EP1525554A1 - Method for evaluating the signals of an electronic image sensor during pattern recognition of image contents in a test piece - Google Patents

Method for evaluating the signals of an electronic image sensor during pattern recognition of image contents in a test piece

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EP1525554A1
EP1525554A1 EP20030787716 EP03787716A EP1525554A1 EP 1525554 A1 EP1525554 A1 EP 1525554A1 EP 20030787716 EP20030787716 EP 20030787716 EP 03787716 A EP03787716 A EP 03787716A EP 1525554 A1 EP1525554 A1 EP 1525554A1
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EP
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signal
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image sensor
sympathy
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EP20030787716
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Volker Lohweg
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Koenig and Bauer AG
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    • G06K9/52Extraction of features or characteristics of the image by deriving mathematical or geometrical properties from the whole image
    • G06K9/522Frequency domain transformation; Autocorrelation

Abstract

Disclosed is a method for evaluating the signals of an electronic image sensor during pattern recognition of image contents in a test piece. According to the inventive method, the image sensor receives an input light signal and emits an electrical output signal which correlates with the input light signal. Said method comprises the following steps: the image content of a window which has a size of n x n pixels is analyzed; the output signals indirectly or directly emitted by the image sensor are transformed into at least one translationally invariant characteristic value by means of at least one calculation specification; the characteristic value is weighted by means of at least one fuzzy matching function which functionally correlates with the value range of the characteristic value; a higher-order fuzzy matching function is generated by linking all matching functions by means of a calculation specification comprising at least one rule; a sympathy value is determined from the higher-order fuzzy matching function; said sympathy value is compared with a threshold value; a decision is made regarding association with a class.

Description

Beschreibungdescription
Verfahren zur Signalauswertung eines elektronischen Bildsensors bei der Mustererkennung von Bildinhalten eines PrüfkörpersMethod for signal evaluation of an electronic image sensor in the pattern recognition of image contents of a test specimen
Die Erfindung betrifft Verfahren zur Signalauswertung eines elektronischen Bildsensors bei der Mustererkennung von Bildinhalten eines Prüfkörpers gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1 , 2 oder 19.The invention relates to methods for signal evaluation of an electronic image sensor in the pattern recognition of image contents of a test specimen according to the preamble of claim 1, 2 or 19.
Bekannte Verfahren zur Analyse von Bildinhalten eines Prüfkörpers beruhen zumeist auf Metriken zur Bestimmung von Gleichartigkeiten, wie beispielsweise Abstandsmaße für segmentierte Objekte oder der Berechnung von globalen Schwellenverteilungen. Diese Verfahren beruhen auf translationsinvarianten Ausgangsspektren. In Realität treten oftmals Situationen auf, wie beispielsweise Objektverschiebungen unter dem Aufnahmesystem oder verschiedene Untergründe bei der Aufnahme oder Aliasing- Effekte, so dass ein direkter Vergleich dieser Ausgangsspektren in vielen Fällen nicht durchgeführt werden kann.Known methods for analyzing image contents of a test object are usually based on metrics for determining similarities, such as distance measurements for segmented objects or the calculation of global threshold distributions. These methods are based on translation-invariant output spectra. In reality, situations often occur, such as object shifts under the recording system or different backgrounds in the recording or aliasing effects, so that a direct comparison of these output spectra in many cases can not be performed.
Durch das Fachbuch Thomas TILLI „Mustererkennung mit Fuzzy-Logik: Analysieren, klassifizieren, erkennen und diagnostizieren" Franzis-Verlag GmbH, München, 1993, S. 183/184, 208-210, 235-257 ist es bekannt, bei Verfahren zur Bildverarbeitung Fuzzy- Logik zu verwenden, wobei eine Art der Signalvorbereitung eine Spektraltransformation sein kann.Through the textbook Thomas TILLI "Pattern recognition with fuzzy logic: Analyze, classify, recognize and diagnose" Franzis-Verlag GmbH, Munich, 1993, pp. 183/184, 208-210, 235-257 it is known in methods for image processing Fuzzy logic to use, where a type of signal preparation can be a spectral transformation.
In dem Fachartikel „Mustererkennung mit Fuzzy-Logik" von Peter ARNEMANN, Elektronik 22/1992, Seiten 88-92 ist beschrieben, Mustererkennung mittels Fuzzy-Logik durchzuführen.In the article "Pattern recognition with fuzzy logic" by Peter ARNEMANN, Electronics 22/1992, pages 88-92 is described to perform pattern recognition using fuzzy logic.
Der Artikel von Charalampidis, D.; Kasparis, T.; Georgiopoulos, M.; Rolland, J. „A fuzzy ARTMAP based classification technique of natural textures" Fuzzy Information Processing Society, 1999. NAFIPS. 18th International Conference of the North American, 10.-12.06.1999, S. 507-511 beschreibt, Mustererkennung mit einer Trainingsphase durchzuführen und zur Bilderkennung ein Fenster mit 16 x 16 Pixel zu verwenden.The article by Charalampidis, D .; Kasparis, T .; Georgiopoulos, M .; Rolland, J. "A fuzzy ARTMAP based classification technique of natural textures "Fuzzy Information Processing Society, 1999. NAFIPS, 18 th International Conference of the North American, 10-12.06.1999, pp. 507-511 describes performing pattern recognition with a training phase and window for image recognition to use with 16x16 pixels.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, Verfahren zur Signalauswertung eines elektronischen Bildsensors bei der Mustererkennung von Bildinhalten eines Prüfkörpers zu schaffen.The invention has for its object to provide a method for signal evaluation of an electronic image sensor in the pattern recognition of image content of a specimen.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Merkmale des Anspruchs 1 , 2 oder 19 gelöst.The object is achieved by the features of claim 1, 2 or 19.
Ein Vorteil des Verfahrens liegt insbesondere darin, dass ein Sensorsignal in einem Bildfenster der Größe n x n Pixel analysiert wird. Daraus folgend kann das Sensorsignal dieses Bildfensters als lokal angesehen werden. Das erfindungsgemäße Bildanalyseverfahren kann in die wesentliche Schritte: Merkmalsbildung, Fuzzyfizierung, Interferenz, Defuzzyfizierung und Entscheidung über Klassenzugehörigkeit gegliedert werden.An advantage of the method lies, in particular, in the fact that a sensor signal is analyzed in an image window of size n × n pixels. As a result, the sensor signal of this image window can be considered local. The image analysis method according to the invention can be subdivided into the essential steps: feature formation, fuzzyfication, interference, defuzzification and decision on class membership.
Bei der Merkmalsbildung wird das Sensorsignal mittels zumindest einer Rechenvorschrift in ein invariantes, insbesondere in ein translationsinvariantes, Signal im Merkmalsraum überführt. Ziel der Merkmalsbildung ist es solche Größen zu bestimmen, durch welche typische Signaleigenschaften des Bildinhalts charakterisiert werden. Die typischen Signaleigenschaften des Bildinhalts werden durch sogenannte Merkmale repräsentiert. Die Merkmale können hierbei durch Werte im Merkmalsraum oder durch linguistische Variablen repräsentiert werden. Durch Überführung des Sensorsignals in den Merkmalsraum entsteht ein Signal, welches aus einem Merkmalswert oder aus mehreren Merkmalswerten besteht. Die Zugehörigkeit eines Merkmalswerts zu einem Merkmal wird durch zumindest eine unscharfe Zugehörigkeitsfunktion beschrieben. Hierbei handelt es sich um eine weiche oder auch unscharfe Zuordnung, wobei abhängig vom Wert des Merkmalswerts die Zugehörigkeit des Merkmalswerts zum Merkmal in einem normierten Intervall zwischen 0 und 1 vorliegt. Das Konzept der Zugehörigkeitsfunktion führt dazu, dass ein Merkmalswert nicht mehr entweder ganz oder gar nicht einem Merkmal zuordenbar ist, sondern vielmehr eine Fuzzyzugehörigkeit annehmen kann, welche zwischen den Bool'schen Wahrheitswerten 1 und 0 liegt. Den eben beschriebenen Schritt nennt man Fuzzyfizierung. Bei der Fuzzyfizierung findet also im Wesentlichen eine Umwandlung eines scharfen Merkmalswerts in eine oder mehrere unscharfe Zugehörigkeiten statt.When the feature is formed, the sensor signal is converted by means of at least one calculation rule into an invariant, in particular a translation-invariant, signal in the feature space. The aim of the feature formation is to determine such quantities by which typical signal properties of the image content are characterized. The typical signal properties of the image content are represented by so-called features. The features can be represented by values in feature space or by linguistic variables. By transferring the sensor signal into the feature space, a signal is generated which consists of a feature value or of several feature values. The membership of a feature value to a feature is described by at least one fuzzy membership function. This is a soft or fuzzy assignment, whereby, depending on the value of the feature value, the feature value belongs to the feature in a standardized interval between 0 and 1. The concept of the membership function means that a feature value is no longer either completely or not at all attributable to a feature, but rather can assume a Fuzzyzugehörigkeit, which lies between the Boolean truth values 1 and 0. The step just described is called fuzzyfication. In fuzzyfication, therefore, there is essentially a conversion of a sharp feature value into one or more fuzzy affiliations.
Bei der Interferenz wird mittels einer Berechnungsvorschrift, welche zumindest aus einer Regel besteht, eine übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion generiert, wobei alle Zugehörigkeitsfunktionen miteinander verknüpft werden. Im Ergebnis erhält man somit für jedes Fenster eine übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion.In the case of interference, a superordinate membership function is generated by means of a calculation rule which consists of at least one rule, with all membership functions being linked to one another. As a result, a higher-level membership function is thus obtained for each window.
Bei der Defuzzyfizierung wird aus der in der Interferenz gebildeten übergeordneten Zugehörigkeitsfunktion ein Zahlenwert auch Sympathiewert genannt ermittelt. Bei der Entscheidung über die Klassenzugehörigkeit findet ein Vergleich des Sympathiewertes mit einem vorher festgelegten Schwellwert statt, anhand dessen die Zugehörigkeit des Fensters zu einer bestimmten Klasse entschieden wird.During the defuzzification, a numerical value also called the sympathy value is determined from the superordinate membership function formed in the interference. When deciding on the class affiliation, the sympathy score is compared to a predetermined threshold value that determines the membership of the window to a particular class.
Welcher Art die Merkmalswerte im Merkmalsraum sind, ist für das Prinzip der Erfindung von untergeordneter Bedeutung. So besteht beispielsweise bei Zeitsignalen die Möglichkeit, als Merkmalswerte den Mittelwert oder die Varianz zu bestimmen. Wird an das Auswerteverfahren die Anforderung gestellt, dass es die Bildinhalte unabhängig von der jeweils vorherrschenden Signalintensität fehlerfrei bearbeiten kann, und sollen des weiteren kleine aber zulässige Schwankungen des Bildsignals nicht zu Störungen führen, so ist es sinnvoll, wenn die Umwandlung des Sensorsignals aus dem zweidimensionalen Ortsraum mittels einer zweidimensionalen Spektraltransformation, wie beispielsweise einer zweidimensionalen Fourier-, oder einer zweidimensionalen Walsh-, oder einer zweidimensionalen Hadamard- oder einer zweidimensionalen Zirkulartransformation durchgeführt wird. Durch die zweidimensionale Spektraltransformation erhält man invariante Merkmalswerte. Eine weitere bevorzugte Ausführungsform besteht darin, den Betrag der durch Spektraltransformation gewonnenen Spektralkoeffizienten als Merkmalswert zu verwenden.Which type of feature values are in the feature space is of secondary importance to the principle of the invention. In the case of time signals, for example, it is possible to determine the mean value or the variance as feature values. If the request is submitted to the evaluation method that it can process the image contents error-free irrespective of the prevailing signal intensity, and if further small but permissible fluctuations of the image signal should not lead to disturbances, then it makes sense if the conversion of the sensor signal from the two-dimensional Space is performed by means of a two-dimensional spectral transformation, such as a two-dimensional Fourier, or a two-dimensional Walsh, or a two-dimensional Hadamard or a two-dimensional circular transformation. The two-dimensional spectral transformation yields invariant feature values. Another preferred embodiment is to use the amount of spectral coefficients obtained by spectral transformation as the feature value.
Nach einem bevorzugten Ausführungsbeispiel sind die Zugehörigkeitsfunktionen unimodale Potentialfunktionen und die übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion ist eine multimodale Potentialfunktion.According to a preferred embodiment, the membership functions are unimodal potential functions and the parent membership function is a multimodal potential function.
Nach einem weiteren bevorzugten Ausführungsbeispiel ist zumindest eine Zugehörigkeitsfunktion parametrisiert. Weist die Zugehörigkeitsfunktion positive und negative Steigungen auf, so ist es vorteilhaft, wenn die Parameter der positiven und negativen Steigung getrennt bestimmt werden können. Dadurch wird eine bessere Anpassung der Parameter an die zu untersuchenden Datensätze gewährleistet.According to a further preferred embodiment, at least one membership function is parameterized. If the membership function has positive and negative slopes, then it is advantageous if the parameters of the positive and negative slopes can be determined separately. This ensures better adaptation of the parameters to the data records to be examined.
Nach einem besonders bevorzugten Ausführungsbeispiel kann das Verfahren in eine Lernphase und eine Arbeitsphase unterteilt werden. Sind die Zugehörigkeitsfunktionen parametrisiert, so können in der Lernphase aus gemessenen Datensätzen die Parameter der Zugehörigkeitsfunktion ermittelt werden. In der Lernphase werden die Parameter der Zugehörigkeitsfunktionen an sogenannte Referenzbilder angeglichen, d. h. in der Lernphase wird eine Zugehörigkeit der Merkmalswerte, die sich aus den Referenzbildern ergeben, zu den entsprechenden Merkmalen mittels der Zugehörigkeitsfunktionen und deren Parametern hergeleitet. In der nachfolgenden Arbeitsphase werden die Merkmalswerte, die sich aus den nun gemessenen Datensätzen ergeben, mit den Zugehörigkeitsfunktionen, deren Parameter in der Lernphase ermittelt wurden, gewichtet, wodurch eine Zugehörigkeit der Merkmalswerte der nun gemessenen Datensätze zu den entsprechenden Merkmalen hergestellt wird. Durch die Unterteilung des Verfahrens in eine Lern- und eine Arbeitsphase werden also die Parameter der Zugehörigkeitsfunktionen anhand von gemessenen Referenzdatensätzen ermittelt und in der nachfolgenden Arbeitsphase die gemessenen, zu prüfenden Datensätze mit den in der Lernphase festgelegten Zugehörigkeitsfunktionen gewichtet und bewertet.According to a particularly preferred embodiment, the method can be divided into a learning phase and a working phase. Once the membership functions have been parameterized, the parameters of the membership function can be determined in the learning phase from measured data records. In the learning phase, the parameters of the membership functions are adapted to so-called reference images, ie in the learning phase, a membership of the feature values resulting from the reference images is derived from the corresponding features by means of the membership functions and their parameters. In the following work phase, the feature values resulting from the now measured data sets are weighted with the membership functions whose parameters were determined in the learning phase, whereby a membership of the feature values of the now measured data sets to the appropriate characteristics is produced. By subdividing the method into a learning and a working phase, therefore, the parameters of the membership functions are determined on the basis of measured reference data records, and in the subsequent work phase the measured data records to be tested are weighted and evaluated with the membership functions defined in the learning phase.
Nach einem weiteren bevorzugten Ausführungsbeispiel ist zumindest eine Regel, mittels der die Zugehörigkeitsfunktionen miteinander verknüpft werden, eine konjunktive Regel im Sinne einer WENN... DANN-Verknüpfung.According to a further preferred embodiment, at least one rule, by means of which the membership functions are linked to one another, is a conjunctive rule in the sense of a IF ... THEN connection.
Ein weiteres bevorzugtes Ausführungsbeispiel unterteilt die Generierung der übergeordneten unscharfen Zugehörigkeitsfunktion in die Abarbeitung der Teilschritte: Prämissenauswertung, Aktivierung und Aggregation. Hierbei wird bei der Prämissenauswertung für jeden WENN-Teil einer Regel ein Zugehörigkeitswert bestimmt und bei der Aktivierung eine Zugehörigkeitsfunktion für jede WENN... DANN-Regel festgelegt. Nachfolgend wird bei der Aggregation die übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion durch Überlagerung aller bei der Aktivierung erzeugten Zugehörigkeitsfunktionen generiert.Another preferred embodiment divides the generation of the superordinate fuzzy membership function into the processing of the sub-steps: premise evaluation, activation and aggregation. In the premise evaluation, a membership value is determined for each IF part of a rule, and upon activation, a membership function is defined for each IF ... THEN rule. Subsequently, during aggregation, the superordinate membership function is generated by superimposing all the membership functions generated during activation.
Nach einem weiteren bevorzugten Ausführungsbeispiel wird die Sympathiewertermittlung insbesondere nach einer Schwerpunkts- und/oder Maximumsmethode durchgeführt.According to a further preferred embodiment, the sympathy value determination is carried out in particular according to a center of gravity and / or maximum method.
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und werden im Folgenden näher beschrieben.Embodiments of the invention are illustrated in the drawings and will be described in more detail below.
Es zeigen:Show it:
Fig. 1 ein Flussdiagramm des Signalauswerteverfahrens, Fig.2 eine Sympathiekurve,1 is a flowchart of the signal evaluation method, 2 shows a sympathy curve,
Fig.3a eine Differenzfunktion mit der Potenz D=83a shows a difference function with the power D = 8
Fig.3b eine Differenzfunktion mit der Potenz D=43b shows a difference function with the power D = 4
Fig. 3c eine Differenzfunktion mit der Potenz D=23c shows a difference function with the power D = 2
Fig. 1 zeigt ein Flussdiagramm des nachfolgend beschriebenen Signalauswerteverfahrens. Beim Verfahren zur Signalauswertung von Bildinhalten eines Prüfkörpers wird über das gesamte zu analysierende Bild ein Raster aus N x N Fenstern 01 gelegt. Jedes Fenster 01 besteht hierbei aus n x n Pixel 02. Bei der Bildanalyse wird das Signal jedes Fensters 01 getrennt analysiert. Daraus folgend kann der Bildinhalt 03 jedes Fensters 01 als lokal betrachtet werden.1 shows a flowchart of the signal evaluation method described below. In the method for signal evaluation of image contents of a test specimen, a grid of N x N windows 01 is laid over the entire image to be analyzed. Each window 01 consists of n × n pixels 02. In the image analysis, the signal of each window 01 is analyzed separately. As a result, the image content 03 of each window 01 can be considered local.
Durch eine oder mehrere Spektraltransformationen 04 wird das zweidimensionale Bild des Ortsraums in ein zweidimensionales Bild im Frequenzraum transformiert. Das erhaltene Spektrum nennt man Frequenzspektrum. Da es sich im vorliegenden Ausführungsbeispiel um ein diskretes Spektrum handelt, ist auch das Frequenzspektrum diskret. Das Frequenzspektrum wird durch die Spektralkoeffizienten 06 -auch Spektralwerte 06 genannt- gebildet.By one or more spectral transformations 04, the two-dimensional image of the spatial domain is transformed into a two-dimensional image in the frequency domain. The spectrum obtained is called frequency spectrum. Since it is a discrete spectrum in the present embodiment, the frequency spectrum is also discrete. The frequency spectrum is formed by the spectral coefficients 06, also called spectral values 06.
Im nächsten Verfahrensschritt findet die Betragsbildung 07 der Spektralwerte 06 statt. Der Betrag der Spektralwerte 06 wird Spektralamplitudenwert 08 genannt. Die Spektralamplitudenwerte 08 bilden im vorliegenden Ausführungsbeispiel die Merkmalswerte d. h. sie sind identisch den Merkmalswerten.In the next method step, the amount formation 07 of the spectral values 06 takes place. The magnitude of the spectral values 06 is called spectral amplitude value 08. The spectral amplitude values 08 form the feature values d in the present exemplary embodiment. H. they are identical to the characteristic values.
Zur Transformation wird vorzugsweise eine Zirkular-Transformation verwendet. Bei der Zirkular-Transformation sind die Invarianzeigenschaften über die 6aFor transformation, a circular transformation is preferably used. In the circular transformation, the invariance properties are over the 6a
Transformationskoeffizienten justierbar. Es kann eine Translationsinvarianz, ebenso wie Spiegelungsinvarianz oder Invarianz bezüglich verschiedener anderer Permutationsgruppen eingestellt werden. Somit ist es möglich, die o.g. Transformation beispielsweise in der Spiegelungsvarianten Variante zur Untersuchung von Schriftzeichen Transformation coefficients adjustable. It is possible to set a translational invariance, as well as a reflection invariance or invariance with respect to various other permutation groups. Thus, it is possible to use the above transformation, for example, in the variant variant for examining characters
(man denke an die Unterscheidung von den Ziffern „9" und „6") zu nutzen. Genauso lässt sich die spiegelungsinvariante Variante zur Untersuchung von Werkteilen verwenden; denn hier ist es gerade nicht notwendig eine Unterscheidung zwischen einem gespiegelten Teil und dem Original zu treffen. Angemerkt sei, dass das Betragsspektrum der Fourier-Transformation spiegelungsinvariant ist.(think of the distinction between the numbers "9" and "6"). In the same way, the mirror-invariant variant can be used for the examination of workpieces; because here it is just not necessary to make a distinction between a mirrored part and the original. It should be noted that the magnitude spectrum of the Fourier transform is invariant to mirror.
Diese Transformationen arbeiten mit reellen Koeffizientenwerten. Man muss also keine komplexe Rechnung wie bei der Fourier-Transformation bemühen.These transformations work with real coefficient values. So you do not have to try a complex calculation like the Fourier transformation.
Die Zirkular-Transformation ist auch im Subpixelbereich bei beliebigen Verschiebungen extrem tolerant. Vergleiche haben ergeben, das diese Zirkular-Transformation anderen bekannten Transformationen in Bezug auf Verschiebungen überlegen ist.The circular transformation is also extremely tolerant in the subpixel range for arbitrary shifts. Comparisons have shown that this circular transformation is superior to other known transformations in terms of displacements.
Die Anzahl der Arbeitskoeffizienten (Merkmale, features) ist gering, da die Spektralkoeffizienten nochmal gruppenweise zusammengefasst werden.The number of working coefficients (features, features) is low, since the spectral coefficients are summarized again in groups.
Durch das Zusammenfassen entsteht die Toleranz gegenüber Verschiebungen. Selbst wenn ein Signal teilweise aus einem Messfeld herausläuft, bleiben die Merkmale noch relativ stabil. Untersuchungen haben ergeben, dass eine Stabilität erhalten bleibt, selbst wenn ein Bildinhalt bis zu ca. 30 % außerhalb des Messfeldes liegt.By combining the tolerance arises to shifts. Even if a signal partially runs out of a measuring field, the features still remain relatively stable. Investigations have shown that stability is maintained, even if image content is up to 30% out of the measuring field.
Als weiterer Verfahrensschritt folgt die Merkmalsauswahl 09; Ziel bei der Merkmalsauswahl 09 ist es, die Merkmale 11 , die charakteristisch für den Bildinhalt 03 des zu analysierenden Bilds sind, auszuwählen. Als Merkmale 11 sind sowohl charakteristische Spektralamplitudenwerte 08, welche durch ihre Position im Frequenzraum und durch ihre Amplitude das Merkmal 11 definieren, als auch linguistische Variablen wie beispielsweise „grau", „schwarz" oder „weiß" möglich.As a further method step follows the feature selection 09; The goal in the feature selection 09 is to select the features 11 which are characteristic of the image content 03 of the image to be analyzed. Characteristics 11 are both characteristic spectral amplitude values 08, which define the feature 11 by their position in the frequency space and by their amplitude, as well as linguistic variables such as "gray", "black" or "white".
Im nun folgenden Verfahrensschritt, der Fuzzyfizierung 12, wird die Zugehörigkeit jedes Spektralamplitudenwerts 08 zu einem Merkmal 11 durch eine weiche oder unscharfe Zugehörigkeitsfunktion 13 festgelegt; d. h. es findet eine Gewichtung statt.In the next step of the process, the fuzzification 12, the membership of each Specified spectral amplitude value 08 to a feature 11 by a soft or fuzzy membership function 13; ie a weighting takes place.
Sollen die Zugehörigkeitsfunktionen 13 in einer Lernphase an sog. Referenzdatensätze angepasst werden können, ist es sinnvoll, wenn die Zugehörigkeitsfunktionen 13 parametrisierte monomodale, d.h. eindimensionale Potentialfunktionen sind, bei denen die Parameter der positiven und negativen Steigung getrennt an die zu untersuchenden Datensätze angepasst werden können. In der der Lernphase nachfolgenden Arbeitsphase werden dann die Datensätze des Bildinhalts, aus welchen sich die Merkmalswerte 08 der Prüfbilder ergeben, mit den jeweiligen Zugehörigkeitsfunktionen 13 gewichtet, deren Parameter in der vorangegangenen Lernphase ermittelt wurden. D. h. es findet für jedes Merkmal 11 eine Art SOLL-IST Vergleich zwischen Referenzdatensatz, der in den Parametern der Zugehörigkeitsfunktionen 13 zum Ausdruck kommt, und dem Datensatz des Prüfbildes statt. Durch die Zugehörigkeitsfunktionen 13 wird eine weiche oder unscharfe Zuordnung zwischen dem jeweiligen Merkmalswert 08 und dem Merkmal 11 hergestellt.If the membership functions 13 can be adapted in a learning phase to so-called reference data sets, it makes sense if the membership functions 13 are parameterized monomodal, i. are one-dimensional potential functions in which the parameters of the positive and negative slope can be adjusted separately to the data sets to be examined. In the work phase following the learning phase, the data sets of the image content, from which the feature values 08 of the test images result, are then weighted with the respective membership functions 13 whose parameters were determined in the previous learning phase. Ie. For each feature 11, there is a kind of DESIRED comparison between the reference data record expressed in the parameters of the membership functions 13 and the record of the test image. The membership functions 13 produce a soft or fuzzy association between the respective feature value 08 and the feature 11.
Im nächsten Verfahrensschritt, der Interferenz 14, findet im Wesentlichen eine konjunktive Verknüpfung 15 -auch Aggregation 15 genannt- aller Zugehörigkeitsfunktionen 13 der Merkmale 11 statt, wodurch eine übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion 16 erzeugt wird.In the next method step, the interference 14, there is essentially a conjunctive connection 15 - also called aggregation 15 - of all membership functions 13 of the features 11, whereby a higher-order membership function 16 is generated.
Der nächste Verfahrensschritt, die Defuzzyfizierung 17, ermittelt aus der übergeordneten Zugehörigkeitsfunktion 16 einen konkreten Zugehörigkeits- oder Sympathiewert'18. Dieser Sympathiewert 18 wird bei der Klassifikation 19 mit einem vorher eingestellten Schwellwert 21 verglichen, wodurch eine Klassifikationsaussage getroffen werden kann. Der Schwellwert 21 wird entweder manuell oder automatisch eingestellt. Die Einstellung des Schwellwerts 21 erfolgt ebenfalls in der Lernphase.The next process step, the defuzzification 17, obtained from the parent membership function 16 a concrete of belonging or sympathy value '18. This emotional value 18 is compared in the classification 19 with a previously set threshold value 21, whereby a classification statement can be made. Threshold 21 is set either manually or automatically. The setting of the threshold value 21 also takes place in the learning phase.
Bei der Klassifikation wird nicht ein Zahlenwert zu einer bestimmten Klasse durch eine Wahr- oder Falschaussage direkt zugeordnet, sondern eine unimodale Funktion festgelegt, die eine Zugehörigkeit zu einer wahren oder falschen Aussage beschreibt.In the classification, not a numeric value for a particular class is replaced by a True or false statement directly assigned, but a unimodal function set that describes a membership of a true or false statement.
Dabei wir die Klassenzugehörigkeit trainiert, d. h. die Entscheidungskurven werden anhand von im Prozess ermittelten Messwerten angelernt. Die Funktionen, mit denen ein Grad der Zugehörigkeit bestimmt wird, werden Zugehörigkeitsfunktionen ZGF = μ(mx) genannt. Der berechnete Wert der Zugehörigkeitsfunktion ZGF wird als Sympathiewert μ bezeichnet. Oft werden mehrere Zugehörigkeitsfunktionen ZGF verwendet, die in nachfolgenden Schritten weiter zusammengefasst werden, um eine eindeutige Aussage zu erzielen.In doing so, we train the class membership, ie the decision curves are learned based on measured values determined in the process. The functions with which a degree of affiliation is determined are called membership functions ZGF = μ (m x ). The calculated value of the membership function ZGF is called the sympathetic value μ. Often several membership functions ZGF are used, which are further summarized in subsequent steps in order to obtain a clear statement.
Es handelt sich dabei jedoch ausdrücklich nicht um ein Neuronales Netz dass Verwendung findet. Von Neuronalen Netzen ist bekannt, dass diese trainiert werden können.However, it is expressly not a neural network that finds use. Neural networks are known to be able to be trained.
Die Fuzzy Platten Classification basiert auf einem Konzept, das ein Abstandsmaß und eine Merkmalverknüpfung gleichzeitig bewerkstelligt. „Fuzzy" daran ist die Tatsache, das die Merkmale „verrundet" werden, aber nicht logisch, sondern unscharf. Dieses führt erstens dazu, dass alle Merkmale summarisch berücksichtigt werden. D. h., kleine Abweichungen eines Merkmals werden noch toleriert. Wird zweitens die Abweichung eines Merkmals zu groß, so hat diese sofort großen Einfluss auf das Abstandsmaß. Der Ausgang des Klassifikators selbst liefert demnach nicht eine „Gut/Schlecht"-Entscheidung, sondern einen kontinuierlichen Ausgangswert zwischen [0 .... 1]. Es wird nachgeschaltet noch einen Schwellwert verwendet, der dann eine „Gut/Schlecht"-Entscheidung ermöglicht.The fuzzy disk classification is based on a concept that accomplishes a distance measure and a feature join at the same time. "Fuzzy" is the fact that the features are "rounded", but not logical, but out of focus. This leads firstly to the fact that all features are taken into account summarily. That is, small deviations of a feature are still tolerated. Secondly, if the deviation of a feature becomes too large, it immediately has a large influence on the distance measure. Accordingly, the output of the classifier itself does not provide a "good / bad" decision, but rather a continuous output value between [0 .... 1]. A threshold value is then used downstream, which then permits a "good / bad" decision ,
Der Ausgangswert für das Abstandsmaß (Sympathiewert) lautet: μ = 2'2 mit 10The initial value for the distance measure (sympathy value) is: μ = 2 '2 with 10
^(\mx -x0(mx D 0 ^ (\ m x -x 0 (m x D 0
Dabei haben die Koeffizienten folgende Bedeutung: x = Zählindex; z = gemitteltes Abstandsmaß; M = Anzahl der Merkmale; Xo = Mittelwert von Cdlff; Cx = Ausdehnungswert; D = Potenz; μ = Sympathiwert; CdPff = Differenzmaß Ausdehnungswert.The coefficients have the following meaning: x = counting index; z = average distance measure; M = number of features; Xo = average of C dlff ; C x = expansion value; D = power; μ = sympathetic value; C dPff = differential expansion value .
Dabei wird der Ausdehnungswert C mit Hilfe von Messwerten, die mit der Zirkular- Transformation erzeugt wurden angelernt.The expansion value C is learned with the aid of measured values generated with the circular transformation.
Der μ-Wert beschreibt, wie groß die Ähnlichkeit eines Musters in Bezug zu einem Referenzmuster ist, das durch Merkmale beschrieben wird. Das bedeutet, dass der z- Wert, die eigentliche Steuerung des μ-Wertes übernimmt. Ist der z-Wert sehr klein, ist der μ-Wert nahe 1. Die Muster sind sich sehr ähnlich (sympathisch). Ist dagegen der z-Wert groß, wird der μ-Wert klein werden; die Muster sind nicht ähnlich. Der Verlauf der Kurve - so wie sie implementiert ist - ist in der Fig. 2 dargestellt.The μ value describes how close the similarity of a pattern is to a reference pattern described by features. This means that the z value assumes the actual control of the μ value. If the z-value is very small, the μ-value is close to 1. The patterns are very similar (sympathetic). On the other hand, if the z value is large, the μ value will become small; the patterns are not similar. The course of the curve - as implemented - is shown in FIG.
Zunächst werden in der Lernphase die Werte Cdiffx bestimmt und zwar für jedes Merkmal mx ein Wert.First of all, the values Cdiff x are determined in the learning phase, specifically a value for each feature m x .
Cdiffx = rmx(mx ) - min(w_- ) ,Cdiff = x RMX (m x) - min (w_-)
wobei Cd,« das Differenzmaß des Ausdechnungswertes C und m die Merkmale sind.where Cd, the difference measure of the evaluation value C and m are the features.
Mit Hilfe der gelernten Cdlff Werte wird während der Inspektion gearbeitet. Die Werte können noch mit einer zusätzlichen Toleranz a belegt werden. Die Verrechnung geschieht zur Laufzeit: 11With the help of the learned C dlff values is worked during the inspection. The values can still be assigned an additional tolerance a. The settlement takes place at runtime: 11
Cx - (l + 2pCe) , a = (.l + 2j3Cfe) ,C x - (l + 2p Ce ), a = (.l + 2j3 Cfe ),
wobei C der Ausdehnungswert und Pcβdie prozentuale Toleranz von Cdiff ist.where C is the expansion value and Pcβ is the percentage tolerance of C diff .
Der Wertebereich von a liegt zwischen [1 ...3], Der Wert pce gibt die prozentuale Toleranz an mit der Cdiff jeweils belegt wird. Es soll eine 50%ige Erweiterung des Bereiches von Cd>ff erreicht werden; dann ist a = 1+2*0.5 = 2.The value range of a lies between [1 ... 3], The value pc e indicates the percentage tolerance with which C d iff is assigned. A 50% extension of the range of C d> ff should be achieved; then a = 1 + 2 * 0.5 = 2.
Der x<rWert gibt den Mittelwert von Cdiff an; er wird für jedes Merkmal zur Laufzeit errechnet.The x <r value indicates the mean of C di ff; it is calculated for each feature at runtime.
Es wird die Differenz zwischen Merkmalwert und mittlerem Merkmalwert, der aus dem Wert Cx bestimmt wird, berechnet. Diese Differenz wird mit der Breite des Ausdehnungswertes Cx normiert. Die Folge ist, dass das entsprechende Merkmal bei geringer Abweichung wenig zum z-Wert beiträgt; bei großer Abweichung wird jedoch ein großer Abweichungswert in Abhängigkeit der des Differenzmaßes des Ausdehnungswertes Cdjff ergeben. Die normierte Differenz dx nennen.The difference between the feature value and the mean feature value, which is determined from the value C x , is calculated. This difference is normalized with the width of the expansion value C x . The consequence is that the corresponding feature contributes little to the z-value with little deviation; with a large deviation, however, a large deviation value will result depending on the difference measure of the expansion value C d j ff . Name the normalized difference d x .
Die Potenz D (2, 4, 8) stellt die Empfindlichkeit an den Flanken der normierten Differenzenfunktion dx ein. Wird der Wert D auf .Unendlich" gestellt - was technisch nicht möglich ist - so erhält man auch eine unendliche Flankensteilheit und damit eine harte „Gut/ Schlechf-Entscheidung. Deshalb werden die Werte üblicherweise aufwerte zwischen 2 ... 20 eingestellt. Die Kurven für die Werte 2, 4 und 8 sind in den Figuren 3c, 3b und 3a dargestellt.The power D (2, 4, 8) adjusts the sensitivity at the edges of the normalized difference function d x . If the value D is set to "infinite" - which is not technically possible - you will also get an infinite slope and thus a hard "good / bad decision", which is why the values are usually set to between 2 ... 20. The curves for the values 2, 4 and 8 are shown in Figures 3c, 3b and 3a.
Die potenzierten Funktionen dx werden aufsummiert und zwar wird nur die Anzahl M der Merkmale m verwendet, die auch eingeschaltet sind. Nach der Summation wird der errechnete Wert durch die Anzahl M geteilt. Es wird der Mittelwert aller potenzierten Differenzen dx ermittelt. 12The exponentiated functions d x are summed and only the number M of features m is used, which are also switched on. After the summation, the calculated value is divided by the number M. The mean value of all potentiated differences d x is determined. 12
Der Effekt ist folgender: Durch das Potenzieren werden kleine Abweichungen nicht in das Gewicht fallen; große jedoch werden verstärkt werden. Durch die Mittelung wird eine Abweichung aller Merkmaldifferenzen berechnet. Dieses hat zur Folge, das auch bei der Abweichung mehrerer Merkmale der μ-Wert nicht drastisch abgesenkt wird. Erst bei größeren Abweichungen wird dieser Wert sehr klein werden.The effect is this: by potentiating, small deviations will not fall into the weight; big ones, however, will be strengthened. Averaging calculates a deviation of all feature differences. This has the consequence that even with the deviation of several features of the μ-value is not drastically lowered. Only with larger deviations, this value will be very small.
Anschließend erfolgt eine Schwellwertauswertung.Subsequently, a threshold value evaluation takes place.
[ Gut, falls (z) > μs [Fehler, falls μ(z) < μs [Good, if (z)> μ s [error, if μ (z) <μ s
Dieser Vorgang wird für alle Fenster durchgeführt.This process is performed for all windows.
Eine Auswertung dynamischer Prozesse - wie Druckprozesse - benötigt nichtlineare Abstandsmaße (Sympathiewerte). An evaluation of dynamic processes - such as printing processes - requires nonlinear distance measures (sympathy values).
1313
BezugszeichenlisteLIST OF REFERENCE NUMBERS
01 Fenster, N x N Fenster01 window, N x N window
02 n x n Pixel02 n x n pixels
03 Bildinhalt03 image content
04 2-dimensionale Spektraltransformation, Rechenvorschrift 0504 2-dimensional spectral transformation, calculation rule 05
06 Spektralkoeffizient, Spektralwert06 Spectral coefficient, spectral value
07 2-dimensionale Betragsbildung, Rechenvorschrift07 2-dimensional amount calculation, calculation rule
08 Spektralamplitudenwert=Merkmalswert08 spectral amplitude value = characteristic value
09 Merkmalsauswahl 1009 Feature Selection 10
11 Merkmal11 characteristic
12 Fuzzyfizierung12 fuzzyfication
13 Zugehörigkeitsfunktion13 membership function
14 Interferenz, Berechnungsvorschrift 1514 Interference, calculation rule 15
16 übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion, Verknüpfung, Aggregation, Berechnungsvorschrift16 superordinate membership function, linkage, aggregation, calculation rule
17 Defuzzyfizierung17 Defuzzification
18 Zugehörigkeitswert, Sympathiewert18 affiliation value, sympathy value
19 Klassifikation, Klassenzugehörigkeit 2019 Classification, class membership 20
21 Schwellwert21 threshold
C AusdehnungswertC expansion value
Cdiff Differenzmaß AusdehnungswertC diff difference measure expansion value
D PotenzD potency
M Anzahl der Merkmale 14M number of features 14
ZGF ZugehörigkeitsfunktionZGF membership function
a Toleranz dx nominierte Differenz m Merkmal pCe prozentuale Toleranz von Cdiff x Zählindex z gemitteltes Abstandsmaßa tolerance d x nominated difference m characteristic p Ce percentage tolerance of C diff x counting index z average distance measure
μ Sympathierwert, Abstandsmaß μ sympathetic value, distance measure

Claims

15Ansprüche 15 Claims
1. Verfahren zur Signalauswertung eines elektronischen Bildsensors bei der Mustererkennung von Bildinhalten eines Prüfkörpers, wobei der Bildsensor ein Lichteingangssignal empfängt und ein elektrisches Ausgangssignal ist, welches zum Lichteingangssignal korreliert, mit folgenden Schritten:1. Method for signal evaluation of an electronic image sensor in the pattern recognition of image contents of a test specimen, the image sensor receiving a light input signal and being an electrical output signal which correlates with the light input signal, with the following steps:
- Analyse des Bildinhalts (03) eines Fensters (01) der Größe n x n Pixel (02) durch,- Analysis of the image content (03) of a window (01) with the size n x n pixels (02) by
- Umwandlung des mittelbar oder unmittelbar vom Bildsensor ausgegebenen Ausgangssignals in zumindest einen invarianten Merkmalswert (08) mittels zumindest einer Rechenvorschrift (04, 07),Conversion of the output signal output indirectly or directly by the image sensor into at least one invariant feature value (08) by means of at least one calculation rule (04, 07),
- Gewichtung des Merkmalswerts (08) mit zumindest einer unscharfen Zugehörigkeitsfunktion (13), wobei die Zugehörigkeitsfunktion (13) in funktionalem Zusammenhang mit dem Wertebereich des Merkmalswerts (08) steht,- weighting of the feature value (08) with at least one unsharp membership function (13), the membership function (13) being functionally related to the range of values of the feature value (08),
- Generierung einer übergeordneten unscharfen Zugehörigkeitsfunktion (16) durch Verknüpfung aller Zugehörigkeitsfunktionen (13) mittels einer aus zumindest einer Regel bestehenden Berechnungsvorschrift (14, 15),- Generation of a superordinate fuzzy membership function (16) by linking all membership functions (13) by means of a calculation rule (14, 15) consisting of at least one rule,
- Ermittlung eines Sympathiewertes (18) aus der übergeordneten unscharfen Zugehörigkeitsfunktion (16),- determination of a sympathy value (18) from the superordinate fuzzy membership function (16),
- Vergleich des Sympathiewertes (18) mit einem Schwellwert (21),- Comparison of the sympathy value (18) with a threshold value (21),
- Entscheidung über eine Klassenzugehörigkeit (19).- Decision on class affiliation (19).
2. Verfahren zur Signalauswertung eines elektronischen Bildsensors bei der Mustererkennung von Bildinhalten eines Prüfkörpers, wobei der Bildsensor ein Lichteingangssignal empfängt und ein elektrisches Ausgangssignal ist, welches zum Lichteingangssignal korreliert, mit folgenden Schritten:2. Method for signal evaluation of an electronic image sensor in the pattern recognition of image contents of a test specimen, the image sensor receiving a light input signal and being an electrical output signal which correlates with the light input signal, with the following steps:
- Analyse des Bildinhaltes (03) eines Fensters (01) der Größe n x n Pixel (02),- Analysis of the image content (03) of a window (01) of size n x n pixels (02),
- aus diesen Bildinhalten (03) werden zweidimensionale Spektren bestimmt, 16- Two-dimensional spectra are determined from this image content (03), 16
- aus diesen zweidimensionalen Spektren werden Spektralamplitudenwerte berechnet und miteinander verknüpft, so dass nur ein Sympathiewert (18) pro Fenster entsteht.- Spectral amplitude values are calculated from these two-dimensional spectra and linked to one another, so that only one sympathy value (18) arises per window.
3. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass pro Fenster (01) der Größe n x n Pixel nur ein einziger Sympathiewert (18) berechnet wird.3. The method according to claim 1, characterized in that only a single sympathy value (18) is calculated per window (01) of size n x n pixels.
4. Verfahren zur Signalauswertung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Bild des zu begutachtenden Prüfkörpers in N x N rasterförmig angeordnete Fenster (01 ) der Größe n x n Pixel (02) unterteilt wird.4. A method for signal evaluation according to claim 1 or 2, characterized in that the image of the test specimen to be examined is divided into N x N grid-like windows (01) of size n x n pixels (02).
5. Verfahren zur Signalauswertung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Sympathiewert (18) insbesondere nach einer Schwerpunkts- und / oder Maximumsmethode ermittelt wird.5. A method for signal evaluation according to claim 1 or 2, characterized in that the sympathy value (18) is determined in particular according to a center of gravity and / or maximum method.
6. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Sympathiewert (18) nicht linear sind.6. The method according to claim 1 or 2, characterized in that the sympathy value (18) are not linear.
7. Verfahren zur Signalauswertung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren in eine Lernphase und eine Arbeitsphase unterteilt wird, wobei in der Lernphase zumindest ein Parameter und / oder zumindest ein Schwellwert (21 ) bestimmt und angeglichen wird, und wobei in der Arbeitsphase der Bildinhalt (03) eines Prüfkörpers anhand der Ergebnisse aus der Lernphase beurteilt wird.7. The method for signal evaluation according to claim 1 or 2, characterized in that the method is divided into a learning phase and a working phase, wherein at least one parameter and / or at least one threshold value (21) is determined and adjusted in the learning phase, and wherein in the work phase the image content (03) of a test specimen is assessed on the basis of the results from the learning phase.
8. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass in einer Lernphase die Klassenzugehörigkeit trainiert wird, d. h. die Zugehörigkeitsfunktion (13; 16) wird8. The method according to claim 1 or 2, characterized in that the class membership is trained in a learning phase, d. H. the membership function (13; 16)
"angelernt. " learned.
9. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass ein Ausgangswert für den Sympathiewert (18) aus folgender Formel gebildet wird:9. The method according to claim 1 or 2, characterized in that an initial value for the sympathy value (18) is formed from the following formula:
Der Ausgangswert für das Abstandsmaß (Sympathiewert) lautet: μ= 2 z mit 17The initial value for the distance measure (sympathy value) is: μ = 2 z with 17th
wobei x= ein Zählindex, M= die Anzahl der Merkmale, m= Merkmal, x0 = Mittelwert von Cdiff, D= Potenz. Cdiff = Differenzmaß des Ausdehnungswertes C bedeutet. where x = a counting index, M = the number of characteristics, m = characteristic, x 0 = mean of C d i ff, D = power. C diff = difference measure of the expansion value C.
10. Verfahren zur Signalauswertung nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Rechenvorschrift (04) zur Umwandlung des Signals des Bildsensors in einen invarianten Merkmalswert (08) ein zweidimensionales mathematisches Spektraltransformationsverfahren (04), insbesondere eine zweidimensionale Fourier-, oder Walsh-, oder Hadamard- oder Zirkular-Transformation ist.10. The method for signal evaluation according to claim 1 or 2, characterized in that the calculation rule (04) for converting the signal of the image sensor into an invariant feature value (08) is a two-dimensional mathematical spectral transformation method (04), in particular a two-dimensional Fourier or Walsh , or Hadamard or circular transformation.
11. Verfahren zur Signalauswertung nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass ein Merkmalswert (08) durch den Betrag eines Spektralkoeffizienten (06) repräsentiert wird.11. The method for signal evaluation according to claim 1, characterized in that a feature value (08) is represented by the amount of a spectral coefficient (06).
12. Verfahren zur Signalauswertung nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass zumindest eine Zugehörigkeitsfunktion (13) durch zumindest einen Parameter beschrieben wird.12. The method for signal evaluation according to claim 1, characterized in that at least one membership function (13) is described by at least one parameter.
13. Verfahren zur Signalauswertung nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die Zugehörigkeitsfunktionen (13) unimodale Funktionen sind.13. A method for signal evaluation according to claim 1, characterized in that the membership functions (13) are unimodal functions.
14. Verfahren zur Signalauswertung nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion (16) eine multimodale Funktion ist.14. A method for signal evaluation according to claim 1, characterized in that the higher-level membership function (16) is a multimodal function.
15. Verfahren zur Signalauswertung nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die Zugehörigkeitsfunktionen (13) und / oder die übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion (16) Potentialfunktion(en) ist (sind). 1815. The method for signal evaluation according to claim 1, characterized in that the membership functions (13) and / or the higher-level membership function (16) is (are) potential function (s). 18th
16. Verfahren zur Signalauswertung nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass zumindest eine Berechnungsvorschrift (14; 15) mittels der die Zugehörigkeitsfunktionen (13) miteinander verknüpft werden eine konjunktive Berechnungsvorschrift (14; 15) im Sinne einer WENN ... DANN - Verknüpfung ist.16. A method for signal evaluation according to claim 1, characterized in that at least one calculation rule (14; 15) by means of which the membership functions (13) are linked together is a conjunctive calculation rule (14; 15) in the sense of an IF ... THEN link .
17. Verfahren zur Signalauswertung nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die Generierung der übergeordneten unscharfen Zugehörigkeitsfunktion (16) durch die Abarbeitung der Teilschritte Prämissenauswertung, Aktivierung und Aggregation (15) erfolgt, wobei bei der Prämissenauswertung für jeden WENN - Teil einer Berechnungsvorschrift (14; 15) ein Zugehörigkeitswert bestimmt wird, und wobei bei der Aktivierung eine Zugehörigkeitsfunktion für jede WENN ... DANN - Berechnungsvorschrift bestimmt wird, und wobei bei der Aggregation (15) die übergeordnete Zugehörigkeitsfunktion (16) durch Überlagerung aller bei der Aktivierung erzeugten Zugehörigkeitsfunktionen (13) generiert wird.17. A method for signal evaluation according to claim 1, characterized in that the generation of the higher-level fuzzy membership function (16) is carried out by processing the sub-steps of premise evaluation, activation and aggregation (15), with the premise evaluation for each IF part of a calculation rule (14 ; 15) a membership value is determined, and in the activation a membership function is determined for every IF ... THEN calculation rule, and in the aggregation (15) the superordinate membership function (16) by superimposing all membership functions generated during the activation ( 13) is generated.
18. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass der Sympathiewert (18) mittels Fuzzy-Logik bestimmt wird.18. The method according to claim 2, characterized in that the sympathy value (18) is determined by means of fuzzy logic.
19. Verfahren zur Signalauswertung eines elektronischen Bildsensors bei der Mustererkennung von Bildinhalten eines Prüfkörpers, wobei der Bildsensor ein Lichteingangssignal empfängt und ein elektrisches Ausgangssignal ist, welches zum Lichteingangssignal korreliert, mit folgenden Schritten:19. Method for signal evaluation of an electronic image sensor in the pattern recognition of image contents of a test specimen, the image sensor receiving a light input signal and being an electrical output signal which correlates with the light input signal, with the following steps:
- aus mindestens einem Bildinhalt (03) werden Spektren erzeugt,- spectra are generated from at least one image content (03),
- die Spektraltranformations wird durch eine Zirkular-Transformation erzeugt.- The spectral transformation is generated by a circular transformation.
20. Verfahren nach Anspruch 19, dadurch gekennzeichnet, dass ein invariantes Spektrum erzeugt wird. 1920. The method according to claim 19, characterized in that an invariant spectrum is generated. 19th
21. Verfahren nach Anspruch 20, dadurch gekennzeichnet, dass die Invarianzeigenschaft über die Transformationskoeffizienten einstellbar sind.21. The method according to claim 20, characterized in that the invariance property can be set via the transformation coefficients.
22. Verfahren nach Anspruch 19, dadurch gekennzeichnet, dass die Zirkular- Transformation mit reellen Koeffizienten ausgeführt wird.22. The method according to claim 19, characterized in that the circular transformation is carried out with real coefficients.
23. Verfahren nach Anspruch 19, dadurch gekennzeichnet, dass zugehörige Arbeitskoeffizienten durch gruppenweise Zusammenfassung von Spektralkoeffizienten gebildet werden. 23. The method according to claim 19, characterized in that associated working coefficients are formed by grouping together spectral coefficients.
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