Ursprünglich hat Stemmer Imaging, Puchheim, das Bildverarbeitungs­system für eine Anwendung im Bergbau entwickelt, bei der ein etwa 2 m breites Förderband Gesteinsbrocken verschiedener Größen und Farben mit hoher Geschwindigkeit zur nächsten Verarbeitungsstation transportiert. Die Aufgabe bestand in dieser Anlage darin, bestimmte Gesteine während des Transports in sehr kurzer Zeit zu klassifizieren, ihre geometrischen Merkmale und ihre Position auf dem Fließband zu erkennen und die gefundenen Objekte anschließend über Auswerfer vom Förderband zu entfernen.

Eine erschwerende Randbedingung neben der im Bergbau üblichen Staub- und Schmutzentwicklung sowie den wechselnden Licht- und Temperaturverhältnissen war dabei unter anderem die Tatsache, dass sich das dunkle Gestein nur geringfügig von der dunklen Farbe des Transportbandes abhob. Zudem musste das System die gesuchten Objekte innerhalb kürzester Zeit erkennen, um den nachfolgenden Ausschleuse-Mechanismus rechtzeitig und genau zu aktivieren. Was im Bergbau unter harten Bedingungen zuverlässig funktioniert, ist auch für Kunststoff-verarbeitende Unternehmen eine Lösung.

Kamera in Sicherheitsverwahrung

Die Aufgabe zur Gesteinssortierung haben die Projektbeteiligten mithilfe von Bildverarbeitungs-Komponenten von Stemmer Imaging gelöst. Dessen Experten untersuchten die optimale Kombination der geeigneten Komponenten dabei vorab im Zuge einer Machbarkeitsstudie. Zur Ausleuchtung des Bildaufnahmebereichs wählten sie eine 250 cm breite, wassergekühlte Zeilenbeleuchtung des Typs Lux HD-2500/WH des Herstellers Hema, die eine Stromaufnahme von 40 A bei einer Spannung von 36 V und damit eine Leistung von 1.440 W aufweist. Daher erfordert der Betrieb dieses ­regelbaren Leuchtbalkens Starkstrom-Netzteile.

Die Bildaufnahme erfolgt durch eine 3CMOS-Farbzeilenkamera des Typs LT400 CL-F mit 4.096 Bildpunkten des dänischen Herstellers JAI. Sie ist mit einer Camera-Link-Schnittstelle ausgestattet und überträgt die anfallenden Datenmengen von bis zu 276 MB/s im Camera-Link-Medium-Modus. Um den rauen Umgebungsbedingungen des Einsatzortes zu widerstehen, umgibt diese Zeilenkamera ein doppelwandiges Kameraschutzgehäuse mit Wasserkühlung. In dieser stabilen Verpackung ist sichergestellt, dass die Kamera immer im geforderten Temperaturbereich arbeitet und den elektrisch leitenden Kohlestaub von der Kamera fernhält.

Um stets einen freien Blick der Kamera auf das transportierte Schüttgut zu gewährleisten, hält ein Druckluftvorhang die Sichtscheibe des Gehäuses frei von Verunreinigungen.

Derartige Spezialgehäuse bezieht Stemmer Imaging von externen Lie­feranten und passt sie dann nach den vorliegenden Spezifikationen an die jeweilige Aufgabenstellung an. In diesem Fall integrierte das Unternehmen alle Bildverarbeitungskomponenten und übernahm Einbau sowie Anschluss der Kamera.

Schnell wie der Blitz

In der beschriebenen Anwendung nimmt die JAI-Kamera Farbzeilen­bilder des Schüttguts auf und leitet die Bilddaten an einen PC weiter, in dem ein Frame Grabber des Typs Micro-Enable IV-VD4-CL von Silicon Software für die sofortige Verarbeitung der aufgenommenen Bilder und die Klassifizierung der Objekte sorgt. Kernstück dieser Bilderfassungskarte ist ein FPGA-Baustein, der mit der Entwicklungsumgebung Visual-Applets 2.0 von Silicon Software programmiert wurde. Diese Plattform ermöglicht ein effizientes Programmieren von FPGAs. Aufgrund der optimierten Verarbeitungsroutinen und der Nutzung der FPGA-Ressourcen erreicht das System eine extrem schnelle Objektklassifizierung mit Erkennungszeiten von unter 0,02 ms.

Die Klassifizierung der Objekte in der Bergbauanwendung umfasst dabei Merkmale wie die Fläche und Farbe der Objekte, ihren Schwerpunkt in x- und y-Richtung, das umrandende Rechteck, ihren orthogonalen und diagonalen Umfang sowie die Kompaktheit der einzelnen Gesteinsbrocken. Die Errechnung des Schwerpunkts ist erforderlich, um die genaue Lage der Schlechtteile zu kennen und so das nachfolgende Ausschleusen über die Aktuatoren zu ermöglichen. Dabei muss das System die exakte Position, den Zeitpunkt und die Dauer der Einwirkung durch die Aktuatoren berechnen, um das erkannte fehlerhafte Teil zuverlässig auszuschleusen. Für Anwendungen in der Kunststoffindustrie lassen sich die Fehlerkriterien je nach Bedarf anpassen. Denkbar sind beispielsweise Klassifizierungen nach Farbe, Größe oder Verschmutzungsgrad.

In Bezug auf die Bildverarbeitung umfasst das System zunächst die Aufnahme eines RGB-Kamerasignals mit 10 Bit je Ebene, das anschließend einem White-Balance-Abgleich unterzogen wird. Diese Daten wandelt der FPGA danach in den HSI-Farbraum, um den Hintergrund und die Gutteile in Punkto Farbe zu definieren. Es entstehen so drei Ebenen: gut, unbekannt und Hintergrund. Auf dieser Basis erfolgt eine Bildsegmentierung mithilfe einer Blob-Analyse, um so die gefundenen Objekte ihren Merkmalen entsprechend zu klassifizieren.

Wird auf diese Weise ein fehlerhaftes Element erkannt, steuert der Frame Grabber nachfolgende I/O-Module an,  die die Aktuatoren zum Ausstoßen der unerwünschten Teile veranlassen.

Software sortiert alles

„Für die gesamte Entwicklung dieses Systems waren rund fünf Manntage erforderlich“, schätzt Jörg Schmitz aus dem technischen Vertrieb von Stemmer Imaging, der für die Planung des Projekts verantwortlich war. Ein wesentlicher Teil bestand dabei in der Programmierung des FPGAs mithilfe von Visual-Applets 2. Hier profitierte der Kunde von den Erfahrungen des Unternehmens, das als erster Partner von Silicon Software die Kriterien erfüllte, um als Visual-Applets Design Center (VADC) tätig zu sein.

Mit seinen Visual-Applets Competence Centern (VACC) und den darüber hinaus gehenden VADCs hat Silicon Software ein zweistufiges Zertifizierungssystem eingeführt. Damit verbunden ist eine Qualitätsaussage, die Anwendern hilft, für ihre Visual-Applets-Projekte einen geeigneten Partner zu finden. Ein VACC führt Schulungen und Beratungen zu diesem FPGA-Programmierwerkzeug durch. VADCs gehen noch einen Schritt weiter: Sie lösen Bildverarbeitungs-Anforderungen per FPGA-Programmierung durch Visual-Applets, was in der beschriebenen Anwendung der Fall war. Für den Kunden war es dabei zudem wichtig, dass er die vorbereiteten Source-Codes selbst weiterentwickeln kann, was im Design des Systems berücksichtigt ist.

Das beschriebene System ist inzwischen beim Endkunden installiert und in Betrieb gegangen. Es ist jedoch nicht auf Anwendungen im Bergbau oder der Kunststoffindustrie limitiert: Im Prinzip eignet sich diese Lösung für alle Anwendungen, bei denen schnell bewegtes Schüttgut klassifiziert und sortiert beziehungsweise ausgestoßen werden soll. Dazu zählen auch Applikationen, bei denen andere Rohstoffe, wie Kunststoff-Granulate oder Lebensmittel, sortiert werden sollen.

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Über den Autor

Peter Stiefenhöfer ist Leiter Marketing & Öffentlichkeits­arbeit bei Stemmer Imaging in Puchheim.