Visionäre Bildverarbeitungs-systeme


Die Entwicklung optischer Bildverarbeitungssysteme ist eine unserer Königsdisziplinen. Denn unsere ausgereiften integrierten Lösungen tragen entscheidend dazu bei, dass Sie in den immer komplexer werdenden Anwendungsfeldern von Machine Vision, Machine Learning und Computational Neuronal Networks hervorragende Ergebnisse erzielen.

Ohne ausgereifte Optiken und Bildverarbeitungssysteme können Maschinen oder Computer weder sehen noch erkennen. Schon gar nicht, wenn es um bildbasierte automatische Inspektionen oder Analysen geht. Aber genau dafür gibt es ja uns.

Bildverarbeitungssysteme

Bildverarbeitungssysteme bestehen aus mindestens drei Komponenten: Beleuchtung, Objektiv, Kamera. Unser Wissen und unsere Erfahrung versetzen uns in der Lage, aus den genannten Bausteinen spezifische Bildverarbeitungsszenarien zu realisieren. Dabei greifen wir je nach erforderlichen Prozessparametern auf verfügbare Technologien zurück: auf intelligente Kamerasysteme und telezentrische oder entozentrische Objektive, mit oder ohne Filter; auf Beleuchtungsarten, die von VIS-Lichtquellen über LED und Laser bis zu IR-Licht und UV-Strahlung reichen.

Bildverarbeitungsanwendungen
Prüfsystem

Bildverarbeitungsanwendungen

Optische Prüfaufgaben, die auf bildgebenden Verfahren basieren, gehören inzwischen zum Industriestandard. Wir haben uns darauf spezialisiert, anspruchsvollste Lösungen zu realisieren, die jenseits der gängigen Standards liegen. Je nach Anwendung können über die klassische Bildverarbeitung beliebige 2D-Informationen ermittelt werden: von der Form- und Größenbestimmung oder Positionserfassung über das Lesen von OCR, QR- oder Datamatrix-Codes bis zur Farbmessung oder Sauberkeitsinspektion. Selbst eine Echtzeitevaluierung mit hoher zeitlicher Auflösung ist heute Stand der Technik.

Bildverarbeitungstechnologien

Digitale Bildverarbeitungstechnologien eröffnen Möglichkeiten, die weit über klassische Verfahren hinausgehen. Dabei wird nicht die Intensität oder Lichtverteilung betrachtet, sondern andere Parameter des Lichtes. So lassen sich etwa bei der wellenlängenabhängigen Bildverarbeitung RGB-Bilder in andere Farbräume (z. B. LAB, UV, IR, Thermographie) oder ganze Spektren (Hyperspectral Imaging) zerlegen oder umwandeln. In anderen Fällen werden nicht sichtbare Materialeigenschaften über die Polarisation des Lichtes sichtbar gemacht (Polarisation Imaging).

Bildverarbeitungstechnologien
Charakterisierung von bildverarbeitenden Systemen

Charakterisierung von bildverarbeitenden Systemen

Keine Optik ist perfekt. Gerade bei abbildenden Optiken ist es oftmals nötig, dass man die Abweichung von der Perfektion – etwa hinsichtlich Verzeichnung, Modulation Transfer Function (MTF) oder Kontrast – charakterisiert. Diese Charakterisierung erfolgt auf der Grundlage von messbaren Targets. Wir entwickeln solche Targets für verschiedene Anwendungen (3D-Targets, MTF-Targets, Verzeichnungs- und Reflexions-Targets). So tragen wir dazu bei, dass optische Prüf- und Messsysteme optimale Ergebnisse erzielen oder in 3D-Brillen eine unverzeichnete Darstellung gewährleistet ist.

Projektbeispiele


Prüfung und Justage von IR-Optiken

Prüfung und Justage von IR-Optiken

Bei der Prüfung von IR-Optiken müssen Lichtquelle, die Optiken des Prüfsystems und Detektoren eine Wellenlänge von 2.000 nm – 5.500 nm abdecken. Dafür werden Filter, Breitbandlichtquellen und reflektierende Optiken eingesetzt. Bei unserem Prüfsystem kann die Lichtquelle in verschiedenen Raumwinkeln und Standpunkten vor den Objektiven positioniert werden – so ist es möglich das gesamte Bildfeld des Objektivs zu analysieren und die Ausrichtung der Linsen zu prüfen. Die Kunden erhalten abschließend einen Qualitätskontroll-Bericht zur Dokumentation der Messungen (MTF und PSF).

Bildbasierte Prüfung von Kontaktlinsen

Bildbasierte Prüfung von Kontaktlinsen

Für die Untersuchung des Abtrocknungsverhaltens von Kontaktlinsen haben wir ein ebenso präzises wie praktikables Prüfsystem entwickelt. Eine Kombination aus Koaxial- und Dombeleuchtung macht Dünnschichtinterferenzen an den Kontaktlinsen sichtbar. Kamera und Objektiv sowie Bildanalysesoftware werten die Interferenzen aus und berechnen die Trocknungszeit der Kontaktlinse. Darüber hinaus werden Defekte an Kontaktlinsen oder deren Beschichtung detektiert und ausgewertet. Um den Prüfprozess möglichst effizient zu gestalten, können die Kontaktlinsen über ein Reservoir befeuchtet und wiederholt Messungen durchgeführt werden.

Charakterisierung von Okularen für AR-Brillen

Charakterisierung von Okularen für AR-Brillen

Die Abbildungsqualität gehorcht auch bei „immersiven“ Technologien wie Augmented Reality (AR) ganz „realen“ optischen Gesetzen. Damit AR-Brillen den Eindruck des dreidimensionalen Sehens vermitteln können, muss die Verzeichnung der beiden Okulare gemessen und korrigiert werden. Dies geschieht durch die automatisierte Analyse eines für die Okulare entworfenen Kalibrations-Targets. Dabei wird die Verzeichnung sowie Modulation Transfer Function (MTF) der Okulare gemessen, mit Simulationen verglichen und eine Korrekturmatrix ausgegeben, die die anschließende Korrektur ermöglicht.