Bildverarbeitungssystem auslegen: Die Reihenfolge der Entscheidungen
Symbolbild, KI-generiert (gpt-image-1)
Ein Bildverarbeitungssystem auszulegen scheitert selten an einer falsch gewählten Komponente. Es scheitert an der Reihenfolge: Kamera bestellt, Beleuchtung „machen wir dann", Rechner nach Restbudget — und am Ende steht eine Anlage, die im Muster funktioniert und in der Linie nicht. Die Entscheidungen hängen voneinander ab, und zwar in einer festen Richtung. Wer sie in dieser Richtung trifft, hat die meisten Fragen schon beantwortet, bevor er sie stellt.
Das Prinzip: Die Aufgabe legt das Bild fest, das Bild legt den Rest fest
Niemand kauft zuerst eine Kamera und überlegt danach, was er fotografieren will. In Bildverarbeitungsprojekten passiert genau das trotzdem regelmäßig, weil die Kamera das greifbarste Bauteil ist und im Angebot am ehesten vergleichbar aussieht.
Tatsächlich steht am Anfang eine Zahl, die nichts mit Hardware zu tun hat: das kleinste Merkmal, das sicher erkannt werden muss. Aus ihm folgt die Auflösung, aus der Auflösung die Datenmenge, aus der Datenmenge die Schnittstelle und die Rechenleistung. Rückwärts funktioniert die Kette nicht.
Schritt 1: Merkmal und Toleranz festschreiben
Nicht „Kratzer erkennen", sondern: Kratzer ab 0,5 mm Länge, auf einer Fläche von 200 mm Breite, bei einer Taktzeit von 400 ms. Diese drei Zahlen entscheiden das Projekt.
Der Aufwand an dieser Stelle ist unbeliebt, weil er aus der Fertigung kommen muss und nicht aus der Technik. Er ist trotzdem der billigste im ganzen Ablauf — jede Unschärfe hier wird später als Hardware bezahlt.
Schritt 2: Auflösung ausrechnen, nicht schätzen
Damit ein Merkmal zuverlässig erkannt wird, muss es über mehrere Pixel laufen. Ein einzelnes Pixel kann ein Sensorrauschen sein; erst ab etwa drei Pixeln entsteht eine Struktur, die ein Algorithmus von Rauschen unterscheiden kann. Für Messaufgaben liegt der Bedarf deutlich höher.
Dazu die Rechnung mit den Zahlen von oben: Ein Merkmal von 0,5 mm soll über drei Pixel laufen, ein Pixel darf also höchstens 0,17 mm abbilden. Bei 200 mm Sichtfeldbreite ergibt das 200 ÷ 0,17 ≈ 1.200 Pixel in der Breite als Untergrenze. Mit dem üblichen Zuschlag für Randbereiche und Ausrichtung landet man bei 1.600 bis 2.000 Pixeln — eine Kamera im Bereich von zwei bis vier Megapixeln, nicht mehr.
Daraus die Faustregel: drei Pixel je kleinstem Merkmal für „vorhanden oder nicht", zehn für „wie groß". Wer die Zahl kennt, erkennt ein überdimensioniertes Angebot auf den ersten Blick.
Mehr Megapixel machen es nicht besser — sie verschieben das Problem
Die verbreitete Annahme lautet, eine höhere Auflösung sei in jedem Fall die sichere Seite. Das Gegenteil ist häufiger der Fall. Ein Sensor mit vier Mal so vielen Pixeln hat bei gleicher Baugröße kleinere Pixel, sammelt je Pixel weniger Licht und braucht damit entweder eine längere Belichtungszeit — die die Taktzeit nicht hergibt — oder mehr Beleuchtung. Dazu vervierfacht sich die Datenmenge, was Schnittstelle und Rechner nach oben treibt.
Und dann ist da noch die Optik: Ab einer gewissen Pixeldichte löst das Objektiv weniger auf als der Sensor, und die zusätzlichen Pixel bilden nur noch Unschärfe genauer ab. Ein zu großer Sensor an einem mittelmäßigen Objektiv liefert ein teureres Bild, kein besseres.
Schritt 3: Taktzeit gegen die Datenrate rechnen
Aus Auflösung und Takt folgt die Datenrate, und aus ihr die Schnittstelle. Zwei Megapixel monochrom bei 2,5 Bildern je Sekunde sind rund 5 MB/s — dafür reicht alles. Dieselbe Kamera mit 30 Bildern je Sekunde liegt bei 60 MB/s, und die Frage nach der Schnittstelle wird ernst. Welche wann trägt, steht im Artikel zur Wahl der Industriekamera-Schnittstelle.
Die Taktzeit entscheidet nebenbei über die Bewegungsunschärfe: Ein Teil, das sich mit 0,5 m/s bewegt, legt in einer Millisekunde 0,5 mm zurück — bei einem Merkmal von 0,5 mm ist damit die Belichtungszeit vorgegeben, nicht die Wunschvorstellung.
Schritt 4: Beleuchtung — der Posten mit dem besten Verhältnis
Die Beleuchtung ist die günstigste Komponente im System und die mit dem größten Einfluss auf das Ergebnis. Kontrast, den das Licht erzeugt, muss kein Algorithmus mehr herausrechnen. Die Auslegung nach Lichtart, Winkel und Wellenlänge steht vollständig im Artikel zur Beleuchtungstechnik für Machine Vision.
Ein Punkt gehört hierher, weil er die Auslegung kippt: Fremdlicht ist keine Randbedingung, sondern eine Anforderung. Eine Halle mit Tageslichtband hat morgens andere Verhältnisse als nachmittags. Entweder wird die Station abgeschirmt, oder das Licht ist stark genug, dass die Sonne nicht ins Gewicht fällt — beides kostet, aber nur eines davon lässt sich nachrüsten, ohne die Station zu öffnen.
Schritt 5: Rechner — die Anforderung steht jetzt fest
Erst an dieser Stelle lässt sich die Rechenleistung sinnvoll bestimmen, weil Datenrate und Taktzeit bekannt sind. Klassische Bildverarbeitung mit festen Regeln läuft in vielen Fällen auf der CPU; sobald ein neuronales Netz im Spiel ist, kommt eine Karte dazu. Die Anforderungen im Einzelnen behandelt der Artikel zum Industrie-PC für Machine Vision, die Kartenwahl steht in der Auswahl der RTX-Karten für Inferenz.
Was in der Auslegung regelmäßig fehlt, ist der Weg zur Steuerung. Ein Prüfergebnis nützt nichts, wenn es nicht rechtzeitig am Auswerfer ankommt — die Anbindung über einen digitalen Ausgang oder über OPC-UA gehört in dieselbe Auslegung wie die Kamera.
Wie sich das Budget wirklich verteilt
Die Erwartung ist meist, die Kamera sei der große Posten. In fertig aufgebauten Stationen ist sie es selten. Grob und über Projekte hinweg verteilt sich der Aufwand so: Kamera und Objektiv sowie Beleuchtung machen zusammen einen kleineren Teil der Hardware aus, der Rechner samt Karte den größeren — und über der gesamten Hardware steht der Aufwand für Integration, Einlernen und Inbetriebnahme, der in vielen Projekten allein die Hälfte der Gesamtkosten trägt.
Praktisch heißt das zweierlei. Erstens ist eine Einsparung an der Beleuchtung fast immer ein schlechtes Geschäft, weil sie den größten Posten — die Integration — verlängert. Zweitens lohnt es sich, bei der Hardware Reserve einzuplanen: Ein Rechner eine Klasse größer kostet einmalig wenig gegenüber dem, was ein Umbau der eingefahrenen Station später kostet.
Situation und Empfehlung
| Situation | Empfehlung |
|---|---|
| Merkmalsgröße noch nicht festgelegt | Nicht beschaffen — die Zahl kommt aus der Fertigung |
| „Vorhanden oder nicht" | Drei Pixel je Merkmal ansetzen |
| Maß- oder Lageprüfung | Zehn Pixel je Merkmal ansetzen |
| Angebot mit sehr hoher Auflösung | Objektiv und Beleuchtung gegenrechnen, meist überdimensioniert |
| Bewegtes Teil auf dem Band | Belichtungszeit aus Geschwindigkeit und Merkmalsgröße ableiten |
| Halle mit Tageslicht | Abschirmung mit einplanen, nicht nachrüsten |
| Feste Regeln, kein neuronales Netz | CPU reicht häufig, Karte erst bei Bedarf |
| Ergebnis muss an die Steuerung | Anbindung von Anfang an mit auslegen |
Wer die Reihenfolge einhält, trifft am Ende dieselben Entscheidungen wie alle anderen — nur einmal statt zweimal.
Passende Hardware für Auswertung und Anbindung: Box-PCs und Industrie-PCs, PCIe-AI- und GPU-Karten sowie Industrial-Ethernet-Switches für die Kameraanbindung im Schaltschrank.
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