Bei der optischen Messung ist der erste Schritt die Lokalisierung der Kante. Ist die Kantenerkennung fehlerhaft, ist jede weitere Messung ungenau. Viele verlassen sich lediglich auf die Ausführung eines Canny- oder Sobel-Algorithmus, doch in der Praxis ist es nicht so einfach. Hier sind einige Methoden, die wir häufig verwenden und die sich in der Praxis bewährt haben.
Sorgen Sie zuerst für die richtige Beleuchtung
Unabhängig vom Algorithmus führt eine schlechte Beleuchtung zu verrauschten Kantensignalen. Die richtige Wahl von Hintergrundbeleuchtung, Koaxial- oder Ringbeleuchtung ist wichtig – dieser Schritt wird oft übersehen.
Verwenden Sie die Projektion, um ungefähre Positionen zu bestimmen
Durch die Projektion entlang der X- oder Y-Achse werden Pixelreihen zu Wellenformen komprimiert, wobei Spitzen und Täler die Kantenpositionen anzeigen. Diese Methode gleicht geringes Rauschen aus und ist dadurch stabiler als die direkte Filterung von Rohbildern.
Differenzierung: Alt, aber zuverlässig
Durch die Differenzierung der Projektionskurve werden die Punkte mit den größten Änderungen hervorgehoben – die Kanten. Diese altbewährte Methode ist resistenter gegenüber Störungen in der Fertigung als einige High-End-Algorithmen.
Subpixel-Genauigkeit für echte Präzision
Sobald die Kante gefunden ist, kommt es auf Genauigkeit an. Nimmt man drei bis fünf Punkte in der Nähe des Peaks und passt sie an eine quadratische Kurve an, erhält man Koordinaten mit einer Genauigkeit von 1/100 Pixel, die für Messungen im Mikrometerbereich unerlässlich sind.
Lichtreflexion: Kantenbrüche
Auf Aluminium oder Edelstahl können Reflexionen zu Kantenbrüchen führen. Verwenden Sie einen Polarisationsfilter oder passen Sie den Beleuchtungswinkel an, um Blendung zu vermeiden.
Unruhige Hintergründe: Überall falsche Kanten
Wenn die Hintergrundfarbe dem Werkstück ähnelt, entstehen falsche Kanten. Ändern Sie die Hintergrundfarbe oder entfernen Sie diese zunächst mithilfe der morphologischen Verarbeitung.
Hohes Rauschen: Gezackte Kanten
Bei starken Graustufenschwankungen treten gezackte Kanten auf. Wenden Sie vor der Differenzierung eine Gauß- oder Medianfilterung an, um das Signal zu stabilisieren.
Der „Bright Spot“-Kampf mit einem Aluminiumgehäuse
Wir haben einmal ein Aluminiumgehäuse gemessen, bei dem die Beleuchtung überall helle Flecken verursachte und die Messungen um Dutzende von Mikrometern abwichen. Die Lösung:
Umstellung auf Koaxialbeleuchtung mit Polarisationsfilter
Verwendete Projektion + Differenzierung zur Kantenerkennung
Angewandte Subpixel-Anpassung für präzise Lokalisierung
Nach der Anpassung zeigten wiederholte Messungen Abweichungen unter ±1 µm.
Beleuchtung, Algorithmen, Positionierung – alles ist wichtig
Kantenerkennung in der Bildverarbeitung ist kein Hexenwerk, aber Details sind wichtig. Beleuchtung, Algorithmen und Positionierung müssen zusammenarbeiten. Optimieren Sie nicht nur Softwareparameter – testen Sie mehrere Setups vor Ort, um das stabilste zu finden und so die Zuverlässigkeit Ihrer Messungen zu gewährleisten.