\documentstyle[din_a4,anwendungsbericht]{article}
\begin{document}
%\kooperationspartner{(in Kooperation mit Sentec)}
\kopf{9}

  \begin{center}
      \
      \epsfxsize=8.9cm
      \epsfbox{sentec-logo.ps}
    \end{center} 
\mbox{                                              % NICHT AENDERN !!
  \begin{minipage}[b]{5.6cm}                         % NICHT AENDERN !!
%BEGIN TEXT
  \vspace*{5mm}                                     
  Die Sentec GmbH entwickelt problemangepa"ste Gesamtl"osungen zur
  Automatisierung industrieller Fertigungsprozesse. In vielen
  F"allen ist zur Qualit"atskontrolle eine echtzeit\-f"ahige
  Bildverarbeitung oder Mu\-stererkennung erforderlich, um sofort
  Aussagen "uber die Produktqualit"at treffen zu k"onnen. Durch
  Einsatz effizient implementierter Algorithmen k"onnen diese Aufgaben
  heute auf kosteng"unstiger PC-Hardware gel"ost werden.
  \end{minipage}                                   % NICHT AENDERN !!
  \hspace{5.1mm}                                   % NICHT AENDERN !!
  \begin{minipage}[b]{8.5cm}                         % NICHT AENDERN !!
    \vfill
    \hbox{
    \epsfxsize=4.6cm
    \epsfbox{sentec-bild1.ps}
    \hspace{-2mm}
    \epsfxsize=4.6cm
    \epsfbox{sentec-bild2.ps}
    }
    \vspace{0.2cm}
    \hbox {\hspace{6mm} Eingescanntes Bild \hspace{8mm} 
$\Rightarrow$ \hspace{5mm} ermittelte Farbcluster}
    \vspace{0.2cm}
  \end{minipage}                                   % NICHT AENDERN !!
}


\section*{Bildverarbeitung zur Qualit"atskontrolle}
%
In der {\em Lebensmittelindustrie} werden heute viele Produkte durch
optische Inspektion kontrolliert, um mangelhafte Herstellung
rechtzeitig erkennen oder die Produktionsgeschwindigkeit bei gleichem
Qualit"atniveau steigern zu k"onnen. Die
Kontrolle erfolgt dabei in den meisten F"allen durch Menschen, weil
die Produkte keine exakt vorgegebenen Normen erf"ullen m"ussen,
sondern im Aussehen stark variieren k"onnen. 

Wenn die Inspektion von einem Rechner durchgef"uhrt werden soll, ist
eine enorme Datenreduktion von mehreren hunderttausend Bildpunkten auf
wenige Parameter erforderlich, die alle wesentlichen Eigenschaften des
Bildes beinhalten. Diese Operationen sind extrem rechenaufwendig und
m"ussen zudem mit einer sehr hohen Rate (etwa 1 Bild pro Sekunde)
durchgef"uhrt werden. Die erforderliche Leistung l"a"st sich durch
effiziente Implementierung heute schon auf preiswerter PC-Hardware
erreichen. Ein optisches Kontrollsystem mu"s
ferner in der Lage sein, in der eigentlichen Produktion die
Beurteilung von Bildern zu erlernen (durch ``Teach-in'') und so an
verschiedene Bedingungen angepa"st zu werden. 

Im vorliegenden Projekt haben wir uns die Aufgabe gestellt, ein
m"oglichst variables Verfahren zu entwickeln, das uns ein Anpassen an
so unterschiedliche Produkte wie Pizza, H"ahnchen, Gem"use oder Gyros
erlaubt. Diese Entwicklung wurde betrieben auf Anfrage eines Betriebes,
der Fertiggerichte herstellt.


\section*{Clusterverfahren zur Bildanalyse}
%
Farbbilder der zu kontrollierenden Produkte werden von einer
industriellen CCD-Kamera am Produktionsband aufgenommen und mit hoher
Rate (mehrere Bilder pro Sekunde) digitalisiert. Das Hauptproblem
besteht zun"achst darin, im Bild zusammenh"angende Gebiete gleicher
Struktur zu ermitteln, d.h.\ das Bild in die verschiedenen Komponenten
zu zerlegen. Hierbei spielen sowohl topologische als auch farbliche
Informationen eine Rolle. Ziel ist, m"oglichst {\em zusammenh"angende
  Gebiete} mit m"oglichst {\em wenig Farbvarianz} zu erhalten.
K"urzere Fluktuationen sollten dabei unterdr"uckt werden.

Das hier entwickelte Verfahren l"a"st sich grob in vier Phasen einteilen :

\begin{description}
\item [Splitting :] Der Bildbereich wird rekursiv in immer kleinere
  Fragmente zerlegt, solange bis die Varianz der Farbwerte in den
  Gebieten unter einem gewissen Wert liegt (diese also hinreichend
  homogen sind). 
\item [Merging :] Benachbart liegende Regionen werden nun wieder
  verschmolzen, falls die Farben hinreichend "ahnlich sind, d.h. die
  Gesamtvarianz unter einem Schwellwert liegt. Auf diese Art entstehen
  unregelm"a"sige Cluster gleicher Struktur.
\item [Assignment :] Die so entstandenen Cluster werden durch
  Vergleich mit Farbprototypen den jeweiligen Komponenten zugeordnet,
  die in einem ``Teach-in'' erlernt wurden.
\item [Auswertung :] Hier werden Fl"acheninhalte und Positionen
  bewertet und, falls erforderlich, ein Signal an die Auswerfeinheit
  gesendet.
\end{description}

\section*{Realisierung :}
%
Zur Realisierung wird ein schneller Pentium-Rechner mit einem
preiswerten PCI-Frame-Grabber unter MS-Windows eingesetzt. Das von einer
CCD-Kamera gelieferte Bild (Aufl"osung 720x512 Pixel) wird in dem
Frame-Grabber mehrfach pro Sekunde digitalisiert und zun"achst daraufhin
"uberpr"uft, ob sich ein Produkt im Bildbereich der Kamera
befindet.

Die vollst"andige Analyse dieses Bildes mit den oben angegebenen vier
Phasen kann in etwa einer Sekunde erfolgen. Eine fr"uhzeitige
Reduktion der Informationen auf wesentliche Parameter ist dabei
wichtig. Falls noch h"ohere Verarbeitungsraten gefordert sind, kann
man leicht mehrere PCs parallel arbeiten lassen.

In der Lernphase k"onnen, ohne detailliertes Wissen "uber die
vom Programm verwendeten Algorithmen, neue Menues eintrainiert werden und
f"ur eine sp"atere Wiederverwendung abgespeichert werden.
Der Benutzer mu"s dazu lediglich einige Bilder mit der Maus klassifizieren
und bewerten. Das System lernt dabei inkrementell, wodurch die Einlernzeit
stark verringert werden kann.
Bei einem Produktwechsel ist es somit auch f"ur Laien m"oglich
das System schnell und ohne Spezialwissen an die neue Aufgabe anzupassen.

Die zentrale Erfassung ("Uberwachung, Buchung, etc..) einer ganzen
Produktion mit eventuell mehreren unabh"angigen Bilderfassungssystemen
erfolgt auf einem weiteren Rechner, der zentral eine Datenbank f"uhrt.
\\
\\
\noindent\rule{\textwidth}{1pt}
{\Large \bf Ansprechpartner}                       % NICHT AENDERN !!

\begin{tabbing}
Dipl.-Ing.~F.~J.~Hoppe  \hspace*{5cm} \= Dipl.-Phys.~Barthel Steckemetz\\
Sentec GmbH \> \\
Software-Entwicklung f"ur \> Zentrum f"ur Paralleles Rechnen\\
parallele Rechnersysteme GmbH \> Universit"at zu K"oln \\
Hofstr.\ 137\> Weyertal 80\\
40723 Hilden \> 50931 K"oln\\
Tel.: 02103/80098 \> Tel.: 0221/470-6039 \\
Fax:  02103/80272 \> Fax: 0221/470-5160 \\
 \> E-Mail: steckemetz@ZPR.Uni-Koeln.DE \\ 
\end{tabbing}

\noindent{Stand: 7.4.98}

\end{document}
