Interview mit Dr. Albert Schmidt

"Die wirtschaftlich optimale Lösung finden"

Kameras spielen in der Produktion und Qualitätskontrolle eine zunehmend wichtige Rolle. Sie entlasten den Menschen und erweitern die Möglichkeiten der optischen Kontrolle. Sie sind Teil ganzer Netzwerke von Komponenten. Um die großen Datenmengen zu bewältigen, setzt die Industrie auf „intelligente“ Kameras, die nicht nur Daten, sondern bereits Ergebnisse liefern. Doch was muss die Kamera können, was macht sie intelligent? Dr. Albert Schmidt, Managing Director des Vision Competence Center von Baumer, gibt Antworten.

Dr. Albert Schmidt, Managing Director des Vision Competence Center von Baumer

SCOPE: Die Smarte Fabrik braucht Sensoren und Kameras. Haben sich die Ansprüche an die Systeme durch die digitale Transformation gewandelt? Was müssen Ihre Produkte vorweisen, um in der Produktion von morgen zu bestehen? 

Dr. Albert Schmidt: Der verstärkte Einsatz von Sensoren und Kameras und die Nutzung der dadurch entstehenden Big Data zählen zu den zentralen Merkmalen der digitalen Transformation. Baumer bie­tet eine Vielzahl an Industriekameras, Vision-, Positions- und Prozesssensoren sowie Encoder an, die diese Daten liefern. Unsere Systemanbieter nutzen sie bereits, um die Kunden bei der Überwachung und Optimierung ihrer Prozesse zu unterstützen. Dazu müssen die Sensoren mit den Prozesssteuerungen Daten austauschen. Wir investieren daher in neue Produkte mit digitalen Schnittstellen und darauf basierenden Protokollen wie Profi­net, Ethernet/IP oder I/O-Link. Als Ethernet-basiertes Kommunikati­onsprotokoll für die Maschine-zu­-Maschine-Kommunikation im Rahmen von Industrie 4.0 wird in Europa OPC-UA favorisiert. Wir arbeiten mit an der Companion-Spezifikation für Bildverarbeitung im VDMA. Neben digitalen Schnittstellen statten wir viele unserer Produkte mit integrierter Rechenleistung „at the edge“ aus. Das Ziel ist, Anwendungen einfacher, wirtschaftlicher und flexibler zu lösen. Gerade Flexibilität ist für schnelle Produktwechsel bei kleinen Losgrößen wichtig. Ein Beispiel sind unsere VeriSens Vision-Sensoren, die sich mit nur einem Kommando bei einem Produktwechsel neu konfigurieren lassen, oder die LX VisualApplets-Kameras, die es ermöglichen, Bilddaten in der Kamera zu verarbeiten und nur die für die Applikation relevanten Informationen oder das Ergebnis auszugeben. Natürlich spielt auch die Mensch-Maschinen-Interaktion eine wichtige Rolle, da die Bedienbarkeit der Produkte ein wichtiger Aspekt für deren Akzeptanz ist.

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SCOPE: Gerade im Bereich der Qualitätssicherung bedeutet die bildbasierte Kontrolle eine enorme Entlastung für den Menschen. Ist das menschliche Auge wirklich komplett durch eine Kamera zu ersetzen?

Schmidt: Kameras sind in der Lage, mehr Informationen aus der Umgebung aufzunehmen als das Auge. Es gibt sie in den unterschiedlichsten Spezifikationen, jeweils für spezielle Einsatzgebiete. Neben Kameras für den sichtbaren Bereich gibt es auch Modelle für die Detektion von Strahlung im Röntgenbereich bis in den Infra­rotbereich hinein. Spezielle Kameras können sogar wie Bienen ver­schiedene Polarisationen unterscheiden. Hyperspektral-Kameras erlauben es hingegen, zwischen Mate­rialien zu unterscheiden, die für uns gleich aussehen. Highspeed-Kameras wiederum nehmen
1.000 Bilder in der Sekunde auf – für das Auge nicht zu erfassen.
Mit Hilfe von Bildverarbeitungs-Algorithmen lassen sich aus den gewonnenen Sensordaten dann Merk­male errechnen und die Prüfobjekte dadurch klassifizieren, typi­scherweise in „genügt Anforderung“ oder „genügt Anforderung nicht“. Das Finden der Merkmale und die
Erarbeitung der Klassifikation anhand von Gut- und Schlecht-Mustern ist eine herausfordernde Aufgabe. Der Einsatz von Machine Learning, speziell Deep Learning, kann diese Klassifikation automatisieren. Mit den Methoden des Unsupervised Learnings – also ohne Gut- und Schlecht-Muster – gibt es erste Ansätze, um automatisiert zu klassifizieren und in den Bildern Ausreißer zu entdecken. Der Mensch muss dann entschieden, ob die Klassifizierung für die Anforderung nützlich und der Ausreißer relevant ist.

SCOPE: Wo stoßen optische Sensoren und Kameras an ihre Grenzen?

Schmidt: Die eingesetzte Technologie nutzt elektromagnetische Strahlung, die nur ein beschränkter Teil der verfügbaren Information ist. Ein Teil, der auch nicht für jede Fragestellung relevant ist. Ein anderer Aspekt ist die Auflösung und die Messgenauigkeit. Beides hängt unter anderem von der Pixelgröße ab. Das schränkt ein, wie klein Fehler sein können, die man in einem gewissen Abstand noch finden möchte. Aber auch die Optik zeigt Begrenzungen auf. Das Verhältnis von Brennweite zu Blendenöffnung bestimmt die Auflösung in 2D und 3D. Mit klassischer Optik lassen sich die Systeme auch nicht beliebig klein bauen.
Sicherlich ist man im Bereich der Elektronik nicht am Ende angelangt. Auch bei der Optik kann man neue Wege gehen. Kameras oder Sensoren liefern Daten, die Maschinen mit Hilfe von Software auswerten. Es besteht dabei eigentlich kein Grund, mit Abbildungsoptik Bilder für den menschlichen Betrachter zu erzeugen. Entfällt diese Bedingung, dann sind auch in der Optik neue Wege möglich.

SCOPE: Wie werden Kameras intelligent beziehungsweise smart?

Schmidt: Begriffe wie intelligente oder smarte Kamera und auch Vision-Sensor sind nicht eindeutig definiert. Im Wesentlichen haben sie jedoch alle Prozessoren oder Rechner integriert, die die Daten verarbeiten, bevor sie weitergeleitet werden. VeriSens Vision-Sensoren stellen etwa einsatzbereite Prüfwerkzeuge bereit, die nur parametriert werden müssen und damit in wenigen Minuten einsatzbereit sind. Die Ergebnisse können zum einen zur unmittelbaren Pass/Fail-Entscheidung an den digitalen I/Os ausgegeben oder mittels Industrial Ethernet an die Steuerung übertragen werden. LX VisualApplets-Kameras hingegen stellen dem Anwender FPGA-, Speicher- und I/O-Ressourcen zur Verfügung. Diese kann er nutzen, um seine eigene Bildverarbeitung umzusetzen. Dazu braucht er keine speziellen Vorkenntnisse der Hardwareprogrammierung, jedoch Bildverarbeitungserfahrung. Im Ergebnis lassen sich ein erhöhter Durchsatz, ein vereinfachter
Systemaufbau oder reduzierte Systemkosten erreichen.

SCOPE: Werden diese intelligenten Kameras eine echte Konkurrenz zu PC-basierten Bildverarbeitungssystemen werden?

Schmidt: Beide Produktkategorien haben nach wie vor ihre Anwendungsbereiche mit ihren Stärken, da es für eine konkrete Applikation immer darum geht, die optimale wirtschaftliche Lösung zu finden. Einerseits steigt die integrierte Rechenleistung intelligenter Kameras, andererseits ist der Trend zu höher auflösenden Kameras und Geschwindigkeiten ungebrochen und deren Daten müssen verarbeitet werden – eine klare Stärke von PC-basierten Industriekameras. Und dazwischen gibt es das breite Feld der Embedded Vision.

Control, Halle 3, Stand 3509

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