Bildverarbeitung ist die klassische Technologie wenn es um die Qualitätssicherung in der industriellen Fertigung geht. Aus diesem Bereich ist das „maschinelle Sehen" in den letzten Jahrzehnten entstanden. Die hohen Qualitätsstandards, wie sie u.a. in der Automobilindustrie vorherrschen, haben dafür gesorgt, dass aus einer High-End-Technologie Standard­produkte entstanden sind, die heute in vielfältigen Applikationen eingesetzt werden. Ein Anwendungsbereich, der erst in jüngerer Zeit erschlossen wurde, ist die Sortierung von Agrarprodukten.

Der enorme Kostendruck der Automobilindustrie hat dazu geführt, dass aus Ingenieurlösungen Produkte wurden, die klein, kompakt und sehr preiswert sind. Ein konsequentes Ergebnis dieser Entwicklung ist die sog. intelligente Kamera oder eine Stufe darunter der Visionsensor. Bei diesen Systemen handelt es sich - wenn man es ganz genau nimmt - um ausgewachsene Bildverarbeitungssysteme, die noch vor weniger als fünf Jahren einen Schaltschrank gefüllt hätten, deren Elektronik und Software heute aber bei gleicher oder sogar gesteigerter Leistung in einem Kameragehäuse der Abmaße 50x50x65 mm Platz haben. Die Integration der kompletten Auswerteeinheit, einschließlich des Sensors und der Beleuchtung, in einem Gehäuse, ermöglichen den Einsatz solcher Systeme auch in rauen Umgebungsbedingungen, wie sie u. a. in der Nahrungsmittelindustrie vorherrschen.

Leistungsfähige Hardware auf ­kleinstem Raum
In Umgebungen, wo Nahrungsmittel hergestellt oder verarbeitet werden, ist es notwendig, sämtliche Anlagen regelmäßig und gründlich zu reinigen. So müssen auch die dort eingesetzten Visionsysteme gegenüber Wasser und Reinigungsmitteln, aber auch gegenüber hohen Temperaturen unempfindlich sein. Durch die kompakte Integration aller Elemente in ein sehr kleines Gehäuse ist es möglich, die komplette Einheit in einem hermetisch abgedichteten Übergehäuse unterzubringen. Die modernen Prozessoren, die in diesen Systemen zum Einsatz kommen, haben eine sehr geringe Verlustleistung, die sich auch über die sehr kleinen Oberflächen dieser Gehäuse abführen lassen. Damit sind die Visionsensoren nicht nur überall ohne Schaltschrank einsetzbar, sondern sie sind auch äußerst robust gegenüber Umgebungseinflüssen.
Trotz ihrer kompakten Bauform stehen in den Systemen alle Komponenten zur Verfügung, die auch in einem PC-basiertem Bildverarbeitungssystem vorhanden sind. Die Systeme haben ein Echtzeitbetriebssystem mit einem Ethernet Stack, über den die Kommunikation mit der Außenwelt abläuft, digitale I/Os sowie eine serielle Schnittstelle. Für die Bildaufnahme werden die gleichen hochwertigen Sensoren (u. a. von Sony) verwendet, die auch in den „nicht-intelligenten" Kameras verbaut werden. Die Rechenleistung in den Sensoren reicht bis zu 8.000 MIPS, was in etwa einer Pentium CPU mit 2 GHz Taktfrequenz entspricht.

Von der Smart Kamera zum ­Visionsensor
Es sind also von der Hardware keine Einschränkungen vorhanden, die leistungsfähigen Softwarepakete, die auf den diskret aufgebauten Rechnern entwickelt wurden, auch auf diese kompakten Systeme zu portieren. Damit stehen leistungsfähige und einfach zu bedienende Softwarepakete zur Bildauswertung zur Verfügung. Auch die komfortable Programmierung dieser Systeme steht in nichts derer diskret aufgebauter Systeme nach. Die Prüfsoftware kann einfach per Drag und Drop erstellt werden, so dass der Anwender selbst diese Systeme einfach parametrieren und/oder programmieren und damit in seine Prüfanlagen integrieren kann.
Um dies für die Visionsensoren noch weiter zu vereinfachen, hat die EVT die grafische Programmieroberfläche für ihre Smart Kameras weiter überarbeitet. Der Funktionsumfang wurde gezielt auf einzelne Aufgabenstellungen reduziert und die Bedienoberfläche an die Bedürfnisse der Kunden angepasst. Damit wurde aus der EyeSpector Smart Kamera Familie die EyeSensor Familie. Das gezielte Vereinfachen der Software lässt aus einem Smart Kamera Vision System einen Visionsensor werden. Die verwendete Hardware bleibt meist identisch, der Funktionsumfang und die Bedienung werden durch die Fokussierung auf dedizierte Aufgabenstellungen soweit vereinfacht, dass der Einsatz dieser Visionsensoren genau so unkompliziert ist wie der einer Lichtschranke.

Olivensortierung im Handumdrehen
Ein Beispiel für so einen spezialisierten Visionsensor aus der EyeSensor Familie stellt der Olivensortiersensor dar. Die Basis dieses Produktes ist eine Smart Kamera mit Farbsensor, die Bildauswertung erfolgt mit den Farbbildauswertebefehlen der EyeSpector Software. Damit sich der Anwender nicht mit den Einzelheiten der Bildverarbeitung auseinander setzen muss, wurde eine spezielles UserInterface entwickelt, in dem der Anwender nur die Farbe und in einer erweiterten Ausbaustufe Flecken einlernen kann. Das Einlernen ist speziell auf die Aufgabenstellung in den Sortieranlagen von Oliven abgestimmt.
Die Oliven fallen auf ein Sortierbrett mit nxm Zeilen und Spalten, an jeder Kreuzungsstelle befindet sich eine Vertiefung in die jeweils eine Olive passt. Sobald nun das Brett mit Oliven gefüllt ist, nimmt die Kamera ein Bild vom gesamten Brett auf. Die einzelnen Felder in denen die Oliven liegen werden ausgewertet und abhängig davon, ob die Olive den eingelernten Merkmalen entspricht, wird diese entweder aussortiert oder aber in die Weiterverarbeitung geleitet.
Der Anwender gibt dem Sensor vor, wie viele Zeilen und Spalten sein Sortierbrett in der Maschine aufweist. Danach muss er das erste Prüffeld auf dem Brett positionieren und von diesem ausgehend das linke und untere Prüffeld. Sämtliche weiteren Prüffelder werden anhand dieser Vorgaben dann äquidistant angelegt. Damit ist der Sensor eingerichtet und der Prüfbetrieb kann starten. Als nächstes muss das Farbmerkmal eingelernt werden. Dazu legt der Anwender eine Olive der Farbe, die er sortieren möchte, in die linke obere Ecke des Sortierfeldes und lässt die Farbe in diesem Feld von der Software übernehmen. Damit sind automatisch alle Felder eingelernt und können jetzt auf die gesuchte Olivenfarbe hin überprüft werden. Dies ist der gesamte Einlernvorgang, den der Anwender des EyeSensor Systems für die Farbkontrolle durchzuführen hat, dann ist das System einsatzbereit - ein Umrüsten auf eine andere Farbe erfolgt genauso schnell.

Im Vordergrund das Sensorkonzept
Neben der reinen Farbe kann der Anwender noch auf dunkle Flecken auf der Oliven-Oberfläche prüfen lassen. Dieses Merkmal wird ebenfalls anhand einer Musterolive, die in das Sortierfeld eingelegt wird, vorgegeben. Der Anwender kann in diesem Fall auch einen Prozentanteil der Oberfläche, die bedeckt ist, angeben, das Ergebnis der Musterolive ist ebenfalls ein Prozentanteil, den die Software ermittelt und dem Anwender dann ausgibt, so dass er noch eingreifen kann. Das Ziel für jede Anwenderinteraktion war es immer, den Sensorgedanken in den Vordergrund zu stellen.
Das Komplexeste was bei diesem Sensor einzurichten ist, ist die Kommunikation zur Ansteuerung der Selektionsklappen, die unter dem Sortierbrett angebracht sind. Diese Einheit wird aber vom Maschinenbauer komplett erstellt und so konnte ein einfaches Protokoll für die serielle Schnittstelle des Sensors verwendet werden. Für jede Reihe wird ein String aus Nullen oder Einsen übertragen, wobei die Eins die Steuereinheit anweist, die Klappe zu öffnen. Diese Kommunikation bekommen die Anwender der Anlage nicht zu sehen, da es sich um eine abgeschlossene Einheit handelt. Der Vorteil dieser Ergebnisübertragung liegt darin, dass sie sehr einfach ist, dadurch sehr robust gegenüber Fehlern und auch jederzeit von einem Techniker überprüft werden kann. Auch hier stand der Sensorgedanke im Vordergrund. Gleichzeitig wurde berücksichtigt, dass die Anlagen in Bereichen eingesetzt werden, in denen technisches Know-how komplexer Systeme nicht ohne weiteres vorausgesetzt werden kann.

Hoher Komfort, geringe Kosten
Der Olivensortiersensor ist ein Beispiel der neuen Produktkategorie Visionsensor, die sich immer weitere Bereiche, in denen bisher diskret aufgebaute Bildverarbeitungssysteme eingesetzt wurden, erschließen. Dies ist u.a. so, weil die Rechenleistung den diskreten Systemen in nichts nachsteht, aber diese Systeme um eine Größenordnung preisgünstiger sind.
Die Softwareprodukte sind auf den Hardwareplattformen der Sensoren vorhanden, das Know-how ,damit leistungsfähige Applikationen zu erstellen, ist ebenfalls vorhanden und der so erzielbare Preisvorteil wird sicher zum Erfolg der Visionsensoren beitragen.
Gerade der Olivensortiersensor ist ein sehr gutes Beispiel für diese Art der Bildverarbeitung: in den türkischen Olivenanbaugebieten, wo diese Sensoren zum Einsatz kommen, wäre es nur selten möglich ein PC-basiertes Bildauswertesystem aufzubauen. Alleine der Schaltschrank mit dem Klimagerät, das der PC erforderte, kostet mehr als der komplette Visionsensor.