PlugIn Name
Beschreibung
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Künstliche Intelligenz (Deep Neural Network). Trainieren und auswerten beliebiger auch schwer zu detektierender Objekte und Merkmale. Generator zur Vervielfältigung von Trainingsbildern integriert. Durch automatisierte Veränderung der Eingangsbilder (strecken, heller, dunkler, verschieben uvm.) werden aus wenigen Eingangsbildern tausende von Lernbildern erzeugt. Auch bei rotierten Objekten anwendbar.
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Künstliche Intelligenz (HOG). Rein kanten- und gradientenbasierte künstliche Intelligenz. Flexiblere und wesentlich stabilere Lösung als die oft in Bildverarbeitungssystemen integrierten Mustererkennungen. Für Erkennung schwieriger Merkmale geeignet. Auch bei rotierten Objekten anwendbar.
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Mehrere Prüfschritte zur Erfassung von 3Daten. Normalize Image -> Ebenennormalisierung wenn Objekt nicht zu 100% eben auf der Fläche steht. Draw Profiles -> Ausgabe von Höhenprofilen entlang von Linien. Threshold Image -> Filtern von Höhenbereichen. Evaluate Profiles -> Ausgabe des Minimums-, Maximums- und Mittelwert eines Profiles (Höhenwert) in definierbare Register » Mehr Informationen in kürze
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Treiber für Photoneo 3D MotionCam inkl. PlugIn. Aufnehmen auch bewegter Objekte in 3D.
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20 verschiedene Prüfschritte die sich mit dem Datenhandling-, Normierung, Erzeugung und Speicherung befassen. Mehrere Prüfschritte zur Registersteuerung. Dynamisches speichern von Bildern uvm.
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Kantenbasierendes Objekt Erkennungsverfahren (Edge-based Recognizer). Erkennung von Merkmalen anhand von Konturen auch wenn Objekte teilweise verdeckt, verrauscht, deformiert oder in der Größe schwanken.
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Automatisierte Überprüfung von Dicht- und Kleberaupen auf Form, Genauigkeit, Fehlstellen usw.
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18 verschiedene Prüfschritte mit Funktionalitäten wie sie aus CAD Systemen bekannt sind. Z.B. Schnittpunkte von Geraden finden, Schnittpunkte von Konturen finden, Tangenten zwischen Objekten finden, automatische Mittellinie (Spline) beliebig geschwungener Konturen erzeugen, Erzeugung multipler Arbeitsbereiche wie Kreis – Linie – Rechteck, Quadrantenpunkte und Mittelpunkte von Kreisen erzeugen uvm.
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10 verschiedene Prüfschritte für Messvorgänge an Objekten. Z.B. Caliper Rule (dynamischer Messschieber), Filtern von Messwerten, Taumelkreise in welchen sich Objekte befinden müssen (z.B. PIN-Verbiegung innerhalb gewisser Toleranzen), eliminieren von Arbeitsbereichen die sich ausserhalb eines zulässigen Bereichs befinden und uvm.
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Vermessung von Ölspritzdüsen auf verschiedenen Ebenen und Berechnung der Vektoren, sowie der Auftreffpunkte des Ölstrahls in vordefinierbaren Höhen.
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6 verschiedene Prüfschritte zur Beeinflussung und Erzeugung von Arbeitsbereichen. Z.B. Close Edges -> schließen von vielen Kanten zu einer geschlossenen Kontur, verlängern und vergrößern von gefundenen Linien und Kreisen über Vorgabewerte uvm. Finden der höchsten und tiefsten Punkte z.B. für Gewinde
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Oberflächenkontrolle nach dem Shape From Shading verfahren. Hervorheben und Anzeigen schwer zu detektierenden Oberflächenfehler. Eliminierung von Überblendungen. Anzeigen eigentlich nicht eindeutig sichtbarer Merkmale.
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Lesen von DMC Codes in beliebiger Lage, wenn DMC teilweise zerstört und Bewertung (wenn gewünscht) nach dem AIM Standard (Amerikanischer Gütestandard –> Entspricht dem europäischen Standard allerdings mit härterer Auslegung)
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Farbkontrolle. Allerdings mit der Möglichkeit von Addition und Subtraktion der gewünschten Farben. Z.B. mehrere Farben im Bild -> Suche nach Blau und Lila -> Blau und Lila bleiben im Bild alle anderen Farben werden eliminiert, indem diese zu weiß gesetzt werden usw. Zuverlässige Erkennung auch von nur sehr leicht erkennbaren Farben z.B. sehr helles grün das fast schon mit einem weißen Hintergrund zusammenfällt.
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Mehrere Kantenfilter (Canny, Sobel etc.), Optimierung der Schärfe wenn z.B. Focus auf Vordergrund und man möchte den Hintergrund schärfer haben (Deconvolution) oder wenn ein Objekt allgemein aus dem Focus ist (z.B. durch Bewegung). Automatische Bildoptimierung nach einer Art Retinex Filter -> hebt auch kaum sichtbare Elemente hervor.
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Erweiterter und optimierter Hough Algorithmus zum automatischen finden von Linien (lineare Objekte) und Kreisen (kreisförmige Objekte) in Bildern.
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Mehrere verschiedene und praxistaugliche Prüfschritte. Z.B. Rückprojektion von gefundenen Arbeitsbereichen in zuvor abgewickeltem Bild, wieder in das Originalbild.
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Automatische Speicherung der Ergebnisse in einer MySQL Datenbank samt der zugehörigen Bilder (IO/NIO) auf einem Datenträger. Die Ergebnisse können mit den zugehörigen Ergebnisbildern, Prüfprogrammergebnis, Sachnummern usw. im Webbrowser betrachtet und sortiert werden. Beim Klick auf ein Thumbnail Ergebnisbild wird das Bild auf die volle Bildschirmgröße skaliert.
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Beispielbasierte Klassifikation von Objekten. Support Vector Identification. Ähnlich einer künstlichen Intelligenz zeigt man dem System mehrere Musterbilder (z.B. Erdbeeren in Verpackung). Erscheint nun das Objekt wieder im Bild wird es als solchen klassifiziert (Erdbeere).
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Mehrere Prüfschritte zum Schreiben, Auslesen und beeinflussen von CSV Tabellen.
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Finden von nicht zusammenhängenden und schlecht sichtbaren Störungen auf Objekten (z.B. Fettablagerungen, Daumenabdruck etc.) als zusammenhängendes Objekt.
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Anisotropic Diffusion. Spezieller Glättungsfilter mit Beibehaltung der Kanteninformationen trotz Glättung (unscharf machen) von Bildern.
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Kontur Analyse. Finden von Threads und Clutter (Fusseln und Störungen). Anzeigen und Auswerten der konvexen und konkaven Unterschiede zur bekannten Optimalkontur.
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