Objekten sehr schnell sein und für Nicht-Experten eine hohe Benutzerfreundlichkeit bieten. SBI weist nach Unternehmensangaben all diese Eigenschaften auf.

Wie arbeitet SBI? Es gibt eine Offline- und eine Online-Phase. Der Benutzer benötigt meist nur ein Beispielbild von jedem Objekt, das identifiziert werden soll, selten zwei. Dann muss der User entscheiden, ob nur Texturmerkmale anhand von Grauwerten oder ob auch Farben hinzugezogen werden sollen. Auf der Grundlage der Einzelbilder wird dann ein sogenannter Sample Identifier vorbereitet und trainiert. SBI extrahiert dazu automatisch aus jedem Bild vorgegebene Merkmale und Eckpunkte oder Bereiche mit homogenen Grauwerten. Diese Merkmale werden dann in Beziehung gesetzt zu den benachbarten Bereichen. Dadurch kann die Textur eines Objekts beschrieben werden. Ähnlich gilt das für Farbmerkmale, wenn sie ausgewertet werden.

Ein solcher Sample Identifier kann als virtuelles Warenlager gesehen werden. Zwar können der Speicherbedarf und die Laufzeit der Vorbereitungsphase hoch sein, für eine typische Applikation muss diese Vorbereitung jedoch nur einmal erfolgen. Danach wird der einmal vorbereitete Sample Identifier mit den Objekten nur einmal trainiert, das virtuelle Warenlager wird also aufgefüllt. Dieses Training erfolgt für jedes Objekt in Millisekunden.

In der Online-Phase wird das Bild eines Objekts mit den trainierten Bildern im virtuellen Warenlager verglichen und das erkannte Produkt ausgegeben. Und das alles in erstaunlicher Geschwindigkeit. Auch bei Tausenden vorgehaltenen Objekten erhöht sich die Laufzeit nur marginal. Die Laufzeit eines SBI-Vergleichs liegt laut Hersteller stabil je nach Objekt zwischen einigen Zehntel-und einigen Hundertstelsekunden. Aufgrund der Tatsache, dass die Software über eine automatische Parallelisierung (AOP) verfügt, kann die Leistungsfähigkeit moderner Multicore-Prozessoren herangezogen werden. Das macht SBI auch für zeitkritische Applikationen interessant.

Auch unter widrigen Bedingungen soll SBI sehr robust laufen. Wenn also Objekte in der Betriebsphase aus einem anderen Winkel, bei anderen Lichtverhältnissen, teilweise verdeckt, in unterschiedlicher Orientierung, in einer anderen Größe oder mit verdeckenden anderen Objekten aufgenommen werden, findet SBI trotzdem zuverlässig das Vergleichsobjekt im virtuellen Warenlager.

Viele Objekte präsentieren je nach Blickrichtung eine andere Ansicht (man denke an Produkte im Supermarkt). Es sind also typische 3D-Objekte, von denen mehrere Trainingsbilder gemacht werden müssen, um die Trefferquote der Identifikation mit SBI zu erhöhen. Es reicht meist, Bilder mit 45 Grad Unterschied zu nehmen. Mit wenigen Bildern steigert sich die Robustheit der Applikation.

Andere Objekte wie Tüten, Säcke, Zeitungen, Gemüse, Salat und ähnliche können perspektivisch deformiert oder geknittert sein. Auch in einem solchen Fall reichen meist wenige Trainingsbilder aus, um die notwendige Robustheit zu erreichen.

MVTec Software GmbH
www.mvtec.com

Unternehmensinformation

MVTec Software GmbH

Arnulfstraße 205
DE 80634 München
Tel.: 089 457695-0
Fax: 089 457695-55

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