DE102006027067A1

DE102006027067A1 - Articles testing method e.g. for detecting printing errors on articles such as banknotes, stamps, documents, involves providing digital pictures of articles and evaluated by comparison with target pictures

Info

Publication number: DE102006027067A1
Application number: DE102006027067A
Authority: DE
Inventors: Konrad Dipl.-Ing. Mayer; Andreas Dipl.-Ing. Vrabl; Dorothea Dipl.-Ing. Heiss
Original assignee: ARC Seibersdorf Research GmbH
Current assignee: Seibersdorf Labor GmbH
Priority date: 2005-06-21
Filing date: 2006-06-10
Publication date: 2006-12-28
Also published as: AT502095B1; AT502095A1

Abstract

The method involves providing digital pictures of articles and evaluated by a comparison with target pictures. A brightness comparison is made of different brightness values arising at the articles and or brightness deviations in relation to desired values. A histogram of the brightness values is provided with a given percentage determined. Border brightness value are defined and computed with an average determined, which is regarded as a middle brightness value. A correction of the determined brightness values takes place based on the relation of the middle brightness values. An independent claim is included for a device, and a computer program product.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruches 1 sowie eine Einrichtung gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruches 8.The The invention relates to a method according to the preamble of claim 1 and a device according to the preamble of claim 8.

Ziel der Erfindung ist es, Druckfehler auf Gegenständen, insbesondere Druckwerken, z.B. Banknoten, Briefmarken, Wertpapieren, Schriftstücken usw. zu erkennen. Das Verfahren kann bei allen Arten von Druck, so auch für Verpackungsdruck, Barcodedruck usw. angewendet werden, wenn es auf hohe Druckqualität ankommt. Ganz allgemein richtet sich die Erfindung auf die Prüfung von Gegenständen bzw. deren Oberflächen. Es können Aufdrucke, Bilder oder entsprechende Oberflächengestaltungen von Gegenständen mit dem erfindungsgemäßen Verfahren überprüft werden.aim The invention relates to printing defects on objects, in particular printing units, e.g. Banknotes, stamps, securities, documents, etc. to recognize. The procedure can be applied to all types of pressure, so too for packaging printing, Barcode printing, etc. are used when it comes to high print quality. In general, the invention is directed to the testing of Objects or their surfaces. It can Imprints, pictures or appropriate surface designs of objects with be checked the method of the invention.

Je nach dem Herstellungsprozess, der Oberflächengestaltung bzw. des Druckverfahrens kommt es zu unterschiedlichen Arten von Fehlern. Üblicherweise werden zur Fehlerfeststellung die Oberflächen der Gegenstände bzw. die Bilder und Aufdrucke mit Flächen- oder Zeilenkameras aufgenommen und mit einem Sollmuster verglichen. Dabei soll das Fehlen von Teilen des Druckes als auch ein Zuviel an Druck, z.B. Flecken, Kratzer, Farbschmierer, erkannt werden. Auch Druckunregelmäßigkeiten oder sonstige Abweichungen von einer Vorlage sollen erkannt werden. Abweichungen, die vom menschlichen Auge noch nicht als Fehler wahrgenommen werden, sollen eher toleriert werden, sofern dies zulässig ist. Abweichungen von Vorlagen, die eine gewisse Toleranz überschreiten, sollen als Fehler angezeigt werden. Zumeist erfolgt die optische Prüfung von Druckwerken durch einen punktweisen Vergleich des aufgenommenen Bildes gegenüber Sollwerten, die vorgegeben oder durch Gutmuster eingelernt worden sind. Die Toleranz soll gerade so eng gesetzt werden, dass störende oder vorgegebene Abweichungen als Fehler erkannt werden, aber für das menschliche Auge nicht störende Abweichungen toleriert werden. Ähnlich verhält es sich mit Fehlern, die vom menschlichen Auge nicht erkannt werden können.ever after the manufacturing process, the surface design or the printing process There are different types of errors. Usually be used for fault detection, the surfaces of the objects or the pictures and imprints with areal or line scan cameras and compared with a target pattern. It should be the lack of parts of the pressure as well as too much to pressure, e.g. Stains, scratches, paint smudges, are detected. Also pressure irregularities or other deviations from a template should be recognized. Deviations that have not yet been perceived by the human eye as a mistake should be tolerated, if permitted. Deviations from templates that exceed a certain tolerance, should be displayed as errors. In most cases, the optical is done exam of printing works by a pointwise comparison of the recorded Picture opposite Setpoints that have been specified or learned by means of a good template are. The tolerance should just be set so tight that disturbing or given deviations are recognized as errors, but for the human Eye not disturbing Deviations are tolerated. Similar behave it deals with errors that are not recognized by the human eye can.

Ein weiteres Problem ergibt sich bei der Betrachtung bzw. Bildaufnahme von Gegenständen dadurch, dass die Beleuchtung nicht konstant ist und daher Beleuchtungsschwankungen zu tolerieren sind, solange die Beleuchtung für die Fehlerprüfung ausreichend ist. Sowohl Beleuchtungsschwankungen als großflächige leichte Helligkeitsanomalien die tolerierbar sind, müssen bei der Überprüfung des Gegenstandes berechnet bzw. berücksichtigt werden, indem der Helligkeitswert korrigiert wird. Dies erleichtert das Prüfungsverfahren.One Another problem arises when viewing or image acquisition of objects in that the lighting is not constant and therefore lighting fluctuations are to be tolerated, as long as the lighting is sufficient for error checking is. Both lighting fluctuations and large-scale slight brightness anomalies which are tolerable in the review of the Subject calculated or considered by correcting the brightness value. This facilitates the examination procedure.

Das eingangs genannte Verfahren, mit dem das angegebene Ziel erreicht wird, ist erfindungsgemäße durch die Merkmale des Anspruches 1 gekennzeichnet. Eine erfindungsgemäße Einrichtung der eingangs genannten Art ist mit den Merkmalen des Anspruches 8 charakterisiert.The at the outset, the method by which the specified objective is achieved is, is inventive by characterized the features of claim 1. An inventive device of The aforementioned type is characterized by the features of claim 8.

Mit der erfindungsgemäßen Vorgangsweise bzw. mit der erfindungsgemäßen Einrichtung werden Mittelwerte für Helligkeiten, insbesondere bzw. zumindest für die hellen Bereiche des Gegenstandes, festgelegt, die von einer bestimmten vorgegebenen Anzahl von Punkten bzw. Bildregionen des vom Gegenstand oder von einem Soll-Gegenstand bzw. dem von ihm aufgenommenen digitalen Bild stammen und eine Basis für einen Helligkeitsvergleich darstellen. Die Lage der Punkte bzw. Bildregionen am Gegenstand bzw. am Sollgegenstand entsprechen einander völlig oder kommen einander sehr nahe.With the procedure according to the invention or with the device according to the invention will be averages for Brightnesses, in particular or at least for the bright areas of the object, that of a certain predetermined number of points or image regions of the object or of a target object or the object taken up by it digital image and a basis for a brightness comparison represent. The location of the points or image regions on the object or on the target object correspond to each other completely or come together very much Near.

Die erfindungsgemäße Vorgangsweise wird durch die Merkmale des Anspruches 2 unterstützt, da damit auch für dunkle Bereiche des Gegenstandes derartige Mittelwerte für Vergleichszwecke bzw. Toleranzbewertungen zur Verfügung gestellt werden können, die insbesondere zum Vergleich bzw. der Bewertung des Kontrastes verwendet werden können.The inventive procedure is supported by the features of claim 2, as it also for dark Areas of the article such averages for comparison purposes or tolerance assessments can be provided, the used in particular for comparison or evaluation of the contrast can be.

Die Merkmale des Anspruchs 3 erhöhen die Genauigkeit der erfindungsgemäßen Vorgangsweise.The Characteristics of claim 3 increase the accuracy of the procedure according to the invention.

Die Merkmale des Anspruches 4 ermöglichen eine einfache und wirkungsvolle Auswahl für die Anzahl und Lage der vorzugebenden Punkte, indem sie stabile Helligkeitsverhältnisse aufweisende Bereiche bzw. Punkte auffinden.The Features of claim 4 allow a simple and effective choice for the number and location of the pretend Points by having stable brightness ratios areas or find points.

Die Merkmale der Ansprüche 5 und 6 bzw. 9 ermöglichen, Helligkeitsunterschiede zwischen zu prüfenden Gegenständen und Soll-Gegenständen exakter zu bestimmen und auszuwerten.The Features of the claims 5 and 6 or 9 allow Brightness differences between objects to be tested and Target objects more exactly to determine and evaluate.

In 1 ist ein Prinzipschaltbild einer erfindungsgemäßen Einrichtung dargestellt. 2 und 3 zeigen die Auswertung von Histogrammen. 4 zeigt Binärbilder eines Gegenstandes, die mit unterschiedlichen Schwellwerten gebildet werden. 5 zeigt die Transformation von Helligkeitswerten.In 1 is a block diagram of a device according to the invention shown. 2 and 3 show the evaluation of histograms. 4 shows binary images of an object that are formed with different thresholds. 5 shows the transformation of brightness values.

Bei der erfindungsgemäßen Vorgangsweise wird ein Bild eines zu prüfenden Gegenstand 1 mit einer Bildaufnahmeeinheit 2 aufgenommen und ein digitales Bild erstellt. Wie schematisch angedeutet, wird ein Vergleichs- bzw. Soll-Bild eines Soll-Gegenstandes 1' mit einer weiteren oder derselben Bildaufnahmeeinheit 2 aufgenommen und die Bilddaten werden einer Auswahleinheit 3 zugeführt. In dieser Auswahleinheit wird eine vorgegebene Anzahl von Punkten bzw. Pixeln bzw. Bildregionen am Gegenstand 1 und am Soll-Gegenstand mit einer jeweils vorgegebene, insbesondere derselben oder mit entsprechender bzw. zugeordneter Lage ausgewählt, gegebenenfalls unter Zuhilfenahme einer MSER-Einrichtung 4. Unter einer MSER-Einrichtung wird eine Einrichtung zur Erstellung von "Maximally Stable Extremal Regions" verstanden. Ein MSER-Verfahren ist in J. Matas, O. Chum, M. Urban, T. Pajdla; Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions; im International Journal of Computer Vision; vol. 22; no. 10; pp. 761–767; 2004 beschrieben.In the procedure according to the invention, an image of an object to be tested is formed 1 with an image capture unit 2 taken and created a digital image. As indicated schematically, a comparison or target image of a target counter article 1' with another or the same image acquisition unit 2 and the image data becomes a selection unit 3 fed. In this selection unit, a predetermined number of points or pixels or image regions on the object 1 and at the target object with a respectively predetermined, in particular the same or with a corresponding or assigned position selected, optionally with the aid of a MSER device 4 , An MSER facility is understood to mean a facility for creating "Maximally Stable Extremal Regions". An MSER method is described in J. Matas, O. Chum, M. Urban, T. Pajdla; Robust wide baseline stereo from maximally stable extremal regions; in the International Journal of Computer Vision; vol. 22; no. 10; pp. 761-767; 2004 described.

Von diesen Bildpunkten bzw. Bildregionen sowohl des Gegenstandes 1 als auch des Soll-Gegenstandes 1' wird jeweils ein Histogramm in einem Histogrammbildner 5 erstellt.From these pixels or image regions both of the object 1 as well as the target object 1' each becomes a histogram in a histogram builder 5 created.

Der Histogrammbildner 5 erstellt somit Histogramme für die gegebenenfalls durch die MSER-Einrichtung 4 vorgegebenen Bildpunkte bzw. Bildregionen, und zwar für die einander entsprechenden Punkte auf dem zu überprüfenden Gegenstand 1 und auf dem Soll-Gegenstand 1'. Es ist vorgesehen, dass die Einrichtung eine Auswahleinheit 3 zur Ermittlung der Helligkeitswerte einer vorgegebenen Anzahl von eine vorgegebene, insbesondere am Gegenstand und im Sollbild derselben Lage besitzenden Punkten bzw. Bildregionen im Bild zumindest eines zu prüfenden Gegenstandes 1 und im Bild eines Soll-Gegenstandes aufweist, dass der Auswahleinheit 3 ein Histogrammbildner 5 nachgeschaltet ist, der jeweils ein Histogramm der für die Punkte bzw. Bildregion des Gegenstandes und des Soll-Gegenstandes ermittelten Helligkeiten erstellt und ausgehend vom hellen Endbereich des jeweiligen Histogramms eine einem vorgegebenen Prozentsatz der Gesamtfläche des Histogramms entsprechende und durch einen Grenzhelligkeitswert abgegrenzte Teilfläche ermittelt und für diese Teilfläche den jeweiligen Mittelwert der Helligkeitswerte berechnet, und dass diese beiden Mittelwerte als mittlere Helligkeitswerte für diese Punkte bzw. Bildregionen im hellen Bereich des Bildes des zumindest einen zu prüfenden Gegenstandes und des Soll-Gegenstandes für das weitere Prüfungsverfahren einer Auswerteeinheit 6, insbesondere einem Vergleicher 7, zugeführt sind.The histogram builder 5 thus creates histograms for those who may be through the MSER facility 4 predetermined pixels or image regions, namely for the corresponding points on the object to be checked 1 and on the target item 1' , It is envisaged that the device will be a selection unit 3 for determining the brightness values of a predefined number of points or image regions in the image of at least one object to be tested, in particular having the object and the target image of the same position 1 and in the image of a target object, that of the selection unit 3 a histogram builder 5 each of which produces a histogram of the brightnesses determined for the points or image region of the object and of the desired object, and determines from the bright end region of the respective histogram a partial area corresponding to a predetermined percentage of the total area of the histogram and delineated by a limit brightness value, and this subarea calculates the respective mean value of the brightness values, and that these two average values serve as mean brightness values for these points or image regions in the bright region of the image of the at least one object to be tested and the target object for the further examination process of an evaluation unit 6 , in particular a comparator 7 , are supplied.

Der Histogrammbildner 5 erstellt ein Histogramm der für die Punkte bzw. Bildregionen des Gegenstandes 1 und des Soll-Gegenstandes 1' ermittelten Helligkeiten und ausgehend vom hellen und vom dunklen Endbereich des jeweiligen Histogramms wird eine einem vorgegebenen Prozentsatz der Gesamtfläche des Histogramms entsprechende Teilfläche ermittelt bzw. abgrenzt und für diese Teilfläche wird der Mittelwert der jeweiligen Helligkeitswerte berechnet.The histogram builder 5 creates a histogram of the points or image regions of the object 1 and the target item 1' determined brightnesses and starting from the bright and the dark end of the respective histogram a corresponding percentage of the total area of the histogram corresponding subarea is determined or delimited and for this subarea the average of the respective brightness values is calculated.

2 zeigt ein Histrogramm, das von einem Soll-Gegenstand erstellt wurde. Vor der Ermittlung der am hellen und/oder am dunklen Ende des Histogramms liegenden Teilflächen 9, 10 werden eine helle 7 und eine dunkle Endfläche 8 des Histogramms abgetrennt bzw. entfernt und zwar im Ausmaß eines vorgegebenen Prozentsatzes der Gesamtfläche. Die abgetrennte Endfläche 7 bzw. 8 beträgt jeweils maximal 20 %, insbesondere maximal 10 %, der Gesamtfläche und ausgehend von dem sich dadurch ergebenden End-Helligkeitswerten werden die helle bzw. die dunkle Teilfläche 9, 10 bestimmt, die jeweils einem vorgegebenen Prozentanteil an der Gesamtfläche ausmachen. Sowohl der helle Endbereich 7 als auch der dunkle Endbereich 8 enden mit einer zur Ordinate parallelen Linie, die den End-Helligkeitswert festlegt. 2 shows a histogram created by a target object. Before determining the partial areas at the bright and / or dark end of the histogram 9 . 10 be a bright 7 and a dark endface 8th of the histogram is separated or in the extent of a predetermined percentage of the total area. The severed end surface 7 respectively. 8th is in each case a maximum of 20%, in particular a maximum of 10%, of the total area and, based on the resulting end brightness values, the light or the dark partial area 9 . 10 determined, each of which constitutes a predetermined percentage of the total area. Both the bright end area 7 as well as the dark end area 8th ends with a line parallel to the ordinate, which defines the end brightness value.

In Folge werden für den hellen Teilbereich 9 und für den dunklen Teilbereich 10 jeweils ein Wert für die mittlere Helligkeit H_H und H_D ermittelt.In consequence, for the bright subarea 9 and for the dark part 10 in each case a value for the average brightness H _H and H _D determined.

3 zeigt das Histogramm, das vom Histogrammbildner 5 erstellt wurde und die von dem zu prüfenden Gegenstand 1 abgeleiteten Bilddaten enthält. Nach Abtrennen der Bereiche bzw. Endflächen 7' und 8' und Ermittlung der Teilflächen 9', 10' sowie Ermittlung der Mittelwerte H_H' und H_D' wird die Lage dieser Mittelwerte bezüglich der Lage der Mittelwerte H_H und H_D überprüft. Es ergibt sich in Hinblick auf die Abszisse des Histogramms eine Verschiebung V_H bzw. V_D im Vergleich mit der Vorgabe durch das Histogramm des Soll-Gegenstandes 1' gemäß 2. Entsprechend werden die in Folge im Prüfungsverfahren gemessenen Helligkeitswerte der zu überprüfenden Gegenstände 1 korrigiert. Es wird eine Anpassungsfunktion bzw. Helligkeitstransformation erstellt und der Kurvenverlauf wird angepasst und verschoben; der Helligkeitswert H_H' wird um V_H und der Helligkeitswert H_D' für die dunklen Bereiche des Histogramms um den Wert V_D verschoben. 3 shows the histogram of the histogram builder 5 was created and that of the object to be tested 1 contains derived image data. After separating the areas or end surfaces 7 ' and 8th' and determination of the partial areas 9 ' . 10 ' As well as determination of the mean values H _H 'and H _D ', the position of these mean values with respect to the position of the mean values H _H and H _{D is} checked. This results in respect of the abscissa of the histogram, a shift V _H and V _D in comparison with the specification by the histogram of the target object 1' according to 2 , Accordingly, the brightness values of the items to be checked measured in consequence in the test method become 1 corrected. An adaptation function or brightness transformation is created and the curve is adapted and shifted; the brightness value H _H 'is shifted by V _H and the brightness value H _D ' for the dark regions of the histogram by the value V _D.

Sofern die Verschiebungen V_D und V_H für die beiden Helligkeitswerte H_D und H_H für den hellen Bereich 9 und für den dunklen Bereich 10 nicht ident sind, so kann eine Stauchung bzw. Streckung, d.h. eine Verzerrung der Histogramme, die von den zu überprüfenden Gegenständen aufgenommen werden, erfolgen, um diese zur Deckung zu bringen. Mit der sich ergebenden Transformationsfunktion können zulässige Helligkeitsänderungen bzw. Unterschiede rechnerisch berücksichtigt werden.Provided that the displacements V _D and V _H for the two brightness values H _D and H _H for the bright area 9 and for the dark area 10 are not identical, so a compression or extension, ie a distortion of the histograms, which are recorded by the objects to be checked, take place in order to bring these to cover. With the resulting transformation function, allowable brightness changes or differences can be taken into account mathematically.

Von Vorteil ist es, wenn die Lage des mittleren Helligkeitswertes in der hellen und/oder dunklen Teilfläche im Histogramm des zu prüfenden Gegenstandes in Übereinstimmung mit der Lage des mittleren Helligkeitswertes in der hellen und/oder dunklen Teilfläche des Histogramms des Soll-Gegenstandes gebracht wird, in dem eine, insbesondere proportionale oder über die Kurvenlänge gleichmäßig erfolgende, Streckung oder Stauchung und/oder Verschiebung zumindest von Teilen der, insbesondere der gesamten, Histogramkurve erfolgt und diese erhaltene rechnerische Berichtigung des Kurvenverlaufes auf alle für den zu prüfenden Gegenstand ermittelten Helligkeitswerte angewendet wird.It is advantageous if the position of the average brightness value in the light and / or dark part of the area in the histogram of the object to be tested in accordance with the position of the middle ren brightness value is placed in the bright and / or dark part of the histogram of the target object, in which a, in particular proportional or even over the curve length, stretching or compression and / or displacement of at least parts of, in particular the entire histogram curve and applying this computational correction of the curve to all brightness values determined for the object to be tested.

5 zeigt schematisch die Ermittlung einer Helligkeitstransformationsfunktion, mit der den auf der Abszisse aufgetragenen gemessenen Helligkeitswerten, die auf der Ordinate ablesbaren Helligkeitswerte zugeordnet werden. 5 1 schematically shows the determination of a brightness transformation function with which the measured brightness values plotted on the abscissa are assigned to the brightness values which can be read on the ordinate.

Um die Punkte bzw. Pixel bzw. Bildregionen in vorgegebener Anzahl und Lage zu erhalten, um die Histogramme gemäß 2 bzw. 3 von den zu untersuchenden Gegenständen 1 bzw. von Soll-Gegenständen 1' zu erstellen, kann ein MSER-Ermittlungsverfahren im MSER-Bildner 4 durchgeführt werden.In order to obtain the points or pixels or image regions in a given number and position, according to the histograms according to 2 respectively. 3 of the objects to be examined 1 or of target objects 1' can create a MSER discovery process in the MSER creator 4 be performed.

Die auszuwählenden Pixel bzw. Regionen sollen automatisch ausgewählt werden können. Die für diese Aufgabe geeigneten Pixel sollen möglichst stabil sein, d.h. ihre Helligkeitswerte sollen über eine Vielzahl von Gegenständen gemittelt möglichst gleich sein, d.h. ihre Varianz bzw. Standardabweichung sollte minimal sein. Des weiteren sollen die Pixel in Hinblick auf die aufnahmetechnischen Gegebenheiten für Helligkeitsänderungen nicht anfällig sein. Derartige Anfälligkeit ergibt sich insbesondere durch Beleuchtungsgegebenheiten bzw. -schwankungen und diese Schwankungen hängen mitunter auch von der Position der Punkte auf dem zu überprüfenden Gegenständen bzw. auf dem Soll-Gegenstand ab.The to be selected Pixels or regions should be able to be selected automatically. The for this Task suitable pixels should be as stable as possible, i. your Brightness values are about a variety of items averaged as equal as possible be, i. their variance or standard deviation should be minimal. Furthermore, the pixels in terms of recording technology Conditions for changes in brightness not be prone. Such vulnerability results in particular from lighting conditions or fluctuations and these fluctuations are hanging sometimes also from the position of the points on the objects to be checked or on the target object.

Wenn sich Pixel in homogenen Regionen befinden, so spielen diese Effekte keine sonderliche Rolle und die Pixel werden nur dann größere Helligkeitsschwankungen aufweisen, wenn sie fehlerhaft sind.If If pixels are in homogeneous regions, these effects play no special role and the pixels are only then larger brightness fluctuations if they are faulty.

Im Zuge eines MSER-Verfahrens wird ein Bild immer wieder in unterschiedliche Binärbilder umgesetzt, und zwar jedes Mal mit einem anderen Schwellwert, der kontinuierlich einen anderen Wert, z.B. zwischen 1 bis 254, annimmt. In 4 ist jeweils jedes 16. Binärbild dargestellt. Man erkennt, dass einige Bildregionen in allen Binärbildern gut detektierbare und abbildbare Bildbereiche enthalten.In the course of a MSER process, an image is repeatedly converted into different binary images, each time with a different threshold, which continuously assumes a different value, eg between 1 to 254. In 4 Each 16th binary image is shown. It can be seen that some image regions in all binary images contain easily detectable and reproducible image areas.

Auf jedes dieser Binärbilder wird ein Blob-Algorithmus angewendet. Jeder Blob ist ein potenzieller MSER. Wenn sich ein Blob über viele Schwellwertbildungen hinweg nicht wesentlich verändert, und zwar insbesondere in Form und Größe, dann kann dieser Blob als MSER angesehen werden. Dies bedeutet, dass ein Blob dann ein MSER wird, wenn er stabil bleibt, d.h. wenn er in einer homogenen Region liegt. Bei der Abbildung in 4 erkennt man, dass der Torbogen im Zehn-Euro-Schein kein MSER ist, die Europaflagge hingegen ist ein stabiler MSER.Each of these binary images uses a blob algorithm. Every blob is a potential MSER. If a blob does not change significantly over many thresholds, especially in shape and size, then that blob can be considered MSER. This means that a blob will become a MSER if it stays stable, ie if it is in a homogeneous region. At the picture in 4 one recognizes that the archway in the ten-euro note is not MSER, the European flag, however, is a stable MSER.

Vorteilhafterweise werden die stabilsten MSER ausgewählt, und zwar mit einer festzulegenden Mindestanzahl von hellen und dunklen Pixeln bzw. Punkten. Bei der Suche nach MSER wird immer in zwei Durchgängen gesucht, d.h. einmal werden helle MSER auf dunklem Grund und dann dunkle MSER auf hellem Grund gesucht, wobei in jedem Durchgang etwa gleich viele Pixel bzw. Bildpunkte im hellen und dunklen Bereich aufgefunden werden sollten. Vorteilhafterweise werden die Randpixel des MSER nicht verwendet.advantageously, the most stable MSERs are selected, with one to be determined Minimum number of light and dark pixels or points. In the Search for MSER is always searched in two passes, i. once become bright MSER on a dark background and then dark MSER on a light background, with approximately the same number of pixels or pixels in each pass should be found in the light and dark areas. advantageously, the edge pixels of the MSER are not used.

Diese Auswahl von stabilen bzw. homogenen Regionen kann auch in anderer Weise vorgenommen werden; die Suche mittels MSER-Verfahren ist jedoch von Vorteil.These Selection of stable or homogeneous regions may also be in others Be made way; however, the search by MSER method is advantageous.

Claims

Method for the optical examination of objects, in particular printing units, images, images, in which digital images are created by the objects and evaluated by a comparison with reference images, characterized in that - for performing a brightness comparison for compensation or for consideration of the The brightness values of a given number of points or image regions in the image of at least one object to be tested, on the one hand, and of the desired object, for example, are present on the object and in the target image On the other hand, it can be ascertained that a histogram of the brightness values of the object and of the desired object ascertained for these points or image regions is created in each case, that starting from the bright end region of the respective In the histogram, a partial area corresponding to a predetermined percentage of the total area of the histogram and delimited by the boundary brightness value resulting from the separation is determined, and the mean value of the brightness values is calculated for these two, in particular equally large, partial areas of the two histograms, that these two mean values in each case as an average brightness value for the points or image regions in the bright region of the image of the object and of the target object for the further test In the further examination, a correction of the ascertained brightness values of the objects to be tested is carried out based on the relation or the ratio of these two average brightness values.

Method according to claim 1, characterized in that that starting from the dark end of each histogram a corresponding percentage of the total area of the histogram with the limit brightness value resulting from the separation delimited partial area determined and for these two, in each case the same size, partial areas of the two histograms in each case the mean value of the brightness values is calculated, - that these both mean values in each case as average brightness value for the points or image regions in the dark area of the image of the object as well as the target object for the further examination or Evaluation procedures are considered, and - that a correction of the determined Brightness values of the to be tested objects based on relation or the ratio of these two middle ones Brightness values occur.

Method according to claim 1 or 2, characterized that the predetermined percentage is 10 to 90%, preferably 20 to 60%, the partial area of respective histogram.

Method according to one of claims 1 to 3, characterized that before determining the at the bright and / or the dark end of the (r) Histogram (s) lying partial surface (s) a light and / or a dark, limited by a determined brightness value end face the respective histogram is separated or removed and that in the extent of a predetermined percentage of the total area, preferably maximum 20%, in particular not more than 10%, of the total area and that starting from the resulting end brightness value, which is the end of the respective histogram determined, the light or the dark partial area (s) determined or measured will be).

Method according to one of claims 1 to 4, characterized - that to Determination of the number and location of the points to be specified or Pixels an MSER investigation is used, in which the Picture of at least one to be tested Object or the image of the target object in a number binary images using different, in particular continuous altered, Thresholds for the image brightness is implemented, - that on every binary image Blob algorithm is applied, and - that the blob areas of the individual binary images be checked for differences in their brightness values and upon detection of sufficient invariance, that blob region assigned points or image regions are regarded as MSER and in the other picture with respect to Location assigned points can be determined.

Method according to one of claims 1 to 5, characterized - that with determined at the bright and / or dark end of the two histograms Averages a particular linear brightness transformation function for the to the to be tested objects measured brightness is created with which the subject to be tested determined bright and / or dark brightness values for a subsequent Evaluation methods are transformed.

Method according to one of claims 1 to 6, characterized that the location of the average brightness value in the light and / or dark part surface in the histogram of the to be tested Object in accordance with the location of the average brightness value in the light and / or dark part surface the histogram of the target object is brought by a in particular proportional or over the curve length evenly, Stretching or compression and / or displacement of at least parts the, in particular the entire, histogram curve takes place and this itself resulting arithmetic correction of the curve to all for the to be tested Object determined brightness values is applied.

Device for the optical examination of objects, with which the object creates digital images which are displayed in a selection unit ( 3 ) and by comparison with target images in an evaluation unit ( 6 ), in particular for carrying out the method according to one of claims 1 to 7, characterized in that - the selection unit ( 3 ) of a device for determining the brightness values of a predetermined number of points or image regions in the image of at least one object to be inspected, in particular having the same, predetermined position on the object and in the target image ( 1 ) and is formed in the image of a target object, - that for determining the number and the position of the points or image regions to be specified, in particular at the target object, to the selection unit ( 3 ) a MSER determination unit ( 4 ) is converted, with which the image of at least one object and / or the target object is converted into a number of binary images using different, in particular continuously changed, threshold values for the image brightness values, - that the selection unit is a Histogrammbildner ( 5 ), each of which has a histogram for created the points or image region of the object and the target object brightnesses determined and calculated from the bright end of the respective histogram a predetermined percentage of the total area of the histogram corresponding and delimited by a Grenzhelligkeitswert subarea and calculated for each subarea the respective mean value of the brightness values, and - that to the histogram builder ( 5 ) the evaluation unit ( 6 ) and the two average values are used as mean brightness values for these points or image regions in the bright region of the image of the object to be tested and of the target object for the further examination process of the evaluation unit ( 6 ), in particular a comparator, are supplied.

Device according to Claim 8, characterized in that the MSER determination unit ( 4 ) are formed as blob formers, and each binary image is fed to this blob image processor by applying a blob algorithm to the binary images and examining the blob regions for a change in their brightness values, and upon detection of sufficient invariance Blob area or image regions is considered MSER.

Computer program product with program code means, which are stored on a computer-readable medium to the Method according to any one of claims 1 to 7, when the program product is running on a computer.