1. Einführung in die Bildverarbeitung
Ein "Bild" ist im
üblichen Sprachgebrauch etwas, das man sich an die Wand hängen kann,
also ein flächiges, zweidimensionales Gebilde. "Bildverarbeitung"
beschäftigt sich normalerweise ebenfalls mit zweidimensionalen Bildern,
die jedoch nicht mit künstlerischen Mitteln, sondern mit technischen Bildaufnehmern
(z.B. einer CCD-Kamera oder einem Scanner) erzeugt werden. Solche Bilder sind
in einzelne Pixel aufgeteilt, und die Helligkeitswerte in jedem Pixel sind digitalisiert.
Die Bildinformation kann daher recht bequem in Rechnern gespeichert und verarbeitet
werden.
Bildverarbeitung
"Bildverarbeitung" oder genauer "digitale Bildverarbeitung"
(im Englischen: "digital image processing") ist die Ingenieurdisziplin,
die sich vordergründig zunächst mit der Aufnahme, Digitalisierung,
Speicherung und Verarbeitung von Bildern befaßt. Ein Bildverarbeitungsingenieur
setzt die Methoden und Techniken der Bildverarbeitung ein, um für ein bestimmtes
Problem in einer spezifischen Anwendungsumgebung eine Lösung zu finden.
Diese Lösung wird gewiß nicht nur aus einem Algorithmus, einem Stück
Software oder einer speziellen Beleuchtung bestehen, sondern aus der Kombination
und Verknüpfung mehrerer Hard- und Softwarekomponenten. Die Problemlösung
besteht also aus einem Bildverarbeitungssystem und schließlich auch in
der Integration dieses Systems in die Anwendungsumgebung. Alle Fragen, die mit
der Systemauslegung, Systementwicklung und Systemintegration zusammenhängen,
sind deshalb ebenfalls wichtige Bestandteile der Ingenieurdisziplin Bildverarbeitung.
Bildverarbeitung ist eine Querschnittstechnologie und wird in praktisch jedem
Wirtschaftszweig eingesetzt, nicht nur in der Industrie, sondern auch in Handel
und Verwaltung. Methodisch kann man bei den Anwendungen die drei Gebiete der
Bildverbesserung, der industriellen Bildverarbeitung und der Bildauswertung
unterscheiden.
Bildverbesserung
Bildverbesserung ist die Umsetzung eines aufgenommenen Bildes in ein zweites,
gleich großes Bild, in dem jedoch für den menschlichen Betrachter
bestimmte Strukturen oder Merkmale besser erkennbar sind als im Original. Beispiele
dafür sind die Verfahren, mit denen in den Röntgenaufnahmen bei der
Gepäckkontrolle an Flughäfen bestimmte Strukturen farbig hervorgehoben
werden, die Kontrastverstärkung von Aufnahmen in Computertomographen, die
Strukturen herausarbeitet, die im Originalbild kaum erkennbar sind, oder die
verschiedene Einfärbung von landwirtschaftlich genutzten und brachliegenden
Flurstücken in einer Luftaufnahme.
Industrielle Bildverarbeitung
Bei der industriellen Bildverarbeitung muß in der Regel die Information,
die in einem Bild enthalten ist, drastisch reduziert werden, im Extremfall sogar
auf die Aussage, ob das aufgenommene Objekt "gut" oder "schlecht"
ist. Das Hauptgebiet der industriellen Bildverarbeitung ist die 100%-Kontrolle
in der laufenden Produktion. Prüfaufgaben, bei denen 20 Bilder in der Sekunde
aufgenommen und analysiert werden müssen, sind dabei keine Seltenheit.
Die Bildverarbeitungslösungen müssen in diesem Bereich vor allem schnell,
einfach, kostengünstig und robust sein. Die wichtigsten Teilaufgaben der
industriellen Bildverarbeitung sind Vollständigkeitskontrolle, Lagekontrolle,
Vermessung, Oberflächenprüfung sowie Identifikation durch Erkennung
von Strichcodes, Flächencodes oder Klarschrift. Eine Übersicht über
dieses Gebiet gibt die Präsentation
"Klassifizierung von Bildverarbeitungssystemen" auf der SPS 99 in
Nürnberg.
Bildauswertung
Komplexere Methoden der Bildauswertung sind ein eigenes Teilgebiet der Bildverarbeitung.
Das Zählen von Blutkörperchen in einer Blutprobe, die Bestimmung der
Größenverteilung von Tonerkügelchen aus einer mikroskopischen
Aufnahme oder die Korngrößenbestimmung von Stahl aus der Aufnahme
eines Feinschliffs sind komplizierte Bildverarbeitungsprobleme. Unter Umständen
muß ein erfahrener Spezialist bei der Bildauswertung manuell in die Bildverarbeitungskette
eingreifen und Parameter verändern, damit die Resultate verläßlich
sind. Solche Verfahren werden in Prüf- oder Forschungslabors zur Analyse
von Stichproben oder Mustern eingesetzt. Die Grenze zur industriellen Bildverarbeitung
ist jedoch von beiden Seiten aus fließend und verschiebt sich ständig
infolge der technischen Entwicklung der Komponenten, die in der Bildverarbeitung
eingesetzt werden. Viele Verfahren, die noch vor fünf Jahren auf Anwendungen
im Labor beschränkt waren, können heute in der laufenden Produktion
eingesetzt werden.
3D-Bildverarbeitung
Es gibt eine Reihe von weiteren Anwendungsbereichen, in denen die Bildverarbeitung
an Bedeutung gewinnt oder in die sie bereits eingedrungen ist. Ein solches Gebiet
ist die 3D-Bildverarbeitung. Tiefeninformation kann dadurch gewonnen werden,
daß zwei Kameras dieselbe Szenerie aus verschiedenen Winkeln aufnehmen
oder dadurch, daß die 2D-Bildaufnahme mit einem anderen Sensor verknüpft
wird, z.B. mit einem scannenden Laser-Abstandssensor. Die Berechnung von 3D-Bildern
aus diesen Rohdaten und die Auswertung von 3D-Bildern ist mit den Standardverfahren
der Bildverarbeitung nicht ohne weiteres möglich. An diesen Problemen wird
zur Zeit intensiv gearbeitet.
"machine vision"
Ein weiteres Gebiet, in dem sich die Bildverarbeitung etabliert, ist das sog
"Maschinensehen" ("machine vision"). Anders als in der klassischen
industriellen Bildverarbeitung wird bei "machine vision" aus einem
aufgenommenen Bild eine Information extrahiert, die zur Steuerung einer Anlagenkomponente
dient. Beispielsweise kann ein Bildverarbeitungssystem einen Roboterarm über
die Auswertung eines Videobildes so steuern, daß eine Praline in der richtigen
Mulde in der Pralinenschachtel plaziert wird. Eine einfachere Anwendung der
"machine vision" wäre eine intelligente Lichtschranke auf der
Basis einer Zeilenkamera, die z.B. bei einer Bogendruckmaschine die Lage der
Oberkante des Bogenstapels in der Zuführung vermißt, so daß
die Höhe mit einem Stellmotor ständig auf die korrekte Position geregelt
werden kann. Auch fahrerlose Transportsysteme oder "Fahrerassistenten",
die z.B. automatisch der Seitenlinie auf einer Autobahn folgen, indem sie Bildsequenzen
auswerten, gehören in den Bereich der "machine vision". Man kann
die klassische industrielle Bildverarbeitung sogar als ein Teilgebiet der "machine
vision" auffassen. Generell dringt die Bildverarbeitung immer weiter in
Gebiete wie Robotik und MSR-Technik vor, bei denen die Sensorik bisher durch
andere Technologien dominiert war. Auch die Anwendungen der Bildverarbeitung
in biometrischen Systemen, wie z.B. in Fingerabdrucksensoren, bei der Vermessung
der Handgeometrie, bei der Gesichtserkennung oder bei "eyetrackern"
zur Verfolgung der Blickrichtung einer Person gehören zum Gebiet der "machine
vision".
Grenzen
Auch wenn ein Programm wie Adobe Photoshop oft als "Bildverarbeitungsprogramm"
bezeichnet wird, gehören Verfahren der Bildgestaltung nicht zur Ingenieurdisziplin
Bildverarbeitung. Diese Fragestellungen, die mit "desktop-publishing"
oder der "Druckvorstufe" zu tun haben, sind der Druck- und Reprotechnik
oder der graphischen Datenverarbeitung zuzuordnen. Auch die Erstellung von Computeranimationen,
wie sie z.B. von den Programmen 3D-Studio oder Macromedia Director unterstützt
werden, ist nicht Gegenstand der Bildverarbeitung. Digitale Druckverfahren,
ob in Tintenstrahldruckern, Photokopieren oder programmierbaren Druckmaschinen,
gehören ebensowenig zur Bildverarbeitung wie die verschiedenen Methoden,
mit denen digitale Bilder auf Monitoren, LCDs oder in Großprojektionsverfahren
dargestellt werden. Auch die diversen Methoden, mit denen Bilder effizient komprimiert
und in verschiedenen Formaten gespeichert bzw. übertragen werden können,
sind zwar für "Bildverarbeiter" wichtig und müssen einem
Bildverarbeitungsingenieur auch bekannt sein, werden aber eher in den Arbeitsgebieten
Telekommunikation oder Informatik als in der Bildverarbeitung weiterentwickelt.
Selbstverständlich gibt es zu all diesen Bereichen Berührungspunkte
und Überlapp, sie gehören jedoch nicht zu den Kerngebieten der Bildverarbeitung.
Dieser Kurs ist eine Einführung in die Bildverarbeitung mit dem Schwerpunkt
industrielle Bildverarbeitung. Bildverbesserung und Bildauswertung werden so
weit behandelt, wie es für das Verständnis der Methoden, die in der
industriellen Bildverarbeitung eingesetzt werden, erforderlich ist. Einige grundlegende
Aspekte der Kameratechnik, der Optik und der Beleuchtungstechnik werden behandelt.
Diese und andere wichtige Themen, wie z.B. die gesamte Problematik der Integration
in den Fertigungsprozeß (Echtzeit-Bildverarbeitung), Details der Bildauswertung
oder die 3D-Bildverarbeitung, müssen aber in weiterführenden Veranstaltungen
auf der Grundlage dieser Einführung wieder aufgenommen und vertieft werden.