Ratgeber
Vision-Sensoren – häufig auch als Bild-Sensoren oder Smart-Kameras bezeichnet – übernehmen spezifische Aufgaben zum Beispiel in der Industrieautomatisierung und Qualitätskontrolle. Sie sind nicht zu vergleichen mit den optischen Aufnahmesystemen in Digitalkameras oder Smartphones: Ihre Auflösung ist im Allgemeinen erheblich geringer, oft nehmen sie Bilder auch nur in Graustufen auf. Ihre Stärken liegen vielmehr in der industrietauglichen Konstruktion, einer komplexen Bildanalyse-Software und eingebaute Schnittstellen wie das Ethernet. Lesen Sie hier, wie Vision-Sensoren aufgebaut sind, wie sie funktionieren und für welche Aufgaben sie sich besonders eignen.
Vision-Sensoren ähneln jenen externen Webcams, wie sie zum Beispiel für Videokonferenzen üblich sind. Bildaufnahme und Bildverarbeitung erfolgen ebenfalls rein digital. Auch die Hardware-Komponenten sind weitgehend identisch: Das Gehäuse ist in der Regel quaderförmig und besitzt Möglichkeiten zur Montage. Als Aufnahme-Modul dient eine Kombination aus optischen Linsen und einem CMOS-Chip. Dieser Chip fängt Licht über die Optik ein und wandelt es in elektrische Signale um. Jedes Pixel auf dem Chip entspricht einem Punkt im Bild.
Und genau hier beginnen die Unterschiede zwischen Webcams und leistungsstarken Vision-Sensoren. Das betrifft zunächst die Anzahl der Pixel. Während Webcams heute HD-Formate mit mehr als 3 Millionen Pixel erzeugen können, begnügen sich Vision-Sensoren in der Regel mit rund 361.000 oder 1,3 Millionen – und das meist nur für 256 Graustufen. Was wie ein technisches Feature aus der Steinzeit der elektronischen Bildverarbeitung anmutet, macht durchaus Sinn: Vision-Sensoren sind nicht dazu da, Fotos oder Videos zu produzieren. Die Bildsignale dienen vielmehr als Grundlage für die Ausrichtung der automatischen Mustererkennung.
Da die Beleuchtung eine entscheidende Rolle bei der Bildaufnahme spielt, sind gängige Vision-Sensoren mit einem Ringlicht rund um die Linse ausgestattet. Das kann ein Dauerlicht ebenso sein wie ein gesteuertes Blitzlicht. Diese integrierte Beleuchtung verbessert die Sichtbarkeit von Merkmalen und Details, die für die jeweilige Anwendung relevant sind.
Das aufgenommene Bild wird im Allgemeinen einer Vorverarbeitung unterzogen, um es für die Analyse zu optimieren. Dazu gehören zum Beispiel die Anpassung von Kontrast und Helligkeit, das Rausch-Filtern oder das Schärfen. Anschließend erfolgt die Bildanalyse, der Kern des Aufnahmeprozesses. Spezialisierte Software analysiert das Bild anhand vordefinierter Merkmale oder Muster. Diese Analyse kann das Erkennen von Formen, Farben, Größen, Strukturen oder bestimmten Codes – wie Barcodes oder QR-Codes – umfassen. Moderne Vision-Sensoren verwenden dazu komplexe Software-Algorithmen, zu denen auch Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz gehören. Basierend auf der Analyse trifft der Vision-Sensor dann Entscheidungen oder leitet Informationen weiter. Beispiele sind die Identifizierung eines defekten Teils in einem Fertigungsprozess, die Steuerung eines Roboters zur Auswahl eines bestimmten Objekts oder das Auslösen eines Alarms in einem Sicherheitssystem.
Die Ergebnisse der Bildanalyse werden häufig an andere Software-Systeme oder Komponenten der Automatisierungsanlage übermittelt. Dies ermöglicht eine integrierte Prozesssteuerung, bei der die Kamera als Sensor in einem umfassenden Steuerungs- und Überwachungssystem fungiert. Als technische Lösung sind dazu häufig externe Triggereingänge und programmierbare Schaltausgänge vorgesehen. Für die Datenkommunikation gibt es üblicherweise serielle Schnittstellen wie die RS232 und digitale wie USB, Ethernet und Industrial Ethernet, beispielsweise Profinet und Modbus.
Vision-Sensoren haben sich zu unverzichtbaren Werkzeugen in der modernen Fertigung und Automatisierung entwickelt. So können sie in der Qualitätskontrolle Oberflächendefekte, Maßgenauigkeit, Montagefehler und andere Qualitätsmerkmale erkennen und überwachen. In Produktionslinien stellen sie sicher, dass die Fertigungsprozesse korrekt ablaufen. Sie detektieren die Anwesenheit von Teilen, den korrekten Zusammenbau und die Einhaltung von Produktionsstandards.
Die industrielle Bildverarbeitung hilft aber auch bei Sortierung und Klassifizierung von Produkten nach Größe, Form, Farbe oder anderen spezifischen Merkmalen wie Barcodes. In Logistikzentren lassen sich Vision-Sensoren zur Überprüfung der Integrität und Richtigkeit der Verpackung verwenden. Sie können beispielsweise feststellen, ob Etiketten korrekt angebracht sind und ob die Verpackungen vollständig und unbeschädigt sind.
In der Robotik sind Vision-Applikationen zur präzisen Führung und Positionierung von Robotern im Einsatz. Mit ihnen lassen sich Objekte von Robotern identifizieren und entsprechend manipulieren. In der Automobilfertigung dienen sie zur Überprüfung von Schweißnähten, Lackierungen und Montagevorgängen.
Welche Betriebsspannungen nutzen Vision-Sensoren?
Die meisten Typen arbeiten mit Gleichspannung zwischen 12 und 30 Volt.
Welche IP-Schutzart besitzen gängige Vision-Sensoren?
Die weitaus meisten Sensoren sind mit einem Schutz nach IP67 ausgestattet. Die erste Ziffer zeigt den Schutzgrad gegen feste Fremdkörper an. Die 6 ist die höchstmögliche Bewertung und bedeutet, dass der Sensor vollständig staubdicht ist. Damit besteht ein vollständiger Schutz gegen den Kontakt mit Staub und anderen festen Fremdkörpern. Die zweite Ziffer gibt den Schutzgrad gegen das Eindringen von Wasser an. Die 7 gewährleistet einen Schutz vor den Auswirkungen von zeitweiligem Untertauchen in Wasser. Konkret: Der Sensor ist für einen Zeitraum von bis zu 30 Minuten in einer Tiefe von bis zu 1 Meter wasserdicht.
Was ist unter dem Begriff Fangbereich zu verstehen?
Der Begriff bezieht sich auf den Bereich des Raums, in dem der Sensor Objekte oder Merkmale effektiv erfassen und analysieren kann. Dieses Sichtfeld wird durch verschiedene Faktoren bestimmt, darunter die optischen Eigenschaften des Sensors, die Qualität und Art der Beleuchtung, sowie die spezifischen Einstellungen und Konfigurationen des Vision-Systems. So arbeiten beispielsweise automatisierte Regalbediengeräte häufig mit Bildverarbeitungssystemen auf der Basis von Vision-Sensoren, die genau definierte Markierungslöcher im Regalsystem erkennen und den Transportmechanismus exakt danach ausrichten.