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KI & Bildverarbeitung

Wie mache ich Merkmale sichtbar

Im heutigen Teil steht die Frage im Mittelpunkt, welche optischen Eigenschaften die relevanten Merkmale besitzen – und welche Beleuchtungsstrategien daraus ganz konkret für ein Machine‑Vision‑System folgen

Warum optische Eigenschaften so kritisch sind

Die Art, wie ein Merkmal Licht reflektiert, streut, absorbiert oder transmittiert, bestimmt direkt, ob es im Bild als Kontrast erscheint, oder im Rauschen bzw. in Reflexen untergeht.

Gerade KI‑Modelle sind hier gnadenlos ehrlich: Was im Bild nicht sauber als Signal vorliegt, kann das Modell auch nicht stabil unterscheiden.

Im Kern lassen sich Merkmale und Trägermaterial grob in folgende Klassen einteilen:

  • Riss‑/Kantenstrukturen auf glatten, oft glänzenden Oberflächen
  • Rückstände, Verschmutzungen und Beläge auf spiegelnden oder lackierten Teilen
  • Geprägte, erhabene oder vertiefte Strukturen (Gravuren, Scribe‑Marks)
  • Transmissionsmerkmale in transparenten oder transluzenten Materialien
  • Kontrastarme Strukturen auf matten, diffus reflektierenden Oberflächen

Für jede dieser Klassen gibt es typische Beleuchtungskonzepte, die sich physikalisch gut begründen lassen.

Risse und Kratzer: Dunkelfeld und Low Angle

Das Prinzip: Das Bauteil wird mit sehr flachem Einfallswinkel beleuchtet, der Großteil des Lichts wird von der glatten Fläche weg von der Kamera reflektiert, sodass diese nahezu dunkel erscheint.

Anomalien wie Kratzer, Beulen oder Partikel stören den Reflexionsverlauf, streuen Licht in Richtung Kamera und erscheinen dadurch hell vor dunklem Hintergrund.

Typische Anwendungen:

  • Kratzererkennung auf Metalloberflächen und Harddisks
  • Erkennung von Werkzeugspuren, Graten, Einprägungen
  • Detektion von Partikeln, Staub, Fingerabdrücken auf polierten Oberflächen

Wichtig ist hier die Geometrie:

  • Sehr geringer Einfallswinkel (oft <10°),
  • geringe Arbeitsabstände (typisch wenige Millimeter bis wenige Zentimeter),
  • mechanisch stabile Montage, da schon kleine Winkeländerungen den Kontrast stark beeinflussen.
Aufnahmen fallender Strasssteine aus vier Perspektiven

Rückstände auf glänzenden Oberflächen: Diffus vs. Koax

Rückstände, Filme oder Beläge auf spiegelnden oder lackierten Oberflächen verhalten sich optisch anders als scharfkantige Risse.Hier geht es häufig darum, die spekulare Grundreflexion zu kontrollieren, um die Residuen als Helligkeits‑ oder Texturänderung sichtbar zu machen.

Zwei typische Ansätze:

Diffuse Beleuchtung (z. B. Dome‑/Kuppellicht, Tubelight)

    • Erzeugt eine sehr gleichmäßige Ausleuchtung, reduziert harte Reflexe und Schatten.
    • Eignet sich gut für leicht gekrümmte, glänzende Oberflächen (z. B. Karosserieteile, Kunststoffabdeckungen), bei denen lokal veränderte Reflexion durch Rückstände im ansonsten homogenen Bild sichtbar wird.

Koaxiale (On‑Axis‑)Beleuchtung

    • Das Licht wird über einen Strahlteiler entlang der optischen Achse eingekoppelt und senkrecht zur Oberfläche eingestrahlt.
    • Glatte, spiegelnde Flächen reflektieren das Licht direkt in die Kamera und erscheinen homogen hell; Störungen in der Oberfläche (Rückstände, Textur, mikroskopische Rauigkeit) verändern die Reflexion und erzeugen Kontrast.
    • Besonders interessant bei planaren, stark spiegelnden Oberflächen wie Wafern, metallisierten Folien oder Glas.

Beispiel: Ruß‑ oder Ölfilme auf einem hochglanzpolierten Bauteil lassen sich oft mit einem diffusen Dome so abbilden, dass die Grundfläche gleichmäßig wirkt, während die Film‑Bereiche eine leicht andere Helligkeit oder Textur aufweisen.

Koaxiallicht ist dagegen hilfreich, wenn die Oberfläche nominell „perfekt“ spiegelnd ist und bereits kleine Winkeländerungen oder Residuen den gerichteten Reflex sichtbar verändern.

Geprägte und topografische Merkmale

Für Gravuren, Scribe‑Marks, geprägte Codes oder erhabene Strukturen stellen sich zwei Fragen:

  • Soll vorrangig die Kante/Topografie betont werden?
  • Oder steht die Lesbarkeit des Codes (z. B. 2D‑Code, Laserbeschriftung) im Vordergrund?

Dunkelfeld‑Ringlichter eignen sich hervorragend, um Kanten von Gravuren oder geprägten Strukturen herauszuarbeiten. Durch den flachen Einfall werden die Kanten als helle Linien betont, während die Grundfläche dunkel bleibt – ideal für die Detektion von Scribe‑Marks auf Wafern oder geprägten Zahlen auf Metallteilen.

Wenn dagegen vor allem Kontrast zwischen Markierung und Hintergrund benötigt wird (z. B. bei gelaserten Codes), können:

  • Brightfield‑Beleuchtungen
  • oder koaxiale Systeme
    sinnvoll sein, um die unterschiedliche Rauheit bzw. Änderung des Reflexionsverhaltens in Helligkeitskontrast zu übersetzen.

Transparente und transluzente Merkmale

Bei transparenten oder transluzenten Materialien (Glas, Folien, Kunststoff, pharmazeutische Verpackungen) spielt Transmission eine dominante Rolle.

Typische Beispiele:

  • Einschlüsse, Blasen oder Kratzer in Glas oder Kunststoff
  • Versatz oder Dickenschwankungen in Folien
  • Flüssigkeitspegel, Partikel oder Luftblasen in transparenten Behältern

Hier kommen andere Beleuchtungsarten ins Spiel:

  • Durchlicht / Backlight: Merkmale werden als Absorptions‑ oder Brechungsartefakte sichtbar, Konturen erscheinen scharf vor hohem Kontrast.​
  • Strukturierte Beleuchtung (z. B. Liniengitter): Verzerrung des Musters an Defekten oder Dickenschwankungen kann für Auswertung und 3D‑Rekonstruktion genutzt werden.
  • Koaxiallicht bei transluzenten Materialien: Reduziert den Beitrag des Volumenstreulichts und betont die Oberfläche, wodurch feine Oberflächenstrukturen oder leichte Topografie besser erkennbar werden.​

Gerade in Kombination mit KI lassen sich hier subtile Muster (z. B. „Haze“, Inhomogenitäten) erfassen, die klassisch schwer eindeutig zu thresholden sind – Voraussetzung bleibt aber ein stabil reproduzierbares Beleuchtungs‑Setup.

Matte, diffuse Oberflächen und schwache Kontraste

Bei stark diffusen, matten Oberflächen ist die spekulare Reflexion gering, die Helligkeitsverteilung ist vorwiegend durch die lokalen Reflexionsgrade bestimmt. Herausforderungen sind hier:

  • sehr geringe Kontraste zwischen Merkmal und Grundmaterial,
  • Texturrauschen (z. B. Gussstrukturen, matte Beschichtungen).

Für solche Fälle bieten sich an:

  • Homogene Brightfield‑Flächenbeleuchtungen mit sorgfältiger Ausrichtung, um den globalen Kontrast zu maximieren.​
  • Polarisationsfilter auf Beleuchtung und Optik, um Restreflexe zu dämpfen und störende Glanzlichter zu unterdrücken.
  • Je nach Geometrie leichte Schrägbeleuchtung, um Oberflächenrelief dezent in Helligkeitsgradienten zu übersetzen, ohne in ein extremes Dunkelfeld zu verfallen.

Ein typisches Beispiel ist die Erkennung leicht verfärbter oder anderweitig veränderter Bereiche auf einer matten, strukturierten Oberfläche (z. B. Pulverbeschichtung).

Hier ist das Ziel weniger die Hervorhebung harter Kanten, sondern die Maximierung des globalen SNR für subtile Grauwertdifferenzen – ein Bereich, in dem KI‑Modelle ihre Stärke ausspielen können, sofern das Beleuchtungslayout die Variabilität der Umgebung minimiert.