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17.05.2018

Hyperspectral-Kameras mit Software von MVTec Software GmbH

Der Blick ins Verborgene

Industrielle Bildverarbeitung mit Hyperspectral Imaging blickt unter die Oberfläche – und unterstützt dadurch die Qualitätssicherung in verschiedenen Branchen, von der Lebensmittelindustrie bis zur Landwirtschaft.

Mit einer speziellen Software lassen sich verborgene Druck- oder Schimmelstellen besser erkennen (© MVTec)

Hyperspektral-Kameras können digitale Bilddaten aus einem sehr breiten elektromagnetischen Spektrum aufnehmen. Während konventionelle Kameras – ähnlich wie das menschliche Auge – lediglich die Wellenlängen der Grundfarben Rot, Grün und Blau wahrnehmen, können hyperspektrale Systeme Hunderte von verschiedenen Wellenlängen erkennen. Das Spektrum reicht dabei von Wellenlängen im Ultraviolett-Bereich bis hin zur langwelligen Infrarot-Strahlung.

Dadurch werden auch Materialeigenschaften sichtbar, die unter der Oberfläche eines Objekts liegen und mit bloßem Auge nicht zu erkennen sind. Das funktioniert, weil Abweichungen in bestimmten Materialeigenschaften die Oberfläche so verändern, dass nicht wahrnehmbare Lichtwellen anders reflektiert werden als im "Normalzustand."

Damit Maschinen besser sehen können

Die Hyperspektral-Technologie lässt sich mit der industriellen Bildverarbeitung (Machine Vision) kombinieren, um Gegenstände exakter identifizieren und inspizieren zu können.

Für solche Anwendungsfälle in der Qualitätssicherung bietet die Machine-Vision-Software Halcon des Münchner Software-Herstellers MVTec GmbH entsprechende Funktionen. Diese Software ermöglicht es unter anderem, unterschiedliche Objekte durch die feine Abstufung in ihren via Hyperspectral Imgaging gemessenen Grauwerten zu differenzieren. Auch geringfügige Abweichungen in diesen Grauwerten deuten auf bestimmte Eigenschaften hin, auf deren Basis sich Objekte klar voneinander abgrenzen lassen. Überdies können unterschiedliche Grauwerte auch auf Materialfehler oder Beschädigungen hinweisen.

Verarbeitung von Datenmassen

Die Verarbeitung hyperspektraler Bilddaten läuft in mehreren Schritten ab: Zunächst werden mittels Bildverarbeitungssoftware einzelne Pixel genau klassifiziert. Die Anzahl der Kanäle spielt dabei keine Rolle. Nach Angaben von MVTec lassen sich Bildinformationen aus Hunderten von verschiedenen Wellenlängen (Kanälen) verarbeiten, denn die Bilddaten tragen die Informationen aller Kanäle in sich.

Die Werte der einzelnen Pixel im entsprechenden Kanal werden mit Referenzdaten verschiedener Klassen verglichen, was die eindeutige Zuordnung der Bildpunkte zu einer bestimmten Klasse ermöglichen soll. Anschließend führt die Machine-Vision-Software noch eine weitere Analyse durch, bei der die Bilddaten hinsichtlich Form oder Textur nachverarbeitet werden.

Anhand bestimmter Parameter sollen sich die Objekte damit noch genauer identifizieren lassen. Weisen die Objekte eine ähnliche Form auf, werden zudem die Textur-Parameter zur Unterscheidung herangezogen, um die Erkennungsraten zuverlässig zu halten.

Aufgrund seiner "tiefblickenden" Fähigkeiten eignet sich Hyperspectral Imaging in Kombination mit der industriellen Bildverarbeitung für die Qualitätssicherung in verschiedenen Branchen, etwa in der Lebensmittelindustrie. Dort kann eine Hyperspektral-Kamera verborgene Schimmelschichten auf Nahrungsmitteln detektieren. Frischfleisch und Wurstwaren lassen sich durch die Bestimmung des Fettgehalts oder der Belastung mit Keimen qualitativ einstufen.

Auch die Qualität von Obst und Gemüse kann verlässlich bewertet werden: So werden Druckstellen oder Wurmlöcher, die unter der Schale eines Apfels verborgen sind, sicher erkannt. Auf diese Weise lassen sich minderwertige Früchte automatisiert aussortieren, bevor sie in die weitere Wertschöpfungskette gelangen.

Den Reifegrad von Früchten bestimmen

In der Landwirtschaft lässt sich Hyperspectral Imaging einsetzen, um beispielsweise den Reifergrad von Früchten zu bestimmen. Dies funktioniert über die Erkennung von Farbspektren, die von Inhaltsstoffen wie Zucker und Säuren durch die Schale hindurch ausgesendet werden. Auf Basis der Informationen über den Reifegrad lässt sich der Erntevorgang mithilfe von Pflückrobotern automatisieren.

Die Qualität von Obst und Gemüse kann mithilfe von Hyperspectral Imaging verlässlich bewertet werden. (© MVTec)

Ähnliches gilt für die Kartoffelernte: Durch die Hyperspektral-Analyse können Kartoffelknollen von Steinen unterschieden werden, obwohl diese ihnen zum Verwechseln ähnlich sehen. Auch lassen sich bestimmte Weizensorten nach verschiedenen Qualitätsstufen sortieren.

Und schließlich kommt Hyperspectral Imaging auch in der Pharmazie zum Einsatz: So erkennt die Technologie eindeutig die Zusammensetzung und die Inhaltsstoffe von unterschiedlichen Tabletten, die sich rein äußerlich sehr ähneln. Auf diese Weise wird gewährleistet, dass Arzneimittel mit verschiedenen Wirkstoffen immer in die richtigen Verpackungen einsortiert werden.

Johannes Hiltner

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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