Machine Vision System in der Lebensmittelindustrie - Inspektion von Backwaren
Max Reijngoudt
Die Lebensmittelindustrie gehört zu den sensibelsten Bereichen in der Produktion. Das hochauflösende Vision System ist hierfür eine optimale Lösung. Zahlreiche Standards müssen eingehalten werden. Eine genaue und aussagekräftige Analyse ist daher sehr wichtig. Besonders wichtig ist es keine Fehler zu machen und für eine stets überwachte Produktion zu sorgen. Die Überwachung ist daher so komplex, da viele Faktoren berücksichtigt werden müssen. Daher ist es absolut nachvollziehbar, dass Sie es nicht allein schaffen können, auf all diese Punkte Rücksicht zu nehmen.
Unser großes Team kennt sich mit den Produkten genau aus und schafft es fast immer eine richtige Lösung zu finden. Manchmal müssen jedoch auch Konstruktionen neu gedacht werden, schließlich setzt einem die Physik auch Grenzen.
Das Zusammenspiel aus Kamera, dem richtigen Objektiv, der ausreichenden Beleuchtung und kompatiblen Software muss stimmen. Daher beginnen die Wege mit unseren Kunden oftmals in gleicher Art und Weise. Zusammen entwickeln wir das Set-Up, von dem wir denken, dass es am besten geeignet ist. Diesen Aufbau prüfen wir mit einem Test-Set-Up. Unsere Kunden nehmen das Set-Up in Betrieb und führen dann bereits erste Checks durch. Passt die Software zur Hardware? Ist die Bildgebung ausreichend? Lässt sich der Aufbau in der Maschine wie geplant umsetzen?
All diese möglichen Fragen versuchen wir bereits in den ersten Teams-Meeting zu klären und zu beantworten. Schlussendlich empfehlen wir immer einen Testaufbau durchzuführen, da uns ein funktionierendes System am wichtigsten ist.
Speziell haben wir aktuell einen besonders interessanten Anwendungsfall mit einem unserer Kunden. Hier wird eine detailgenaue Qualitätssicherung der Backwaren durchgeführt. Direkt nach dem Ofen kommen die Backwaren auf ein Förderband und werden von einem System, bestehend aus vier Kameras geprüft. Der besondere Schwerpunkt liegt bei einer 360 Grad Überwachung. Bei einer Kontrolle von oben kann die Unterseite durch das erste Kamerapaar nicht abgelichtet werden. Auf dem Band werden die Backwaren auf halber Strecke durch einen Kippmechanismus gedreht und somit sieht das nächste Kamerapaar die Unterseite der Produkte.
Die Lebensmittel werden auf die Größe, mögliche Farbfehler und Verformungen untersucht. So ist es beispielsweise möglich, dass erst bei Betrachtung der Unterseite ein Farbfehler der Ware zu erkennen ist.
Das System erkennt die Fehler nahezu in Echtzeit. So ist es den Mitarbeitenden in der Produktion sofort möglich zu reagieren. Einer Fehlproduktion für einen längeren Zeitraum kann demnach in vielen Fällen vorgegriffen werden.
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Auswahl der Machine Vision Industriekamera
Bei der Auswahl der richtigen Industriekamera war es uns besonders wichtig, die notwendige Auflösung zu berechnen. Dafür klären wir immer zwei Kernfragen. Wie groß ist das Sichtfeld, welches ich betrachten will und wie klein ist das kleinste Detail, welches ich abbilden möchte. In diesem Anwendungsfall haben wir uns zusätzlich Gedanken darüber gemacht, mit welcher Genauigkeit wir messen möchten oder anders formuliert, welche Messabweichungen tragbar sind.
Um diese Werte zu kalkulieren haben wir unsere eigenen Tools. Durch die Breite des Fließbandes haben wir das Fließband in zwei Sichtbereiche eingeteilt. Diese überlappen sich minimal, sodass die Software später ein Bild generiert.
Da die Produkte sich zum Zeitpunkt der Bildaufnahme bewegen, haben wir uns für ein Global Shutter Modell entschieden. Mehr dazu finden sie hier in unserem Artikel. Außerdem haben wir uns aufgrund der Distanz zwischen Rechner und Kameras für Modelle mit GigE-Interface entschieden. Bei einer Distanz ab 5 Metern empfiehlt es sich meistens, da USB-Kabel ab einer solchen Distanz sehr teuer werden. Außerdem war dem Kunden die Funktion PoE sehr wichtig, hier wird die Kamera über das Netzwerkkabel direkt mit Strom versorgt. Über das I/O-Kabel kann die Kamera dennoch Hardware getriggert werden. Das war hier jedoch nicht erforderlich. Aber über die Installation einer Lichtschranke wurde nachgedacht.
Der Kunde brauchte eine Messgenauigkeit von 0,3 mm für das kleinste sichtbare Detail. Das Sichtfeld (Field of View) pro Kamera haben wir auf 400 x 200mm festgelegt. Eine Systemauflösung von 0,1mm/Pixel wurde benötigt. Basierend auf 3 Pixeln pro kleinste Partikel waren mindestens 4000 x 2000 Pixel benötigt. Somit fiel unsere Wahl auf die ME2P-900-13GC-P. Diese Kamera hat das Sensorverhältnis 2:1 und erfüllt alle notwendigen Kriterien. Mit 13 FPS können wir problemlos arbeiten, da das Fließband sich nur sehr langsam bewegt.
Auswahl des passenden Objektivs
Zur Berechnung der passenden Brennweite können auch Sie bequem unseren Objektivrechner nutzen. Dazu benötigt man die Sensorgröße der Kamera, den Arbeitsabstand und die horizontale Breite des Sichtfeldes.
Die Kamera „ME2P-900-13GC-P“ verfügt über einen 2/3 Zoll Sensor. Der Sichtbereich hatte eine Breite von 400mm. Durch den Aufbau der Maschine hatte sich ein möglicher Arbeitsabstand von 700 bis 800mm ergeben. Bei einem Abstand von 750mm berechnet sich eine empfohlene Brennweite von 16mm.
Zusätzlich gilt es zu beachten, dass das Objektiv die Auflösung der Kamera darstellen kann, daher haben wir auf unsere Webseite die Objektive auch mit einer Auflösung angegeben.
In unserem Anwendungsfall wäre demnach ein Objektiv mit einer 5MP-Qualitätseinstufung nicht ideal, da die Industriekamera 9 MP auflöst. Wir haben uns daher hier für das VA-LCM-10MP-16MM-F2.8-015 entschieden. Dieses Objektiv ist für Sensoren mit bis zu 10MP ausgelegt. In diesem Fall ist das Zusammenspiel aus Kamera und Linse ideal gewählt.
Objektiv Rechner
Bildverarbeitungssoftware für die Überwachung von Lebensmitteln
Wenn wir von einem vollständigen Machine Vision System sprechen, dann beschreibt das immer die Verknüpfung von Hardware und Software. Die Software verarbeitet die Bilddaten der Industriekamera und analysiert diese nach bestimmten Makern.
Unsere Kameras sind GenICam-kompatibel, demnach sind die Kameras mit diversen Softwarelösungen kompatibel. Dazu gehören beispielsweise MvTec Halcon, NI LabVIEW, Cognex Vision Pro, Matlab oder OpenCV. Viele Kunden schreiben sich auch ihre Programme, da die Expertise firmenintern gegeben ist.
Für die ersten Schritte können Sie das kostenfreie SDK verwenden. Dort können Sie erste Aufnahmen speichern und die Parameter der Kamera modifizieren. Die Anwendung ist so gestaltet, dass auch ein Raspberry Pi sie problemlos ausführen kann. Zu den unterstützten Betriebssystemen gehören Windows, Linux und Android. Betriebssysteme wie macOS von Apple werden nicht für den industriellen Einsatz unterstützt, Ingenieure können jedoch eine virtuelle Maschine mit Windows oder Linux auf einem Mac ausführen, um die Kompatibilität sicherzustellen. Das SDK unterstützt Programmiersprachen wie C++, C#/.NET und Python.
Für diese Beispielanwendung für die Qualitätssicherung der Lebensmittel wünschte der Kunde die Arbeit mit einer Software, die auch für unerfahrene Kollegen leicht zu bedienen ist. Daher wird die Verwendung der Zebra Aurora Vision-Software empfohlen. Diese starke und benutzerfreundliche Software bietet eine robuste grafische Umgebung, die sich wie "eine Werkzeugkiste" anfühlt.
Mit dieser Software kann das Visionsystem ergänzt werden, um sowohl die Größe und Anzahl der Backwaren als auch die Fehlproduktion zu erkennen. Um Kenntnisse über die Aurora Vision-Software zu sammeln, wurde die kostenlose Lite-Version mit allen Standardalgorithmen verwendet.
Anwendungsmöglichkeiten
Im Allgemeinen handelt es sich hierbei um eine optische Lebensmittelkontrolle. Diese lässt sich mit dem Zusammenspiel aus Software und Hardware sehr gut umsetzen. Je nach Produkt und Geschwindigkeit des Fließbands muss man die Software etwas anpassen oder eine andere Kamera wählen, weil der Arbeitsabstand größer ist oder mehr FPS benötigt werden.
Und um all diese Punkte zu berücksichtigen, steht unser Team Ihnen gerne zu jeder Zeit mit Rat und Tat zur Seite. Hinterlassen Sie uns einfach eine kurze Nachricht über das Kontaktformular und wir melden uns umgehend bei Ihnen.
