DE19824304A1 - Apparatus for classifying pieces of leather, having a camera to scan the leather on a digitizing bed and a computer to evaluate the data - Google Patents

Apparatus for classifying pieces of leather, having a camera to scan the leather on a digitizing bed and a computer to evaluate the data

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Abstract

Scanning device for evaluating pieces of leather using a digital camera. A device for classifying pieces of leather comprising a digitizing bed (12) to accommodate at least one piece of leather (36); at least one device for clamping the piece of leather (36) to the digitizing bed (12); at least one camera (14) to scan the digitizing bed (12); and an evaluation unit (16) receiving data supplied by the camera (14), containing detectors, particularly edge detectors, to determine the shape of the piece of leather, and containing a neuronal network having first stage brightness- and/or color detectors to detect irregularities in the piece of leather (36) by comparison with a reference data storage unit (18) and enabling the piece of leather to be classified as belonging to a particular quality grade. In a further claimed embodiment the evaluation unit (16) is used to program the control unit (28) of a cutter (30).

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Klassifizierung von Lederstücken.The present invention relates to a device and a Procedure for classifying pieces of leather.

Bislang ist die Klassifizierung und das Schneiden von Lederstücken eine Arbeit, die in manueller Weise durch mehr oder weniger geschultes Per­ sonal vorgenommen wird. Hierbei wird die Haut auf ein Digitali­ sierbett fixiert, wo zunächst die Konturen abgenommen und auf dem Bildschirm sichtbar gemacht werden. Anschließend kreuzt die mit der Kennzeichnung betraute Person die Fehlerstellen des Le­ derstücks an, die z. B. Risse, Naben, Scheuerstellen oder Struk­ turfehler des Leders beinhalten. Anschließend werden manuell die zu schneidenden Konturen des Leders auf dem Bildschirm der­ art eingelegt, daß die Fehlerstellen in dem Schnittabfall ver­ bleiben. Diese Auswertung ist bislang sehr zeit- und personal­ aufwendig und darüber hinaus mit Unsicherheiten belastet, da die Fehleruntersuchung nicht immer durch äußerst geschultes Personal erfolgt und öfters die Eingabe am Bildschirm durch Personal erfolgt, welches von der Lederbearbeitung keine Ahnung hat.So far it is Classification and cutting pieces of leather a job which is done manually by more or less trained Per is made. Here, the skin is digitalized fixed bed where the contours are first removed and on be made visible to the screen. Then crosses the the person entrusted with the marking identifies the fault points of the Le derstücks on the z. B. cracks, hubs, chafing or structure door errors in the leather. Then be manual the contours of the leather to be cut on the screen of the Art inserted that the defects in the cutting waste ver stay. So far, this evaluation has been very time-consuming and personal complex and also burdened with uncertainties, because the fault investigation is not always by extremely trained Personnel is carried out and is often entered on the screen Personnel takes place who have no idea about the leather processing Has.

Es ist daher Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Vorrich­ tung und ein Verfahren zu schaffen, die eine weitgehend selbst­ tätige Klassifizierung der Lederstücke und möglicherweise eine direkte Nachbehandlung, z. B. auf einer Schneidemaschine erlau­ ben.It is therefore an object of the present invention, a Vorrich tion and a process to create a largely self active classification of the leather pieces and possibly a direct after-treatment, e.g. B. erlau on a cutting machine ben.

Die Aufgabe wird durch eine Vorrichtung gemäß Anspruch 1 und ein Verfahren gemäß Anspruch 8 gelöst. Vorteilhafte Weiterbil­ dungen der Erfindung sind Gegenstand der zugehörigen Unteran­ sprüche.The object is achieved by a device according to claim 1 and solved a method according to claim 8. Advantageous training Applications of the invention are the subject of the associated Unteran claims.

Die erfindungsgemäße Vorrichtung umfaßt ein Digitalisierbett, auf welches das Lederstück aufgespannt wird. Weiterhin ist min­ destens eine Kamera zur Erfassung des Bereichs des Digitali­ sierbetts vorgesehen. Das von der Kamera oder den Kameras er­ haltene Bild wird einer Auswertevorrichtung zugeführt, die zum einen Detektoren, in der Regel Grauwert- bzw. Schwarz/Weiß-De­ tektoren bzw. Kantendetektoren, enthält, um die Kontur des Le­ derstücks zu ermitteln. Die Kontur, die gleichzeitig die Grö­ ßeninformation für das Lederstück liefert, wird in einem Spei­ cher der Auswertevorrichtung abgelegt. Weiterhin enthält die Auswertevorrichtung ein neuronales Netzwerk, an dessen erster Stufe Helligkeits- und/oder Farbdetektoren vorgesehen sind, mit welcher Helligkeits- und/oder Farbunterschiede in dem ermit­ telten Bild eruiert werden. Die so erfaßten Helligkeits- und/oder Farbabweichungen des Leders, die auf der optischen Be­ schaffenheit oder auf Fehlern, wie Risse, Narben und Scheuer­ stellen beruhen, werden nun verglichen mit Anfangsdaten in Re­ ferenzdatenspeichern, die die zugehörige Klassifizierungsinfor­ mationen enthalten. So wird nach Größe, Intensität, Art und Häufigkeit von ermittelten Fehlern eine Zuordnung des Leder­ stücks zu einer Qualitätsstufe getroffen.The device according to the invention comprises a digitizing bed, on which the leather piece is stretched. Furthermore, min  at least a camera to capture the area of the digitali sierbetts provided. That from the camera or cameras held image is fed to an evaluation device which for a detector, usually gray value or black / white de tectors or edge detectors, contains the contour of the Le to determine. The contour, which is also the size The information for the leather piece is saved in one file cher the evaluation device filed. Furthermore, the Evaluation device a neural network, on the first Level brightness and / or color detectors are provided with which brightness and / or color differences in that telten image can be determined. The brightness and / or color deviations of the leather based on the optical loading condition or defects such as cracks, scars and abrasion places are now compared with the starting dates in Re reference data stores, which the associated classification information included. So it is based on size, intensity, type and Frequency of identified errors an assignment of the leather taken to a quality level.

Wenn auch die optische Beschaffenheit des Lederstückes als Gan­ zes beurteilt werden soll und nicht nur die Fehlerstellen er­ kannt werden sollen, ist es vorteilhaft, wenn die Auswertevor­ richtung eine Steuerung für die Belichtung des Digitalisier­ betts aufweist. Auf diese Weise kann entweder die Beleuchtung und/oder die Belichtung durch die Auswertevorrichtung einge­ stellt werden. Hierfür ist vorzugsweise eine Bezugsfläche an dem Digitalisierbett vorgesehen. Die Beleuchtung und/oder Be­ lichtung wird derart eingestellt, daß der an der Bezugsfläche ermittelte Wert einem vorgegebenen Referenzwert entspricht. Auf diese Weise wird sichergestellt, daß immer unter exakt identi­ schen Beleuchtungsbedingungen gemessen wird. Erst hierdurch wird die Beurteilung der optischen Beschaffenheit des Leder­ stückes als Ganzes möglich. Even if the optical quality of the leather piece as Gan should be assessed and not just the fault points should be known, it is advantageous if the evaluations direction a control for the exposure of the digitizer has beds. This way either the lighting and / or the exposure by the evaluation device be put. A reference surface is preferably on for this the digitizing bed. The lighting and / or loading Light is set so that the reference surface determined value corresponds to a predetermined reference value. On this way it is ensured that always under exactly identi lighting conditions is measured. Only through this is the assessment of the optical nature of the leather piece as a whole possible.  

Vorzugsweise wird der Zuordnungsvorgang des neuronalen Netzes in einer Lernphase überwacht und korrigiert, so daß die Klassi­ fizierungsdaten des Referenzdatenspeichers ständig verändert und angepaßt werden. Dieses Lernen kann durch bekannte Lernver­ fahren bei neuronalen Netzwerken auch selbsttätig durchgeführt werden.The assignment process of the neural network is preferred monitored and corrected in a learning phase so that the classi The data of the reference data storage is constantly changing and be adjusted. This learning can be done by known learners drive also carried out automatically with neural networks become.

Vorzugsweise ist die Auswertevorrichtung mit einer Endbearbei­ tungsmaschine, z. B. einem Cutter, verbunden, der aus dem Leder­ stück die benötigten Konturen herausschneidet. Der Cutter hat hierfür eine Steuerung, die unter Berücksichtigung der Quali­ tätsdaten aus der Auswertevorrichtung die zu schneidenden Kon­ turen selbsttätig in die Kontur des Lederstückes legt, ohne daß die Fehlerstellen in den zu schneidenden Konturen liegen. Der Herstellungsvorgang kann somit bis zur Zuschnittstufe automati­ siert werden, wobei die Genauigkeit und die Zuverlässigkeit der Qualitätszuordnung und Fehlererkennung beträchtlich verbessert werden kann aufgrund der Erfahrungen, die das neuronale Netz bei seiner Erkennungstätigkeit, insbesondere in der Lernphase, im Laufe der Zeit gewinnt.The evaluation device is preferably finished processing machine, e.g. B. a cutter connected from the leather cut out the required contours. The cutter has a control system that takes into account the quali data from the evaluation device the Kon to be cut tures automatically in the contour of the leather piece without the defects are in the contours to be cut. Of the The manufacturing process can thus be automated up to the cutting stage Siert, the accuracy and reliability of the Quality mapping and error detection improved considerably can be based on the experiences that the neural network in its detection activity, especially in the learning phase, wins over time.

Nachfolgend wird die Erfindung beispielsweise anhand eines Aus­ führungsbeispiels in der schematischen Zeichnung beschrieben. In dieser zeigtThe invention is described below, for example, using an off management example described in the schematic drawing. In this shows

Fig. 1 eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zur Klassifizierung und zum Schneiden von Lederstücken. Fig. 1 is a schematic representation of a device for classifying and cutting leather pieces.

Fig. 1 zeigt eine Vorrichtung 10 zum Klassifizieren und Schnei­ den von Lederstücken. Die Vorrichtung enthält ein Digitalisier­ bett 12, über welchem ortsfest eine Digitalkamera 14 angeordnet ist. Die Digitalkamera 14 ist mit einer Auswertevorrichtung 16 verbunden, welche einen Referenzdatenspeicher 18 mit Klassifi­ zierungsdaten und einen Datenspeicher 20 zur Ablage der Daten von erfaßten und/oder klassifizierten Objekten aufweist. Wei­ terhin ist die Auswertevorrichtung 16 mit einem Eingabegerät, z. B. einer Tastatur 22, verbunden und einem Ausgabegerät, z. B. einem Bildschirm 24. Im Bereich des Digitalisierbetts 12 ist eine Bezugsfläche 26 vorgesehen, mittels der eine automatische Belichtungssteuerung erfolgt. Mit dem Datenspeicher 20 der Aus­ wertevorrichtung 16 und der Auswertevorrichtung 16 selbst ist eine Steuerung 28 für einen Cutter 30 verbunden, der z. B. als Laserschneidgerät ausgebildet sein kann. Der Cutter 30 ist an einer Längsführung 32 und beidseitig angeordneten Querführungen 34, gesteuert durch die Steuerung 28, frei über das Digitali­ sierbett 12 verfahrbar. Sowohl die Tätigkeit als auch der Weg des Cutters 30 wird durch die Steuerung 28 gesteuert. Auf dem Digitalisierbett 12 ist durch eine geeignete Aufspannvorrich­ tung, z. B. eine Unterdruckvorrichtung oder eine elektrostati­ sche Aufspannvorrichtung ein Lederstück 36 aufgespannt. Fig. 1 shows a device 10 for classifying and cutting the pieces of leather. The device contains a digitizing bed 12 , over which a digital camera 14 is fixed. The digital camera 14 is connected to an evaluation device 16 , which has a reference data memory 18 with classification data and a data memory 20 for storing the data of detected and / or classified objects. Wei terhin is the evaluation device 16 with an input device, for. B. a keyboard 22 connected and an output device, for. B. a screen 24 . In the area of the digitizing bed 12 , a reference surface 26 is provided, by means of which an automatic exposure control takes place. With the data memory 20 of the evaluation device 16 and the evaluation device 16 itself, a controller 28 for a cutter 30 is connected, the z. B. can be designed as a laser cutting device. The cutter 30 is on a longitudinal guide 32 and arranged on both sides transverse guides 34 , controlled by the controller 28 , freely movable over the digitizing bed 12 . Both the activity and the path of the cutter 30 are controlled by the controller 28 . On the digitizing bed 12 by a suitable Aufspannvorrich device, z. B. a vacuum device or an electrostatic cal clamping device a leather piece 36 stretched.

Nachfolgend soll die Tätigkeit der Vorrichtung 10 beim Erfas­ sen, Klassifizieren und Schneiden des Lederstücks beschrieben werden.The activity of the device 10 when detecting, classifying and cutting the leather piece will be described below.

Die Kamera 14 erfaßt ein vollständiges Bild von dem Digitali­ sierbett 12 inklusive der Bezugsfläche 26. Der von der Kamera 14 erhaltene Helligkeitswert der Bezugsfläche 26 wird mit einem im Referenzdatenspeicher 18 liegenden Wert verglichen und die Belichtung der Kamera 14 und/oder die Ansteuerung einer nicht dargestellten Beleuchtung wird so eingeregelt, daß der Hellig­ keitswert der Bezugsfläche 26 mit dem Referenzwert überein­ stimmt.The camera 14 captures a complete image of the digital bed 12 including the reference surface 26 . The brightness value of the reference surface 26 obtained from the camera 14 is compared with a value lying in the reference data memory 18 and the exposure of the camera 14 and / or the actuation of a lighting, not shown, is adjusted so that the brightness value of the reference surface 26 matches the reference value .

Nun ist sichergestellt, daß das Lederstück 36 unter den glei­ chen Beleuchtungsbedingungen erfaßt wird wie vorhergehende Le­ derstücke. Die Auswertevorrichtung enthält Detektoren, insbe­ sondere Kantendetektoren, die die Kontur des auf dem Digitali­ sierbett 12 liegenden Lederstücks 36 erfassen. Derartige Kan­ tendetektoren erkennen den Helligkeitsunterschied zwischen dem Lederstück und dem darunter befindlichen Digitalisierbett. Das Digitalisierbett kann diesbezüglich mit speziellen Farb- oder Leuchtstoffen versehen sein, die ein exakteres Ansprechen der Kantendetektoren gewährleisten. Durch die Kantendetektoren wird die Kontur und damit die Größe des Lederstücks als auch der Ort des Lederstücks 36 auf dem Digitalisierbett 12 erfaßt. Durch die Erkennung des Grauwertes oder des Farbwertes bzw. der Ver­ teilung des Grau- und Farbwertes auf dem Lederstück 36 kann schon einmal eine erste Beurteilung bezüglich der optischen Be­ schaffenheit des Lederstückes als Ganzes getroffen werden. Zu­ sätzlich enthält die Auswertevorrichtung Helligkeits- und/oder Farbdetektoren, welche die erste Stufe eines neuronalen Netz­ werkes bilden. Mit diesen Helligkeits- und/oder Farbdetektoren werden Veränderungen des Grau- oder Farbwertes in dem Leder­ stück, bezogen auf den Gesamtgrau- oder Farbwert erfaßt, und bezüglich ihrer Größe und ihres Grau- bzw. Farbwertes als auch bezüglich ihrer Häufigkeit in dem Lederstück ausgewertet. Hier­ für können in dem neuronalen Netzwerk die erhaltenen Werte in Häufigkeitswerte über Fehler unterschiedlicher Größe reduziert werden, um nur eine Art der Datenreduktion aufzuführen. Die durch das neuronale Netzwerk so erhaltenen Fehlerdaten werden mit Fehlerdaten aus dem Referenzwertspeicher 18 verglichen, wo­ durch eine klassenmäßige Zuordnung des Lederstücks 36 getroffen wird. Die so ermittelte Klassenzuordnung zusammen mit den Grö­ ßen und Lageinformationen der Fehler auf dem Digitalisierbett 12 und in dem Lederstück 36 werden in einen Datenspeicher 20 abgelegt. Auf diesen Datenspeicher 20 greift die Steuerung 28 für den Cutter 30 zu, wenn die vorangegangene Qualitätsprüfung ergeben hat, daß das Lederstück 36 einer zu verwendenden Quali­ tätsstufe zugehört. In diesem Fall werden die zu schneidenden Konturen durch einen an sich bekannten Algorithmus über das Le­ derstück derart gelegt, daß die ermittelten Fehlerstellen au­ ßerhalb der zu schneidenden Konturen, d. h. im Schnittabfall liegen. Die so erhaltenen Schnittsteuerdaten werden nun direkt zur Ansteuerung des Betriebs des Cutters 30 und der Längsfüh­ rung 32 und Querführungen 34 verwendet, die motorisch betrieben werden. Durch die Verwendung einer Unterdruckeinrichtung oder einer elektrostatischen Einrichtung wird vermieden, daß sich das Lederstück beim Zerschneiden relativ zum Digitalisierbett 12 verschiebt.Now it is ensured that the leather piece 36 is detected under the same chen lighting conditions as previous Le derstücke. The evaluation device contains detectors, in particular special edge detectors, which detect the contour of the leather bed 36 lying on the digitizing bed 12 . Such detector detectors recognize the difference in brightness between the leather piece and the digitizing bed underneath. In this regard, the digitizing bed can be provided with special dyes or phosphors, which ensure a more precise response of the edge detectors. The contour and thus the size of the leather piece and also the location of the leather piece 36 on the digitizing bed 12 are detected by the edge detectors. By recognizing the gray value or the color value or the distribution of the gray and color value on the leather piece 36 , a first assessment regarding the optical condition of the leather piece as a whole can be made. In addition, the evaluation device contains brightness and / or color detectors, which form the first stage of a neural network. With these brightness and / or color detectors changes in the gray or color value in the leather piece, based on the total gray or color value, and evaluated in terms of their size and their gray or color value as well as their frequency in the leather piece. For this, the values obtained in the neural network can be reduced in frequency values using errors of different sizes in order to only list one type of data reduction. The error data thus obtained by the neural network are compared with error data from the reference value memory 18 , where the leather piece 36 is matched by class. The class assignment determined in this way together with the sizes and location information of the errors on the digitizing bed 12 and in the leather piece 36 are stored in a data memory 20 . In this data memory 20 , the controller 28 accesses the cutter 30 when the previous quality inspection has shown that the leather piece 36 belongs to a quality level to be used. In this case, the contours to be cut are placed by an algorithm known per se over the leather piece in such a way that the error points ascertained lie outside the contours to be cut, ie in the cutting waste. The cutting control data thus obtained are now used directly to control the operation of the cutter 30 and the longitudinal guide 32 and transverse guides 34 , which are operated by a motor. The use of a vacuum device or an electrostatic device prevents the leather piece from shifting relative to the digitizing bed 12 when it is cut.

Selbstverständlich ist die Anwendung der Vorrichtung und das Verfahren nicht allein auf Lederstücke beschränkt. Es können auch Kunststoff oder Textilstücke oder andere Naturprodukte auf diese Weise klassifiziert und bearbeitet werden, welche von vornherein eine nicht völlig homogene Außenstruktur aufweisen.Of course, the application of the device and that The process is not limited to pieces of leather. It can also plastic or textile pieces or other natural products classified and edited in this way, which of have a not completely homogeneous external structure in advance.

Claims (10)

1. Vorrichtung zur Klassifizierung von Lederstücken, umfassend ein Digitalisierbett (12) zur Aufnahme wenigstens eines Leder­ stücks (36),
wenigstens eine Vorrichtung zum Aufspannen des Lederstücks (36) auf dem Digitalisierbett (12),
wenigstens eine Kamera (14) zur Erfassung des Digitalisierbetts (12), und
eine Auswertevorrichtung (16) für das von der Kamera (14) ge­ lieferte Bild, welche Auswertevorrichtung (16) Detektoren, ins­ besondere Kantendetektoren, zur Ermittlung der Form des Leder­ stücks (36) und ein neuronales Netz enthält, dessen erste Stufe Helligkeits- und/oder Farbdetektoren zur Ermittlung von Unre­ gelmäßigkeiten des Lederstücks (36) aufweist,
wobei das neuronale Netz diese Unregelmäßigkeiten durch Ver­ gleich mit in Referenzdatenspeichern (18) befindlichen Anfangs­ daten klassifiziert und einer bestimmten Qualitätsstufe zuord­ net.1. Device for classifying pieces of leather, comprising a digitizing bed ( 12 ) for receiving at least one piece of leather ( 36 ),
at least one device for clamping the leather piece ( 36 ) on the digitizing bed ( 12 ),
at least one camera ( 14 ) for detecting the digitizing bed ( 12 ), and
an evaluation device ( 16 ) for the image provided by the camera ( 14 ), which evaluation device ( 16 ) contains detectors, in particular edge detectors, for determining the shape of the leather piece ( 36 ) and a neural network, the first stage of which is brightness and / or color detectors for determining irregularities of the leather piece ( 36 ),
the neural network classifies these irregularities by comparing them with initial data located in reference data memories ( 18 ) and assigning them to a certain quality level. 2. Vorrichtung nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die Anfangsdaten Grauwert- und/oder Farbdaten, Form-, Grö­ ßendaten und Häufigkeitsdaten enthalten.2. Device according to claim 1, characterized, that the initial data gray value and / or color data, shape, size ß data and frequency data included. 3. Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß die Auswertevorrichtung (16) eine Steuerung für eine Be­ leuchtungseinrichtung und/oder die Belichtung der Kamera (14) aufweist, welche die Beleuchtung/Belichtung in Abhängigkeit ei­ ner im Bereich des Digitalisierbetts (12) angeordneten Bezugs­ fläche (26) steuert. 3. Apparatus according to claim 1 or 2, characterized in that the evaluation device ( 16 ) has a control for a lighting device and / or the exposure of the camera ( 14 ) which the lighting / exposure depending on egg ner in the area of the digitizing bed ( 12 ) arranged reference surface ( 26 ) controls. 4. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Auswertevorrichtung (16) einen Maschinencodeleser zur Erkennung von auf dem Lederstück (36) aufgebrachten Markierun­ gen aufweist.4. Device according to one of the preceding claims, characterized in that the evaluation device ( 16 ) has a machine code reader for detecting markings applied to the leather piece ( 36 ). 5. Vorrichtung nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, daß die Auswertevorrichtung (16) einen Speicher (20), vorzugs­ weise einen mobilen Datenträger zur Speicherung der das Leder­ stück (36) betreffenden Klassifizierungsdaten aufweist.5. The device according to claim 4, characterized in that the evaluation device ( 16 ) has a memory ( 20 ), preferably as a mobile data carrier for storing the leather piece ( 36 ) relevant classification data. 6. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, daß die Auswertevorrichtung (16) einen Cutter (30) steuert.6. Device according to one of the preceding claims, characterized in that the evaluation device ( 16 ) controls a cutter ( 30 ). 7. Vorrichtung nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß eine Steuerung (28) für den Cutter (30) vorgesehen ist, die mit der Auswertevorrichtung (16) über eine Datenschnittstelle oder einen Datenspeicher (20) verbunden ist, wobei die Steue­ rung (28) eine Schaltung zum optimierten Setzen der Schnitte für zu schneidende Konturen unter Berücksichtigung der von der Auswertevorrichtung (16) erhaltenen Klassifizierungsdaten, ins­ besondere Fehlerstellen aufweist.7. The device according to claim 6, characterized in that a controller ( 28 ) for the cutter ( 30 ) is provided, which is connected to the evaluation device ( 16 ) via a data interface or a data memory ( 20 ), the control ( 28 ) has a circuit for optimized setting of the cuts for contours to be cut, taking into account the classification data obtained from the evaluation device ( 16 ), in particular error points. 8. Verfahren zur Klassifizierung von Lederstücken mit einer Vorrichtung gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem der Zuordnungsvorgang durch das neuronale Netz in einem ersten Lernstadium in der Anfangsphase überwacht und korrigiert wird. 8. Procedure for classifying leather pieces with a Device according to one of the preceding claims, in which the assignment process by the neural network in one monitored and corrected the first learning stage in the initial phase becomes.   9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß die Anfangsdaten beim Lernvorgang selbsttätig modifiziert werden.9. The method according to claim 8, characterized, that the initial data is modified automatically during the learning process become. 10. Verfahren nach Anspruch 3 und 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, daß zumindest vor der Auswertung des durch die Kamera (14) er­ haltenen Bildes die Beleuchtung/Belichtung derart geregelt wird, daß der an der Bezugsfläche erhaltene Helligkeitswert ei­ nem vorgegebenen Referenzwert entspricht.10. The method according to claim 3 and 8 or 9, characterized in that at least before the evaluation of the image by the camera ( 14 ) he holding the lighting / exposure is controlled such that the brightness value obtained on the reference surface corresponds to a predetermined reference value.
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