AT502810B1 - Verfahren zur optischen prüfung von gegenständen - Google Patents

Description

2 AT 502 810 B1

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Prüfung von Gegenständen gemäß dem Oberbegriff des Anspruches 1.

Bei einer Vielzahl von Gegenständen stellt sich das Problem, die Oberfläche des Gegenstandes 5 bildpunktweise bzw. im Hinblick auf eine Vielzahl von einzelnen Bildpunkten überprüfen zu müssen. Eine Überprüfung der aufgenommenen Bilder erfordert einen ausgesprochen umfangreichen Rechenaufwand, insbesondere wenn eine Mehrzahl von Merkmalen jedes aufgenommenen Bildpunktes überprüft werden muss bzw. die Anzahl der zu überprüfenden Gegenstände pro Zeiteinheit groß ist. Des weiteren soll ein derartiges Prüfverfahren eine möglichst sichere io Aussage über jeden geprüften Bildpunkt liefern, welche Aussage entweder für eine weitere Beurteilung des aufgenommenen Gegenstandes herangezogen oder für sich selbst als Bewertung des Gegenstandes angesehen wird.

Erfindungsgemäß ist ein Verfahren der eingangs genannten Art durch die im Kennzeichen des 15 Anspruches 1 angeführten Merkmale charakterisiert.

Mit dieser Vorgangsweise wird ein mit einfacher Hardware rasch erhaltenes zuverlässiges Prüfungsergebnis erstellt, das eine Auswertung oder Beurteilung einer Mehrzahl von Merkmalen der einzelnen Bildpunkte zulässt und die Möglichkeit bietet, eine Vielzahl von Gegenständen 20 innerhalb kürzester Zeit zu bewerten. Die Erstellung des Sollbereiches kann vor Durchführung der Prüfung mit entsprechend hoher Genauigkeit vorgenommen werden; die Überprüfung der Bildpunkte des zu prüfenden Gegenstandes kann sehr rasch vorgenommen werden, da der rechnerische Teil der Überprüfung, ob ein Merkmalsvektor eines Bildpunktes des Gegenstandes in den Sollbereich fällt, mit einfacher Hardware rasch durchgeführt werden kann. 25

Bei der erfindungsgemäßen Vorgangsweise wird ein Sollbereich erstellt. Dieser Sollbereich wird durch einen Polyeder bestimmt, d.h. durch einen Körper, der von paarweise parallelen Flächen begrenzt ist. Zu jedem (Hyper-)Ebenenpaar, das einen derartigen Körper begrenzt, existiert ein Normalvektor, der im Folgenden als Achsvektor bezeichnet wird. Um einen geschlossenen 30 Köper zu erhalten, muss es zumindest so viele (paarweise linear unabhängige) Achsvektoren bzw. Paare von Ebenen geben, wie Merkmale für jeden Bildpunkt definiert wurden, d.h. die Achsvektoren müssen den Merkmalsraum aufspannen. Üblicherweise werden den einzelnen Bildpunkten drei Parameterwerte, z.B. zu mischende Farbwerte, wie z.B. Rot, Grün und Blau, zugeordnet. Im einfachsten Fall ist der Sollbereich daher ein Sechsflächner (Parallelepiped) der 35 von drei Paaren von Ebenen begrenzt wird. Es ist jedoch nicht zwingend notwendig, dass der Sollbereich geschlossen ist. Es kann auch (aus Effizienzgründen) sinnvoll sein, den Sollbereich nur durch ein Ebenenpaar oder einige Ebenenpaare zu begrenzen und teilweise offen zu belassen. 40 Zu Beginn der erfindungsgemäßen Vorgangsweise wird eine vorgegebene Anzahl von Muster-bzw. Sollwertgegenständen mit einer Bildverarbeitungseinheit aufgenommen bzw. werden digitale Bilder der Mustergegenstände und auch der zu prüfenden Gegenstände erstellt. Für eine vorgegebene Anzahl von Bildpunkten aller von den Muster- bzw. Sollwertgegenständen aufgenommenen Bilder wird jeweils ein Merkmalsvektor erstellt. Dazu wird derart vorgegangen, 45 dass auf einer Anzahl von Mustergegenständen ein und derselbe Bildpunkt bzw. ein Bildpunkt mit gleicher Adresse bzw. gleichen Koordinaten auf allen Mustergegenständen ausgewählt wird. Von diesem aufgenommenen Bildpunkt werden für jeden Gegenstand die Merkmale ermittelt und zu einem Merkmalsvektor zusammengestellt. Dies bedeutet, dass eine Vielzahl von Merkmalsvektoren erstellt wird, die der Anzahl der aufgenommenen Mustergegenstände ent-50 spricht. Da die Merkmalsvektoren ein und desselben Bildpunktes auf den einzelnen Mustergegenständen voneinander mehr oder weniger abweichen bzw. unterschiedliche Ausprägungen besitzen, ergibt sich eine Punktwolke bzw. eine Menge an Merkmalsvektoren mit mehr oder weniger großen Merkmalsunterschieden in dem Merkmalsraum, dessen Dimension durch die Anzahl der Merkmale definiert ist. Dieser Bildpunkt, der auf den Mustergegenständen festgelegt 55 wird, entspricht einem Bildpunkt auf dem zu prüfenden Gegenstand bzw. der Bildpunkt am 3 AT 502 810 B1

Gegenstand besitzt ein Pendant mit gleicher Adresse bzw. gleichen Koordinaten auf dem Mustergegenstand. Für jeden Bildpunkt des zu prüfenden Gegenstandes wird eine Menge von vorgegebenen Achs-5 vektoren im Merkmalsraum festgelegt. Dabei kann für jeden Bildpunkt eine eigene Menge von Achsvektoren oder für eine Anzahl von Bildpunkten ein und dieselbe Menge von Achsvektoren festgelegt werden. Diese Achsvektoren werden willkürlich vorgegeben bzw. berechnet, wobei die Farbwerte der Bildpunkte bzw. Farbverläufe in Bildpunktbereichen am Muster- bzw. Sollwertgegenstand bzw. am zu prüfenden Gegenstand Berücksichtigung finden. Wie bereits er-io wähnt, werden die Achsvektoren zur Definition von Normalebenen zu diesen Achsvektoren verwendet.

Im folgenden wird die Erfindung anhand der Zeichnung beispielsweise näher erläutert. Abb. 1 zeigt eine Anzahl von zu einem Bildpunkt des Gegenstandes gehörenden Merkmalssektoren. 15 Abb. 2 zeigt eine alternative zu Abb. 1 mit anderen Achsvektoren. Abb. 3 zeigt verdrehte Achsvektoren. Abb. 4 zeigt den Einsatz von drei Achsvektoren. Abb. 5 zeigt einen Sollbereich, der sich aus den Achsvektoren in deren Ausgangslage ergibt.

In Abb. 1 ist eine Anzahl von sogenannten "Trainingspixel" eingezeichnet, d.h. eine Anzahl von 20 zu einem Bildpunkt des Gegenstandes gehörenden Merkmalsvektoren, die von den zugeordneten Bildpunkten auf den einzelnen Mustergegenständen ermittelt wurden. Diese Trainingspunkte stammen somit von einer Anzahl von Muster- bzw. Sollwertgegenständen und besitzen in der Regel unterschiedliche Merkmalswerte. Die dargestellte Punktwolke gibt somit die zulässige Variation der Merkmalswerte für einen Bildpunkt wieder. Im vorliegenden Fall wurde ein und 25 derselbe Bildpunkt von 11 Muster- bzw. Sollwertgegenständen aufgenommen.

Das dargestellte Diagramm ist zur Erläuterung auf zwei Dimensionen reduziert und betrifft als Merkmale nur die Farbwerte Grün (G) und Rot (R). Die gewählten Achsvektoren A1 und A2 entsprechen Vektoren, die parallel zur R-Achse bzw. G-Achse verlaufen. Die Punkte bzw. 30 Merkmalsvektoren der Merkmalswolke, die bezüglich des Achsvektors parallel zur R-Koordinate den maximalen und minimalen Abstand zu einer durch den Ursprung verlaufenden Normalebene zu diesem Achsvektor A1 besitzen, sind mit Kreisen umgeben. Die Punkte, die bezüglich einer durch den Ursprung verlaufenden Normalebene zum Achsvektor A2 einen maximalen oder minimalen Abstand besitzen, sind mit Kreuzen versehen. Durch diese Punkte werden zu 35 den Achsvektoren A1, A2 normal stehende Gerade gelegt und die durch diese im vorliegenden Fall eindimensionale Ebene, d.h. Geraden, bzw. Paaren von Ebenen, d.h. Geraden, begrenzte zweidimensionale Körper, d.h. Fläche, stellt den Sollbereich dar.

In Abb. 1 entspricht jeder dargestellte Punkt einem Rot-Grün-Wertepaar bzw. Merkmalsvektor, 40 das bzw. der in einer Aufnahme des Bildpunktes am Muster- bzw. Sollwertgegenstand gemessen wurde. Alle von den Muster- bzw. Sollwertgegenständen aufgenommenen Bildpunkte werden zur Ermittlung der Merkmalsvektoren zweckmäßigerweise an denselben Bildpunkten des Aufnahmesensors abgebildet. Der Sollbereich, in dem Rot-Grün-Wertpaare bzw. die Merkmalsvektoren als ordnungsgemäß angesehen werden, wird aus der Wolke der Trainingspunkte bzw. 45 der Merkmalsvektoren gebildet und wenn man, wie zuvor ausgeführt, annimmt, dass alle Rot-Werte zwischen dem minimalen und maximalen Rotwert und alle Grün-Werte zwischen dem minimalen und maximalen Grünwert erlaubt sind, ergibt sich ein rechteckiger Bereich, der in Abb. 1 eingezeichnet ist. so Allerdings beschreibt dieser rechteckige, durch achsparallele Geraden begrenzte Bereich die Wolke der Trainingspunkte bzw. den Sollbereich nicht sonderlich gut bzw. ist zu groß bzw. zu permissiv. Insbesondere Bereiche in der linken oberen und rechten unteren Ecke des Rechtecks wären erlaubt, sind aber von den erhaltenen Trainingspunkten bzw. Merkmalsvektoren relativ weit entfernt und würden daher für einen Betrachter des Gegenstandes als fehlerhaft 55 bewertet werden. 4 AT 502 810 B1

Aus diesem Grund ist es sinnvoll, den erlaubten Sollbereich enger einzugrenzen, wozu insbesondere eine Vorgabe der Anzahl und Richtung der Achsvektoren zielführend ist, welche der tatsächlichen Erstreckung der Punktewolke besser gerecht wird. Aus Abb. 2 erkennt man, dass andere Achsvektoren A1 und A2 gewählt wurden, welche andere Begrenzungsgerade für den 5 Sollbereich vorgeben, die sich der Erstreckung der Punktewolke besser annähern.

Abb. 3 zeigt, dass durch eine weitere Verdrehung der Achsvektoren A1 und A2 eine bessere Nachbildung des Verlaufs der Punktewolke erfolgen kann. io Abb. 4 zeigt den Einsatz von drei Achsvektoren für die Punktwolke im zweidimensionalen Raum, deren Normalebenen (in diesem zweidimensionalen Fall Normalgeraden) ein Sechseck begrenzen.

Es wird nochmals bemerkt, dass die Abb. 1, 2, 3 und 4 eine Reduktion der erfindungsgemäßen 15 Vorgangsweise auf den zweidimensionalen Raum darstellen. Sofern im drei- bzw. n-dimensio-nalen Raum vorgegangen wird, ergeben sich drei- bzw. n-dimensionale Merkmalsvektoren, Achsvektoren und Begrenzungsflächen. Der Sollbereich wird von zumindest einem Ebenenpaar begrenzt. Um eine bessere Annäherung an die Punktewolke zu erreichen, ist es durchaus möglich, die Anzahl der Achsvektoren und damit der die Punktwolke eingrenzenden Ebenen-20 paare zu erhöhen.

Die Achsvektoren, welche bestimmten Merkmalen, insbesondere Farbmischungen, entsprechen bzw. gewichtete Werte für die einzelnen Merkmale enthalten, können auch rechnerisch bestimmt werden. 25

Derartige Achsvektoren können z.B. durch eine Hauptkomponentenanalyse ermittelt werden, bei der für eine vorgegebene Bildpunktmenge eine Hauptkomponente ermittelt wird, worunter ein Vektor zu verstehen ist, der einer Hauptrichtung der in der Datenwolke enthaltenen Werte entspricht. Derartige ermittelte Hauptkomponenten könnten direkt als Achsvektor verwendet 30 werden.

Eine weitere mögliche Ermittlung von Achsvektoren kann dadurch erfolgen, dass jeder Achsvektor solange verdreht bzw. geschwenkt wird, bis das im Zuge des Prüfungsverfahrens der Muster- bzw. Sollwertgegenstände ermittelte Volumen des Sollbereichs minimal ist. Es gibt eine 35 Anzahl von insbesondere nicht linearen Optimierungsverfahren, mit denen ein durch paarweise parallele Ebenen begrenzter Körper bzw. Sollbereich bezüglich seines Volumens minimiert werden kann.

Eine Möglichkeit besteht darin, dass die Winkel der Achsvektoren im Merkmalsraum in vorge-40 gebenen Schrittweiten und vorgegebenen Richtungen verändert werden und für derartige Veränderungen eine Berechnung des Volumens und/oder der Oberfläche des Sollbereichs stattfindet, die nach einer entsprechenden Anzahl von Schritten zu einem Minimum führt bzw. dieses annähert. Dabei kann ein erster Achsvektor in eine gewählte Richtung um einen vorgegebenen Winkel verdreht werden; mit dieser neuen Richtung des Achsenvektors werden neue, minima-45 len und maximalen Abständen entsprechende Begrenzungsebenen errechnet und das Volumen des sich ergebenden Sollbereiches wird berechnet. Wenn das Volumen kleiner wird, wird der Achsenvektor in dieselbe Richtung weitergedreht bis das Volumen des Sollbereiches nicht mehr kleiner wird. Falls das Volumen sich nicht verkleinert, wird der Achsenvektor in eine andere Richtung um einen vorgegebenen Winkel verdreht. Wenn die Anzahl der vorgegebenen Winkel so verbraucht ist bzw. ein optimaler Winkel für den Achsvektor gefunden wurde, der einen Minimum unter der vorgenommenen Schritten und Rechenoperationen entspricht, wird der nächste Achsvektor in eine vorgegebene Richtung um einen vorgegebenen Winkel verdreht. Abb. 5 zeigt einen Sollbereich, der sich aus den Achsvektoren A1 und A2 in deren Ausgangslage ergibt. Durch eine Verschwenkung des Achsvektors A2 um einen vorgegebenen Winkelbereich 55 α ergibt sich eine neue Lage der den Sollbereich S begrenzenden Ebenen und damit auch ein 5 AT 502 810 B1 neues Volumen des Sollbereiches, das im vorliegenden Fall geringer ist als das Ausgangsvolumen. Der neue Achsvektor ist mit A2' bezeichnet; die Begrenzungsgeraden des Ausgangssollbereiches sind mit E bezeichnet; die Begrenzungsgeraden des minimierten Sollbereiches mit E'. 5

Die Schrittweite für die Verdrehung und/oder Verschwenkung kann immer gleich sein oder von einem Schritt zum anderen Schritt verkleinert werden.

Eine andere Methode ist das sogenannte "Hillclimbing". Dabei wird in einem ersten Schritt io jeweils ein Achsvektor in jede erlaubte Richtung um einen gewissen Wert verdreht. Die jeweils restlichen Achsvektoren bleiben unverdreht. Unter diesen Möglichkeiten sucht man die optimale Lösung, d.h. den Sollbereich mit dem geringsten Volumen aus, die nunmehr die Basis für den nächsten Berechnungsschritt bildet. Im nächsten Schritt wird wieder ein Achsvektor des nunmehr minimalisierten Sollbereiches in jede erlaubte Richtung um einen vorgegebenen Winkel 15 verdreht. Die restlichen Achsvektoren bleiben wiederum unverdreht. Aus den sich ergebenden Resultaten für den Sollbereich wird die Lösung gesucht, bei der der Sollbereich ein Minimum ist und die erhaltenen Achsvektoren bilden die Basis für den nächsten Schritt. Das Verfahren wird abgebrochen, wenn die optimale Lösung von einem Schritt zum nächsten nicht verbessert wird bzw. der Sollbereich in Hinblick auf sein Volumen nicht mehr abnimmt. 20

Bei der Ermittlung der Paare von parallelen Ebenen zur Definierung des Sollbereiches wird vorerst das Skalarprodukt aller Merkmalsvektoren eines Bildpunktes am Gegenstand bzw. alle von dem am Muster- bzw. Sollwertgegenständen zugeordneten Bildpunkt erhaltenen Merkmalsvektoren mit jedem dem Bildpunkt zugeordneten Achsvektor gebildet. Bildet man das 25 Skalarprodukt eines einem Punkt im Raum entsprechenden Merkmalsvektors, mit einem Vektor, dann erhält man als Ergebnis den Abstand des Punktes zu jener Normalebene des Vektors, die durch den Ursprung verläuft. Dieser Abstand kann auch negativ sein. Wenn man nunmehr sämtliche Merkmalsvektoren eines Bildpunktes mit einem diesem Bildpunkt zugeordneten Achsvektor multipliziert, erhält man eine Vielzahl von Skalarprodukten, von denen das minimale 30 und das maximale Skalarprodukt dem minimalen und dem maximalen Abstand des diesbezüglichen Punktes bzw. Merkmalsvektors von der Normalebene zum Achsvektor durch den Ursprung entspricht. Die beiden Normalebenen, die durch die Merkmalsvektoren mit dem minimalen bzw. maximalen Abstand verlaufen, sind zwei parallele Begrenzungsebenen des Sollbereiches. 35

Analog wird mit allen vorgegebenen Achsvektoren verfahren; sämtliche Merkmalsvektoren eines Bildpunktes werden mit jeweils allen Achsvektoren dieses Bildpunktes verknüpft bzw. multipliziert. 40 Jeder Achsvektor eines Bildpunktes legt für jedes Merkmal, z.B. für jeden Farbkanal, ein vorgegebenes Gewicht fest. Im Falle eines RGB-Raumes umfasst jeder Achsvektor drei Werte bzw. bestehen drei Gewichte für jedes Merkmal. Für jeden Bildpunkt werden die Werte der Merkmalsvektoren mit den entsprechenden Werten 45 bzw. Gewichten des Achsvektors multipliziert und die Resultate der Multiplikation werden aufsummiert. Dies bedeutet die Bildung einer gewichteten Summe, insbesondere die Bildung des Skalarproduktes. Von den Ergebnissen dieser Berechnung wird jedoch lediglich das Skalarprodukt mit dem minimalen und dem maximalen Wert gespeichert. so Bei der Überprüfung, ob ein Merkmalsvektor eines Bildpunktes eines zu prüfendenden Gegenstandes innerhalb oder außerhalb des von den Paaren von Ebenen begrenzten Polyeders, d.h. innerhalb oder außerhalb des Sollbereiches liegt, wird geprüft, ob sich der Merkmalsvektor des zu prüfenden Bildpunktes innerhalb sämtlicher Paare von Ebenen befindet, d.h. tatsächlich innerhalb des Sollbereiches liegt. Befindet sich der Merkmalsvektor dieses zu prüfenden Bild-55 punktes außerhalb eines Ebenenpaares, wird dies bereits als Fehler festgestellt. Es ist durch- 6 AT 502 810 B1 aus möglich, dass ein Bildpunkt auch bezüglich mehrerer Ebenenpaare nicht im Sollbereich zu liegen kommt. Die Bewertung eines derartigen Fehlers kann nach verschiedenen Kriterien erfolgen. Insbesondere wird der Abstand zu der entferntesten Begrenzungsebene, d.h. der maximale Abstand zu einer der vorhandenen Begrenzungsebenen, als Maß für den Fehler 5 angesehen. Alternativ dazu könnte man auch bei mehreren Überschreitungen die Summe der Abstände, mit der der jeweilige Merkmalsvektor außerhalb des Sollbereiches bezüglich der einzelnen Begrenzungsebenen liegt, als Maß nehmen.

Mathematisch wird bei der Überprüfung, ob ein Merkmalsvektor innerhalb des Sollbereiches io liegt, derart vorgegangen, dass die Merkmalsvektoren des jeweiligen Bildpunktes des zu prüfenden Gegenstandes mit den einzelnen zugeordneten Achsvektoren multipliziert werden, d.h. es wird eine gewichtete Summe bzw. das Skalarprodukt ermittelt. Des Weiteren wird geprüft, ob dieses Skalarprodukt innerhalb der für jeden Achsvektor gespeicherten Minima und Maxima liegt. Das Fehlermaß kann im Hinblick auf das Ausmaß der jeweiligen Überschreitungen in 15 Hinblick auf einen Achsvektor oder mehrere Achsvektoren bewertet werden.

Es ist möglich, als Achsvektoren Vektoren vorzusehen, die durch den Ursprung verlaufen oder mit den jeweiligen Koordinatenachsen der Merkmale beliebige vorgegebene Winkel einschließen. 20

Mit der erfindungsgemäßen Vorgangsweise kann der Anforderung entsprochen werden, dass eine Überprüfung eines Gegenstandes extrem schnell vorgenommen werden muss. Es wird dabei mit einer dezidierten Hardware gearbeitet, auf der jedoch der Speicherbedarf sehr begrenzt ist, sodass nur wenige Parameterwerte für die einzelnen Bildpunkte vorgegeben werden 25 können.

Eine Approximation des Sollbereiches durch einen Körper, der die Wolke der Merkmalsvektoren möglichst eng umschließt bzw. diese Punktwolke zur Gänze enthält und mit wenigen Parameterwerten beschreibbar ist, ist vorteilhaft. Körper bzw. Polyeder mit ebenen Flächen, insbeson-30 dere mit paarweise parallelen Flächen, sind dazu sehr gut geeignet, insbesondere Parallelepi-pede, Oktaeder und Dodekaeder. Die Punktwolke wird vorteilhaft durch eine vorgegebene Anzahl von paarweise parallelen Ebenen in einem Polyeder eingeschlossen.

Wird die Richtung eines oder mehrerer die Wolke der Merkmalsvektoren einschließenden Ebe-35 nenpaare gedreht, so ergibt sich im Allgemeinen ein einschließender Polyeder mit anderem Volumen und anderer Oberfläche. Ein Optimum kann dann gegeben sein, wenn das eingeschlossene Volumen ein Minimum wird. Eine alternative Optimierungsfunktion wäre, dass die Oberfläche des Polyeders ein Minimum wird. Beispielsweise könnten aber auch Optimierungsfunktionen vorgegeben werden, gemäß denen das Produkt aus Oberfläche und Volumen oder 40 aber auch die mit vorgegebenen Parametern gewichtete Summe aus Oberfläche und Volumen ein Minimum wird.

Das Minimum ist dabei allerdings aufwändig zu berechnen. Unter Anwendung iterativer Optimierungsverfahren ist es zumeist ausreichend, das Optimum annähernd zu erreichen bzw. 45 durch Anwendung einer vorgegebenen Anzahl von Optimierungsschritten eine Verbesserung zu erreichen.

Als Optimierungsschritt könnte auch vorgesehen sein, Paare von parallelen Ebenen, die zu der Optimierungsfunktion nichts oder nur weniger als einen vorgegebenen relativen oder absoluten so Beitrag liefern, wegzulassen und damit das Prüfungsverfahren hinsichtlich aufzuwendender Zeit und nötigem Speicherplatz zu reduzieren.

Besonders vorteilhaft könnte es sein, mit einer vorgegebenen Anzahl von Achsvektoren zu starten und dann nach dem Optimierungsprozess eine vorgegebene Anzahl von Ebenen bzw. 55 Achsvektoren wegzulassen, wobei gerade diejenigen Ebenen weggelassen werden, die am 7 AT 502 810 B1 wenigsten für die Optimierung beigetragen haben.

Die Bildprüfung erfolgt in einer an die Bildaufnahmeeinheit bzw. deren Bildsensor angeschlossenen Recheneinheit, vorzugsweise realisiert durch für die Aufgabe optimierte elektronische 5 Schaltkreise. Dabei spielt der für die Bildprüfung benötigte Speicherplatz eine wesentliche Rolle. Es ist vorteilhaft, eine suboptimale Lösung für die Prüfung der Farbbildpunkte zu akzeptieren und dafür Speicherplatz zu sparen, indem dieselben Parameter der Ebenen für verschiedene Bildpunkte mit gleichen oder ähnlichen Punktewolken verwendet werden. Besonders vorteilhaft ist es, die Ebenenrichtungen bzw. Achsvektoren für eine Gruppe von Bildpunkten io gemeinsam vorzugeben bzw. nach obiger Beschreibung zu optimieren und nur den Abstand der jeweils parallelen Ebenen bzw. das Abstandmaximum und das Abstandsminimum für jeden Bildpunkt individuell zu speichern.

Unter Annahme von 6 Achsvektoren bzw. 12 begrenzenden Ebenen, von denen jeweils 2 paral-15 lei sind, wären zur Definition der Ebenenrichtungen beispielsweise im dreidimensionalen Merkmalsraum 6x3 = 18 Parameter nötig. Zur Festlegung, wo die Ebenen im Raum liegen, werden pro Ebene ein weiterer Parameter bzw. pro Ebenenpaar zwei weitere Parameter benötigt, also insgesamt 2x6 =12 weitere Parameter. 20 Wird ein umschließender Polyeder für die Punktewolke eines jeden einzelnen Bildpunktes berechnet, müssen 18+12=30 Parameter pro Bildpunkt für die Charakterisierung des umschließenden Polyeders gespeichert werden.

Es hat sich aber als vorteilhaft erwiesen, eine Gruppe von Bildpunkten zusammenzufassen und 25 für diese Gruppe einen gemeinsamen Satz von 18 Richtungsparametern zu speichern und für jeden Bildpunkt in der Gruppe einen individuellen Satz von 12 Parametern zur Festlegung der Achsvektoren bzw. Ebenenpositionen vorzusehen.

Soll die Prüfung mit einer gewissen Toleranz versehen werden, so wird dies vorzugsweise 30 dadurch erreicht, dass diese 12 individuellen Parameter derart verändert werden, dass die jeweils parallelen Ebenen nach außen verschoben werden und damit ein größeres Volumen ergeben.

Die Zusammenfassung von Bildpunkten des zu prüfenden Gegenstandes zu Gruppen mit teil-35 weise oder gänzlich gleichen Parametern kann nach unterschiedlichen Gesichtspunkten erfolgen: 1) Die Punkte können nach Bildregionen, z.B. nach bestimmten Bildmotiven zusammengefasst werden. Das hat den Vorteil, dass sich vorgegebene Toleranzen (siehe oben) jeweils auf eine 40 Gruppe von Bildpunkten beziehen, denen ein Betrachter eine gemeinsame Bedeutung zuordnet. 2) Die Bildpunkte können nach einer verfahrenstechnischen Gemeinsamkeit zusammengefasst werden (bei Banknoten z.B. Tiefdruck, Offsetdruck, OVI-Druck usw.) 45 3) Die Bildpunkte können nach farblichen Ähnlichkeiten zusammengefasst werden. 4) Die Bildpunkte können nach ähnlichen Richtungen ihrer die Merkmalsvektoren umschließenden Ebenen zusammengefasst werden. 50

Ferner sind Kombinationen aus obigen Gesichtspunkten, besonders einer der Punkte 1 bis 3 mit 4, vorteilhaft. 55

Claims (11)

1. 8 AT 502 810 B1 Patentansprüche: 1. Verfahren zur optischen Überprüfung von Gegenständen, insbesondere von Druckwerken, Verpackungen, Etiketten, Aufdrucken oder Banknoten, 5 - wobei eine vorgegebene Anzahl von Bildpunkten von mit einer Bildaufnahmeeinheit auf genommenen Gegenstandsbereichen bezüglich ihrer Werte von vorgegebenen Merkmalen, z.B. zu mischende Werte der Farbkanäle Rot, Grün, Blau, IR und/oder UV und/oder Werte betreffend die Kantenintensität und/oder -neigung von Bildpunkten, überprüft werden bzw. überprüft wird, ob die Merkmale der jeweiligen Bildpunkte vorgegebene Kriterien erfüllt) len, dadurch gekennzeichnet, - dass vorab für eine vorgegebene Anzahl von den zu prüfenden Gegenständen ähnlichen bzw. diesen sehr nahe kommenden Mustergegenständen die Werte dieser vorgegebenen Merkmale jeweils für ein und denselben Bildpunkt bzw. für Bildpunkte mit jeweils gleichen Positionen auf den unterschiedlichen Mustergegenständen ermittelt werden und für jede 15 Aufnahme ein Merkmalsvektor mit Werten von Merkmalen für diesen Bildpunkt erstellt wird, - dass in einem Raum, dessen Dimension der Anzahl der vorgegebenen Merkmale entspricht, eine vorgegebene Anzahl von Achsvektoren festgelegt und jedem Bildpunkt zumindest einer dieser festgelegten Achsvektoren zugeordnet wird, - dass für jeden Achsvektor der maximale und der minimale Abstand aller Merkmalsvekto- 20 ren des Bildpunktes, dem dieser Achsvektor zugeordnet wurde, von einer durch den Ur sprung verlaufenden Normalebene zum Achsvektor ermittelt wird, - dass durch die Merkmalsvektoren mit dem maximalen und dem minimalen Abstand eine Normalebene zum Achsvektor errichtet wird, sodass für jeden der vorgegebenen Achsvektoren zwei parallele Ebenen erstellt werden, 25 - dass die Gesamtheit der durch die Achsvektoren bestimmten Ebenen als Begrenzungs ebenen einen fiktiven Körper, insbesondere Polyeder, begrenzen, der als Sollbereich angesehen wird, - dass für jeden Bildpunkt auf zu prüfenden Gegenständen, der bezüglich seiner Koordinaten dem Bildpunkt am Mustergegenstand entspricht, überprüft wird, ob sein Merkmalsvek- 30 tor innerhalb des von den diesem Bildpunkt am Mustergegenstand zugeordneten Begren zungsebenen definierten Sollbereiches liegt und - dass jeder Bildpunkt des zu prüfenden Gegenstandes mit einem innerhalb des Sollbereiches liegenden Merkmalsvektor als ordnungsgemäß angesehen und gegebenenfalls einer weiteren Auswertung unterzogen wird und ein Bildpunkt mit einem außerhalb des Sollbe- 35 reiches liegenden Merkmalsvektor als fehlerhaft angesehen und gegebenenfalls einer Fehlerbeurteilung unterzogen wird.
2. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Achsvektoren mit vorgegebenen Gewichten bzw. Verhältnissen der Merkmale erstellt werden. 40
3. 3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass jedem Bildpunkt am Muster- bzw. Sollwertgegenstand eine unterschiedliche Menge von Achsvektoren oder dass einer Anzahl von oder allen Bildpunkten am Muster- bzw. Sollwertgegenstand dieselbe Menge von linear unabhängigen Achsvektoren zugeordnet wird. 45
4. 4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass zur Ermittlung des maximalen und des minimalen Abstandes der Merkmalsvektoren eines Bildpunktes alle Merkmalsvektoren des jeweiligen Bildpunktes mit jedem der diesem Bildpunkt zugeordneten Achsvektoren multipliziert bzw. das Skalarprodukt gebildet wird und von den erhalte- 50 nen Ergebnissen für jeden Achsvektor der maximale und der minimale Wert als maximaler und minimaler Abstand der Merkmalsvektoren dieses Bildpunktes von der durch den Ursprung verlaufenden Normalebene zum jeweiligen Achsvektor angesehen und gespeichert werden.
5. 5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass für die Über- 9 AT 502 810 B1 Prüfung eines vom zu prüfenden Gegenstand aufgenommenen Bildpunktes der Merkmalsvektor dieses Bildpunktes mit jedem der diesem Bildpunkt zugeordneten Achsvektoren multipliziert wird und überprüft wird, ob das erhaltene Skalarprodukt zwischen dem ermittelten, insbesondere gespeicherten, minimalen und maximalen Wert liegt.
6. 6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Ermittlung von Achsvektoren für eine Anzahl von Merkmalsvektoren durch eine Hauptkomponentenanalyse (Principal Components Analysis oder Karhunen-Loeve-Transformation) dieser Anzahl von Merkmalsvektoren erfolgt und zumindest eine der erhaltenen Hauptachsen als Achsvektor eingesetzt wird.
7. 7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass eine das Volumen und/oder die Oberfläche des Sollbereichs als Variable enthaltende Funktion erstellt und durch Variation der Achsvektoren und damit der Lage der Begrenzungsebenen des Sollbereiches das Minimum oder ein minimaler Wert oder eine Approximation des Minimums der Funktion gesucht werden und dieser damit minimierte Sollbereich zur Prüfung der Merkmalsvektoren von Bildpunkten des Gegenstandes herangezogen wird.
8. 8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Achsvektoren durch schrittweises Verdrehen und/oder Verschwenken um vorgegebene Winkel bereiche verändert werden.
9. 9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass das Volumen des Sollbereiches durch Parallelverschiebung von ausgewählten Begrenzungsebenen nach außen oder innen um einen vorgegebenen Toleranzbereich verändert wird.
10. 10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Anzahl der Achsvektoren pro Bildpunkt zumindest so groß ist, wie die Dimension des Raumes bzw. die Anzahl der vorgegebenen Merkmale.
11. 11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass eine Teilmenge dieser Achsvektoren linear unabhängig ist, wobei gegebenenfalls die Größe dieser Teilmenge der Dimension des Raumes bzw. der Anzahl der vorgegebenen Merkmale entspricht. Hiezu 3 Blatt Zeichnungen