WO2009083248A1 - Verfahren und vorrichtung zum optischen inspizieren einer oberfläche an einem gegenstand - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zum optischen inspizieren einer oberfläche an einem gegenstand Download PDF

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WO2009083248A1
WO2009083248A1 PCT/EP2008/011123 EP2008011123W WO2009083248A1 WO 2009083248 A1 WO2009083248 A1 WO 2009083248A1 EP 2008011123 W EP2008011123 W EP 2008011123W WO 2009083248 A1 WO2009083248 A1 WO 2009083248A1
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WO
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images
local
intensity profile
inspected
primary
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Application number
PCT/EP2008/011123
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English (en)
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Klaus Knupfer
Bernd Spruck
Wolfgang Kimmig
Rolf Beck
Original Assignee
Carl Zeiss Ag
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • G01B11/25—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures by projecting a pattern, e.g. one or more lines, moiré fringes on the object
    • G01B11/2509—Color coding
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/55—Specular reflectivity
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/8806—Specially adapted optical and illumination features
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    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9515—Objects of complex shape, e.g. examined with use of a surface follower device

Definitions

  • the present invention relates to a method of optically inspecting an article having a surface with a plurality of surface points, comprising the steps of:
  • the invention further relates to an apparatus for optically inspecting an article having a surface with a plurality of surface points, having a pattern with a number of lighter and darker stripes having at least substantially continuously varying spatial intensity distribution having an amplitude and a spatial Period, a receptacle for positioning the object with the surface relative to the pattern such that the spatial intensity gradient falls on the surface, at least one image pickup unit for taking a series of pictures with at least three primary images, a control unit, which is adapted to recording the Control primary images, wherein each primary image shows the surface with the spatial intensity profile, and wherein the spatial intensity profile in each of the at least three primary images has a different position relative to the surface, and with an off value unit for determining properties of the surface at the surface points in dependence on the at least three primary images.
  • the aforementioned DE 103 17 078 A1 describes a method and an apparatus in which a stripe pattern with a sinusoidal intensity profile is projected onto a screen which is arranged obliquely over a surface to be inspected.
  • the projected pattern is changed or moved so that correspondingly changed patterns fall onto the surface.
  • at least one image of the surface with the reflected pattern is taken in each case.
  • fusion By a mathematical combination of the various images, which is referred to as fusion in DE 103 17 078 A1, a representation is to be generated, on the basis of which defective areas and defect-free areas of the surface can be better distinguished.
  • the merged representation is to be displayed to a human observer on a so-called head-mounted display, that is on a head-worn display.
  • the method and the device should be universally applicable, and they should be suitable for the inspection of at least partially reflective surfaces, in particular for inspection purposes. on painted surfaces in motor vehicles and / or for the inspection of finely worked technical surfaces.
  • the at least three primary images show the surface points under the same optical conditions
  • at least two secondary images are mathematically generated from the at least three primary images, and wherein the at least two secondary images are different from one another and each is representative of one of the following three properties: local surface slope of the surface points to be inspected, local reflectance of the surface points to be inspected, local gloss level of the surface points to be inspected.
  • this object is achieved by a device of the type mentioned, in which the at least one image recording unit and the control unit are adapted to receive the at least three primary images under the same optical conditions, wherein the evaluation unit is adapted to the at least three primary images computationally generate at least two secondary images and wherein the at least two secondary images are different and each representative of one of the following three properties: local surface slope of the surface points to be inspected, local reflectance of the surface points to be inspected, local gloss level of the surface points to be inspected.
  • the task can be solved particularly advantageously with a computer program with program code which is stored on a data carrier and which is designed to execute such a method if the program code is stored on a computer, in particular on an evaluation unit designed as a computer for a device of the aforementioned Kind, is executed.
  • the new method and device are based on the well-known idea of examining the surface of an object with the aid of a stripe pattern which has an intensity that changes at least substantially continuously. sticiansverlauf possesses.
  • a sinusoidal intensity pattern is used, although this is not the only possibility.
  • a sawtooth or triangular intensity profile could also be used.
  • each image shows the surface with the at least partially reflecting intensity profile.
  • the intensity profile in each of the at least three images has a different position relative to the surface, so that in each of the at least three images, another intensity value of the pattern falls on and is reflected by a surface point to be inspected.
  • From the three intensity values it is possible to determine the local surface slope of the surface point by means of a method known as phase-shifting deflectometry. By examining the local surface tilt of adjacent surface points, small scratches and protrusions can be detected, as these result in a significant change in local surface tilt.
  • a computational linkage of the intensity values of the at least three images allows even more information about the properties of the surface to be obtained, whereby this further information is largely independent of the local surface slope.
  • the reflectance is a dimensionless factor that refers to the ratio between the amount of light reflected back from an illuminated body and the intensity of the illuminating light source. The reflectance thus indicates what proportion of the incident light reflects the corresponding surface point as a whole.
  • a black body reflects significantly less light than an object with a white surface. This difference can be determined by reflectance.
  • the degree of gloss is a measure of the scattering of the light reflected at the surface point.
  • a very smooth, high-gloss surface reflects the incident light largely without scattering, with incidence and angle of departure are the same. An observer thus sees almost the entire amount of reflected light, provided that he stands in the correct position along the angle of the angle. However, apart from the direction of failure, he sees practically no reflected light from the surface point being examined.
  • Reflectance and gloss are thus a measure of the amount of reflected light that can be detected by an observer at a particular position. Reflectance and gloss, however, are largely independent of each other, as long as a certain amount of light is reflected, and they are representative of different surface properties. In addition, these two properties are largely independent of the local inclination of the individual surface points.
  • all three properties are determined from the same images by combining the intensity values from the at least three captured images in different ways.
  • "artificial" secondary images are generated, which is why the images taken with an image recording unit are designated here as primary images for differentiation.
  • the new method and the new device can be used very universally.
  • the new method and the new device are particularly well suited for the inspection of painted surfaces on motor vehicles and for the inspection of at least partially shiny surfaces.
  • a prerequisite for the generation of usable secondary images is only that the at least three primary images show the surface points under the same optical conditions. This is achieved in preferred embodiments of the invention in that the surface points are recorded under identical conditions (within the framework of the technically possible). Alternatively, however, it is in principle possible to produce the same optical conditions by correction methods that follow the image acquisition of the at least three primary images. This alternative is preferred if it is not possible to record the at least three primary images under identical optical conditions.
  • the exact procedure for generating the secondary images depends on many factors, in particular on the intensity profile of the stripe pattern and on the number of available primary images. A particularly simple procedure results in the case of a sinusoidal intensity profile if exactly four primary images are evaluated for each surface point, which show the spatial intensity profile shifted by 90 ° in each case.
  • the three orthogonal information does not depend on the nature of the intensity trace and the number of primary images, as long as at least three primary images are available for each surface point to be inspected. Therefore, the present invention is not limited to the preferred embodiment with a sinusoidal intensity pattern and four evaluated primary images.
  • three secondary images are generated from the at least three primary images, each of which is representative of exactly one of the three properties.
  • This embodiment allows a very universal application of the new method and the new device, since with the help of the (at least) three secondary images each of the three orthogonal information explained above is available. By further linking this information, different types of surface defects can be classified very accurately and consequently can be detected very reliably automatically.
  • a temporal intensity profile forms at each of the surface points to be inspected, wherein the secondary images are generated by combining local intensity values of the temporal intensity profile in at least two different ways.
  • the information of interest is derived from the temporal intensity profile that results when shifting the spatial intensity profile relative to the surface. This embodiment enables a fast and reproducible generation of the interesting secondary images.
  • a first secondary image is generated by determining a local mean value from the local intensity values for each of the surface points to be inspected.
  • the local average of the local intensity values is a good measure of the gray value of the examined surface point and thus a measure of the local reflectance.
  • the design allows a very simple and fast determination of this interesting information.
  • a second secondary image is generated in that a local amplitude value of the temporal intensity profile is determined on the basis of the local intensity values.
  • the local amplitude value of the temporal intensity profile is a measure of how much the intensity of the reflected light changes at the surface point between the different primary images. By referencing this local amplitude value to the local average at the surface point, one obtains a quantity representative of the scattering and gloss level at the surface point.
  • This embodiment is particularly advantageous in combination with the previous embodiment, since the local mean value is already available at the surface point. Regardless of this embodiment also allows a very fast and reproducible determination of the information of interest.
  • a third secondary image is generated by determining a local phase value based on the local intensity values, which is the local Phase characteristic of the temporal intensity curve relative to the spatial intensity characteristic.
  • This local phase value depends primarily on the local slope of the surface point, since the local slope of the surface point determines which part of the spatial brightness curve the imaging unit sees at the surface point. This embodiment is particularly advantageous for detecting small dimples, dents, tears, dust inclusions, and other surface defects that cause a dimensional change in the surface.
  • At least four primary images are recorded for each of the surface points to be inspected, each secondary image being generated from exactly four primary images.
  • This embodiment is advantageous because it allows a very simple and fast generation of the secondary images.
  • the spatial intensity profile is kept spatially stationary, and the object with the surface is displaced relative to the spatial intensity profile in order to record the series of images.
  • the image pickup unit is moved together with the object to pick up the at least three primary images, or the primary images are picked up by a plurality of image pickup units arranged to respectively receive the same surface dots.
  • the new method and the new device are largely independent of the spatial dimensions of the objects to be examined.
  • this design can be very easily integrated into production lines at motor vehicle manufacturers or manufacturers of other mass products.
  • the at least three primary images are recorded with the same viewing direction and the same focus adjustment relative to the surface points to be inspected.
  • the viewing direction and the focus adjustment are two important aspects that influence the intensity values and the resolution in the primary images. If at least these two factors are the same between the different primary images of the image series, the new process can be implemented particularly easily and quickly.
  • the properties of the surface are automatically classified in dependence on the secondary images, producing an output representative of the classification.
  • the orthogonal information from at least two different secondary images are linked together to form a classification. Therefore, a very detailed classification is possible, which facilitates a reliable automated assessment of the surface.
  • the display based on an output signal representative of this classification then has the advantage that a human observer may have to check only in a few problem cases.
  • FIG. 2 shows the inspection tunnel from FIG. 1 in a cross section from the front
  • FIG. 5 shows examples of three secondary images generated by the new method.
  • Fig. 1 and 2 an embodiment of the new device is designated in its entirety by the reference numeral 10.
  • the device 10 here includes a tunnel 12 having a front end 13 and a rear end 14.
  • the tunnel 12 has a longitudinal axis 15 along which a car 16 is moved with a paint surface 17 to be inspected in the direction of the arrow 18.
  • the car 16 is arranged here on a transport vehicle 20, which is pulled through the tunnel 12, for example by means of an electric drive (not shown).
  • the car 16 may be disposed on a conveyor belt, or the car 16 may be pulled or driven through the tunnel without a trolley 20.
  • the tunnel floor possibly together with the trolley or the conveyor belt, forms a receptacle for the object to be inspected.
  • the tunnel 12 here has an approximately circular cross-section 22, which covers a circular angle of about 270 °.
  • other tunnel cross sections are possible, for example in shape a polygon or a rectangular tunnel cross-section.
  • a circular tunnel cross-section or other kink-free tunnel cross-section is preferred from today's perspective, because the patterns explained below can then be realized largely continuously and without joints, which simplifies the inspection of the paint surface.
  • the tunnel 12 can also be realized with the aid of mirrors (not shown here), with which the degree of coverage can be increased in a simple manner.
  • the tunnel 12 has an inner wall 24 on which here two strip patterns 26, 28 are arranged.
  • the stripe pattern 26 consists of lighter stripes 30 and darker stripes 31, which run alternately next to one another and parallel to one another.
  • the striped pattern 28 includes lighter stripes 32 and darker stripes 33, which are also arranged parallel to each other and side by side.
  • the darker stripes 31, 33 are spectrally different, as illustrated by different "dot densities" in Figure 1.
  • the darker stripes 31, 33 are realized in different colors, preferably blue and red.
  • the striped patterns 26, 28 are painted on the inner wall 24 of the tunnel 12.
  • the inner wall 24 of the tunnel 12 is covered with a film on which the different stripes are printed.
  • a plurality of light-emitting diodes are arranged behind a semitransparent screen on the inner wall 24.
  • the LEDs are color-switchable and / or adaptable to the object, for example in the period of the intensity profile the inner wall of the tunnel 12 can be projected, either from the interior 24 of the tunnel or by a projection from the outside, the outer wall of the tunnel in the latter case being a semi-transparent screen
  • the tunnel walls are made of a partially transparent material , which has frosted areas Material serves for light conduction via total reflection. The frosted areas shine in this case.
  • Each pattern 26, 28 forms a spatial intensity curve 34, which is sinusoidal in the illustrated embodiment. In principle, however, other brightness profiles are possible, such. Sawtooth or Triangle Course. What is common to all intensity curves is that they have an amplitude of 35 and a period of 36.
  • the reference numerals 38 and 40 two camera heads are designated, wherein the camera head 38 is arranged at the front end 13 of the tunnel 12, while the camera head 40 is arranged at the rear end 14.
  • Each camera head 38, 40 here has four image recording units 42, 44, 46, 48, which are staggered with a defined distance from one another (see FIG. 3 and following explanations).
  • the viewing directions 50 of the image recording units 42, 44, 46, 48 are parallel to one another, as shown schematically in FIG.
  • each camera head 38, 40 has a variable color filter 51, with the help of either the one or the other stripe pattern 26, 28 can be selected for image acquisition.
  • the device 10 here has three camera heads 38a, 38b, 38c at the front end 13 of the tunnel and three corresponding camera heads 40a, 40b, 40c at the rear end 14 (not shown).
  • the three camera heads 38, 38, 38 are distributed along the cross-sectional area of the tunnel 12 so that they can fully accommodate the car 16.
  • Each image recording unit 42, 44, 46, 48 is realized here as a line scan camera, ie the image recording units 42, 44, 46, 48 each have an image sensor with a linear arrangement 52 of pixels (FIG. 2).
  • the line sensors are staggered one behind the other in such a way that the viewing directions 50 shown in FIG. 1 result with the defined distances and the visual fans 54 shown schematically in FIG.
  • each image acquisition unit 42 to 48 is an area camera with a matrix-like arrangement of pixels (not shown), only individual rows or columns being read out from this matrix-type arrangement, so that the matrix-like arrangement is comparable to a staggered array of line sensors.
  • the matrix-like arrangements of the pixels are read out substantially flat, in order to capture in this way a larger section on the surface 17 of the car 16.
  • deviations of the feed movement from the ideal feed movement are computationally compensated on the basis of the camera images.
  • markings are arranged on the transport carriage 20, with the aid of which deviations from the ideal feed movement can be detected.
  • a plurality of image pickup units are arranged on holders which are fixedly coupled to the trolley 20. In this case, the image pickup units are moved together with the car 16 relative to the pattern 26, 28.
  • the reference numeral 60 denotes an evaluation and control unit, which is designed on the one hand to control the feed movement 18 of the car 16.
  • the car 16 is continuously moved through the tunnel 12.
  • the feed takes place stepwise, wherein after each feed step, an image acquisition takes place with the image recording units 42 to 48.
  • Fig. 3 shows the surface 17 at a total of four different positions Po, Pi, P2, P3.
  • the reference numeral 62 denotes the relative distance from one image acquisition unit 42 to the next image acquisition unit 44, the distance being dimensioned parallel to the advance direction 18 of the surface 17.
  • Reference numeral 64 denotes the distances over which the surface 17 of a Position Po is moved to the next position Pi, etc.
  • Reference numeral 66 denotes a pattern image, ie, an image of the stripe pattern 26 or 28 which is reflected from the surface 17 or otherwise can be detected on the surface 17.
  • Reference numeral 66 ' shows the pattern image 66 on the surface 17' after being advanced by the distance 64.
  • a surface point 68 is recorded with the image recording unit 42 at the position P 0 of the surface 17. It is assumed that, at the time of image pickup, a dark stripe area is incident on the surface point 68, which is shown in FIG. 3 by the viewing direction of the image pickup unit 42 with respect to the pattern image 66.
  • the same surface point 68 is recorded under the same optical conditions as previously with the image acquisition unit 44. However, at this time, another portion of the pattern 26 falls on the surface point 68, which is shown at reference numeral 66 '.
  • the reason for the change of the pattern image is the relative movement of the surface 17 with respect to the pattern 26.
  • the same surface point 68 is subsequently also recorded with the further image recording units 46, 68.
  • the spatial displacement of the car 16 relative to the pattern 26, 28 results in a temporal intensity profile at each surface point, which reflects the relative position of the surface point with respect to the spatial intensity curve 34.
  • the four image recording units 42, 44, 46, 48 four primary images are obtained for each surface point, which represent instantaneous images of the temporal intensity profile.
  • step 78 first the initial position x of the surface along the feed direction 18 is read. This can be done in a known manner with the aid of position sensors, which are arranged along the tunnel axis 15 are. Subsequently, in step 80, a count variable n is set to zero. In the next step 82, the count variable is incremented by one. Subsequently, in step 84, primary images # ln / # 2.n / # 3.n / # 4.n are recorded with the four image capturing units 42 to 48. Image #ln designates the image that was taken with the first image acquisition unit in the iteration step n, Image # 2.n the image of the second image capture unit, etc.
  • step 86 the surface is advanced by the distance 64 (position Pi in Fig. 3).
  • a so-called grayscale image I avg (x, y) is first generated by determining local average values from the intensity values of the recorded primary images for each surface point x, y.
  • the gray value image is calculated according to the following formula:
  • a local amplitude m (x, y) of the temporal intensity profile which results from the relative displacement of the pattern with respect to the surface at the surface points x, y, is also determined.
  • This secondary image is also referred to as a modulation or contrast image. It represents the degree of gloss of the individual surface points, since this secondary image reacts strongly to the different scattering properties of the surface.
  • the local amplitude is calculated here according to the following formula:
  • a local phase position ⁇ (x, y) of the temporal intensity profile relative to the phase position of the spatial intensity profile 34 is determined.
  • the local phase position can be determined with the following formula:
  • ⁇ (x, y) a tan 2 [- (I 2 -I 4 X (I 1 -I 3 )]
  • h (X / Y) lavg (X / y) ⁇ l + m (x, y) cos [ ⁇ (x, y) + ⁇ k ] ⁇ determine for the case that four intensity values are available for each surface point, which were respectively recorded after a shift of the spatial sinusoidal intensity curve by 90 °. In general, it is sufficient if at least three intensity values are available.
  • Step 98 determines surface defects in each secondary image. This can be done, for example, by finding places with abrupt changes in the respective secondary images. According to step 100, the surface defects are then classified based on the orthogonal information from the secondary images. Subsequently, in step 102, an output signal is generated which, in preferred embodiments, indicates the type, number and / or location of surface defects such as dents, scratches, color marks, fingerprints, roughness, and others.
  • fingerprints or microfine dust particles primarily change the gloss level. They are therefore not or at least barely visible in the other secondary images.
  • micro-fine dirt particles can be distinguished from errors in the topography of the surface. Small scratches, dust inclusions or other paint defects that cause a dimensional change in the surface are visible both in the modulation image and in the phase image. In the gray scale image these are usually not visible.
  • Color differences which may also be the result of a label, for example, are visible in the gray-scale image, but usually not on the modulation or phase image. Accordingly, linking the orthogonal information from the various secondary images allows classification of various surface defects.
  • Fig. 5a shows an example of a gray value image I a v g (x, y), which was generated in a preferred embodiment.
  • This gray value image shows the average intensity distribution of a paint surface independent of the local surface slope of the individual surface dots. The paint surface is evenly gray too detect. In the left-hand part of the picture, however, a "lighter" color bar 104 can be seen On the surface there was also a light marking strip 106 with a dark, but only weak inscription Because of the uniform illumination, the gray value image of the reflectance corresponds to surface points, as indicated by the light bar 104 and the bright marking strip 106 can clearly see in comparison to the darker painted surface.
  • Fig. 5 b shows a secondary image with the local amplitudes of the temporal intensity profile.
  • the paint line 104 and the marker strip 106 are relatively matt, while the paint surface in the left image area shines strongly. In the right part of the picture, there are strong scatters on the paint surface, which was due to fingerprints.
  • Fig. 5c shows a phase image of the surface with the local phase positions.
  • the phase angles represent the local surface tilt, so that this secondary image contains information about the topography of the object under consideration.
  • the phase image is independent of the gloss level and independent of the grayscale image as long as these values exceed a minimum threshold.
  • integration also additionally forms a height image with the local heights of the individual surface points relative to a reference plane (not shown here).
  • the curvature of the surface in the region of the individual surface points is determined by differentiating the phase image.

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Abstract

Zum Inspizieren einer Oberfläche (17) an einem Gegenstand (16) wird ein Muster (26,28) mit einer Anzahl von helleren (30) und dunkleren (31) Streifen bereitgestellt, die einen sich zumindest weitgehend kontinuierlich ändernden, räumlichen Intensitätsverlauf (34) mit einer Amplitude (35) und einer räumlichen Periode (36) bilden. Der Gegenstand (16) mit der Oberfläche (17) wird relativ zu dem Muster (26,28) positioniert, so dass der räumliche Intensitätsverlauf (34) auf die Oberfläche (17) fällt. Es wird eine Bilderserie mit zumindest drei Primärbildern (66,66') aufgenommen, wobei jedes Primärbild (66,66') die Oberfläche (17) mit dem räumlichen Intensitätsverlauf (34) zeigt, und wobei der räumliche Intensitätsverlauf (34) in jedem der zumindest drei Primärbilder (66,66') eine andere Position relativ zu der Oberfläche (17) besitzt. In Abhängigkeit von den zumindest drei Primärbildern (66,66') werden Eigenschaften der Oberfläche (17) bestimmt. Gemäß einem Aspekt der Erfindung zeigen die zumindest drei Primärbilder (66,66') die Oberflächenpunkte unter gleichen optischen Bedingungen, und aus den zumindest drei Primärbildern (66,66') werden rechnerisch zumindest zwei Sekundärbilder erzeugt, wobei die zumindest zwei Sekundärbilder voneinander verschieden sind und jedes für eine der drei folgenden Eigenschaften repräsentativ ist: lokale Oberflächenneigung der zu inspizierenden Oberflächenpunkte, lokale Reflektanz der zu inspizierenden Oberflächenpunkte, lokaler Glanzgrad der zu inspizierenden Oberflächenpunkte.

Description

Verfahren und Vorrichtung zum optischen Inspizieren einer Oberfläche an einem Gegenstand
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum optischen Inspizieren eines Gegenstandes, der eine Oberfläche mit einer Vielzahl von Oberflächenpunkten besitzt, mit den Schritten:
Bereitstellen eines Musters mit einer Anzahl von helleren und dunkleren Streifen, die einen sich zumindest weitgehend kontinuierlich ändernden, räumlichen Intensitätsverlauf mit einer Amplitude und einer räumlichen Periode bilden,
Positionieren des Gegenstandes mit der Oberfläche relativ zu dem Muster derart, dass der räumliche Intensitätsverlauf auf die Oberfläche fällt, Aufnehmen einer Bilderserie mit zumindest drei Primärbildern, wobei jedes Primärbild die Oberfläche mit dem räumlichen Intensitätsverlauf zeigt, und wobei der räumliche Intensitätsverlauf in jedem der zumindest drei Primärbilder eine andere Position relativ zu der Oberfläche besitzt, und
Bestimmen von Eigenschaften der Oberfläche an den Oberflächenpunkten in Abhängigkeit von den zumindest drei Primärbildern.
Die Erfindung betrifft ferner eine Vorrichtung zum optischen Inspizieren eines Gegenstandes, der eine Oberfläche mit einer Vielzahl von Oberflächenpunkten besitzt, mit einem Muster mit einer Anzahl von helleren und dunkleren Streifen, die einen sich zumindest weitgehend kontinuierlich ändernden, räumlichen Intensitätsverlauf mit einer Amplitude und einer räumlichen Periode bilden, einer Aufnahme zum Positionieren des Gegenstandes mit der Oberfläche relativ zu dem Muster derart, dass der räumliche Intensitätsverlauf auf die Oberfläche fällt, zumindest einer Bildaufnahmeeinheit zum Aufnehmen einer Bilderserie mit zumindest drei Primärbildern, einer Steuereinheit, die dazu ausgebildet ist, das Aufnehmen der Primärbilder zu steuern, wobei jedes Primärbild die Oberfläche mit dem räumlichen Intensitätsverlauf zeigt, und wobei der räumliche Intensitätsverlauf in jedem der zumindest drei Primärbilder eine andere Position relativ zu der Oberfläche besitzt, und mit einer Auswerteeinheit zum Bestimmen von Eigenschaften der Oberfläche an den Oberflächenpunkten in Abhängigkeit von den zumindest drei Primärbildern.
Ein solches Verfahren und eine solche Vorrichtung sind prinzipiell aus DE 103 17 078 Al bekannt.
Bei der industriellen Fertigung von Produkten spielt die Qualität von Produktoberflächen seit einigen Jahren eine zunehmend wichtigere Rolle. Dabei kann es sich um dekorative Oberflächen handeln, wie etwa Lackoberflächen bei Kraftfahrzeugen, oder um technische Oberflächen, wie z.B. die Oberflächen von feinbearbeiteten metallischen Kolben oder Lagern. Hohe Qualität kann einerseits durch hochwertige und stabile Fertigungsprozesse erreicht werden. Andererseits sollten die relevanten Qualitätsparameter möglichst vollständig kontrolliert werden, um Qualitätsmängel frühzeitig zu erkennen. Es gibt bereits eine Vielzahl von Konzepten, um Produktoberflächen automatisiert zu inspizieren. Häufig sind die bekannten Verfahren und Vorrichtungen jedoch nur für einen speziellen Anwendungsfall einsetzbar, weil sie ein hohes a priori- Wissen über die zu inspizierende Oberfläche voraussetzen. Darüber hinaus sind die bekannten Konzepte für viele Anwendungsfälle noch nicht ausgereift genug, um eine effiziente und vor zuverlässige Inspektion von Oberflächen unter Industriebedingungen zu ermöglichen. Daher wird beispielsweise in der Automobilindustrie bis heute in erheblichem Maß eine visuelle Inspektion von Lackoberflächen durch erfahrene und geschulte Personen durchgeführt. Der Automatisierungsgrad bei der Inspektion der Lackoberflächen ist wesentlich geringer als der Automatisierungsgrad in der Fertigung selbst.
Die eingangs genannte DE 103 17 078 Al beschreibt ein Verfahren und eine Vorrichtung, bei denen ein Streifenmuster mit einem sinusförmigen Intensitätsverlauf auf einen Schirm projiziert wird, der schräg über einer zu inspizierenden Oberfläche angeordnet ist. Das projizierte Muster wird verändert oder bewegt, so dass entsprechend veränderte Muster auf die Oberfläche fallen. Vor, während und nach dem Verändern/Bewegen des Musters wird jeweils mindestens ein Bild der Oberfläche mit dem reflektierten Muster aufgenommen. Durch eine mathematische Verknüpfung der verschiedenen Bilder, die in DE 103 17 078 Al als Fusion bezeichnet wird, soll eine Darstellung erzeugt werden, anhand derer defektbehaftete Bereiche und defektfreie Bereiche der Oberfläche besser unterschieden werden können. Die fusionierte Darstellung soll einem menschlichen Betrachter auf einem so genannten Head Mounted Display, also auf einer am Kopf getragenen Anzeige angezeigt werden.
Die in DE 103 17 078 Al vorgeschlagene Fusion von Einzelbildern, die mit verschiedenen Mustern aufgenommen wurden, soll anhand von so genannten Energiefunktionen erfolgen. Eine genauere Beschreibung, wie die Muster bei den Bildaufnahmen verändert werden sollen und wie die Musteränderungen in den aufgenommenen Bildern ausgewertet werden, fehlt. In einem der wenigen Fälle mit einer konkreten Beschreibung wird vorgeschlagen, die Fokusebene der Bildaufnahmeeinheit zwischen den Bildaufnahmen zu verändern, um verschiedene Eigenschaften der Oberfläche sichtbar zu machen.
Derselbe Vorschlag findet sich auch in DE 10 2004 033 526 Al. Im übrigen beschreibt diese Druckschrift vor allem eine Veränderung der relativen Position von Oberfläche, Muster und Bildaufnahmeeinrichtung, um die dreidimensionale Form eines Gegenstandes mit der Oberfläche zu bestimmen. Dabei werden Intensitätswerte der Bilder aus verschiedenen Blickrichtungen zu einem so genannten Ergebnisbild verknüpft.
Weitere Verfahren zur Inspektion von Oberflächen, insbesondere spiegelnden Oberflächen, sind aus DE 198 21 059 C2, aus US 6,100,990, aus einer Publikation von Markus Knauer, „ Vermessung spiegelnder Oberflächen - Eine Aufgabe der optischen 3D- Sensorik", erschienen in der DE-Zeitschrift Photonik, Ausgabe 4/2004, Seiten 62-64 oder aus einer Publikation von Sören Kammel, „Deflektometrie zur Qualitätsprüfung spiegelnd reflektierender Oberflächen", erschienen in der DE-Zeitschrift tm - Technisches Messen, Ausgabe 4/2003, Seiten 193-198 bekannt.
Keines der bisher vorgeschlagenen Verfahren hat sich in der industriellen Praxis zur automatischen Inspektion einer (insbesondere spiegelnden oder zumindest teilweise spiegelnden) Oberfläche durchsetzen können. Ein Grund hierfür könnten die vielen verschiedenen Oberflächendefekte sein, die in der Realität auftreten können und die sich auf unterschiedliche Weise auswirken. Keines der bekannten Verfahren scheint in der Lage, die vielen verschiedenen potentiellen Oberflächendefekte zuverlässig automatisiert zu erkennen.
Vor diesem Hintergrund ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine Vorrichtung anzugeben, die eine zumindest weitgehend automatisierte Inspektion einer Oberfläche ermöglichen. Vorteilhafterweise sollen das Verfahren und die Vorrichtung universell einsetzbar sein, und sie sollen sich für die Inspektion von zumindest teilweise spiegelnden Oberflächen eignen, insbesondere zur Inspekti- on von Lackoberflächen bei Kraftfahrzeugen und/oder zur Inspektion von feinbearbeiteten technischen Oberflächen.
Diese Aufgaben werden nach einem Aspekt der Erfindung durch ein Verfahren der eingangs genannten Art gelöst, bei dem die zumindest drei Primärbilder die Oberflächenpunkte unter gleichen optischen Bedingungen zeigen, wobei aus den zumindest drei Primärbildern rechnerisch zumindest zwei Sekundärbilder erzeugt werden, und wobei die zumindest zwei Sekundärbilder voneinander verschieden sind und jedes für eine der drei folgenden Eigenschaften repräsentativ ist: lokale Oberflächenneigung der zu inspizierenden Oberflächenpunkte, lokale Reflektanz der zu inspizierenden Oberflächenpunkte, lokaler Glanzgrad der zu inspizierenden Oberflächenpunkte.
Nach einem weiteren Aspekt der Erfindung wird diese Aufgabe durch eine Vorrichtung der eingangs genannten Art gelöst, bei der die zumindest eine Bildaufnahmeeinheit und die Steuereinheit dazu ausgebildet sind, die zumindest drei Primärbilder unter gleichen optischen Bedingungen aufzunehmen, wobei die Auswerteeinheit dazu ausgebildet ist, aus den zumindest drei Primärbildern rechnerisch zumindest zwei Sekundärbilder erzeugen, und wobei die zumindest zwei Sekundärbilder voneinander verschieden sind und jedes für eine der drei folgenden Eigenschaften repräsentativ ist: lokale Oberflächenneigung der zu inspizierenden Oberflächenpunkte, lokale Reflektanz der zu inspizierenden Oberflächenpunkte, lokaler Glanzgrad der zu inspizierenden Oberflächenpunkte.
Besonders vorteilhaft lässt sich die Aufgabe mit einem Computerprogramm mit Programmcode lösen, der auf einem Datenträger gespeichert ist und der dazu ausgebildet ist, ein solches Verfahren auszuführen, wenn der Programmcode auf einem Computer, insbesondere auf einer als Computer ausgebildeten Auswerteeinheit für eine Vorrichtung der zuvor genannten Art, ausgeführt wird.
Das neue Verfahren und die neue Vorrichtung basieren auf dem an sich bekannten Gedanken, die Oberfläche eines Gegenstandes mit Hilfe eines Streifenmusters zu untersuchen, das einen sich zumindest weitgehend kontinuierlich ändernden Inten- sitätsverlauf besitzt. In bevorzugten Ausführungsbeispielen wird ein sinusförmiger Intensitätsverlauf verwendet, wenngleich dies nicht die einzige Möglichkeit darstellt. Es könnte beispielsweise auch ein sägezahn- oder dreieckförmiger Intensitätsverlauf verwendet werden.
Es wird eine Bilderserie mit zumindest drei Bildern aufgenommen, wobei jedes Bild die Oberfläche mit dem sich zumindest teilweise widerspiegelnden Intensitätsverlauf zeigt. Allerdings besitzt der Intensitätsverlauf in jedem der zumindest drei Bilder eine andere Position relativ zu der Oberfläche, so dass in jedem der zumindest drei Bilder ein anderer Intensitätswert des Musters auf einen zu inspizierenden Oberflächenpunkt fällt und von diesem reflektiert wird. Aus den drei Intensitätswerten lässt sich mit Hilfe eines Verfahrens, das als phasenschiebende Deflektometrie bekannt ist, die lokale Oberflächenneigung des Oberflächenpunktes bestimmen. Indem man die lokale Oberflächenneigung benachbarter Oberflächenpunkte untersucht, lassen sich kleine Kratzer und Erhebungen detektieren, da diese eine signifikante Änderung der lokalen Oberflächenneigung zur Folge haben.
Wie sich durch eine genauere Analyse gezeigt hat, lassen sich durch eine rechnerische Verknüpfung der Intensitätswerte der zumindest drei Bilder jedoch noch weitere Informationen über die Eigenschaften der Oberfläche gewinnen, wobei diese weiteren Informationen weitgehend unabhängig von der lokalen Oberflächenneigung sind. Wie im Folgenden anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels erläutert ist, lassen sich aus denselben drei (oder mehr) Bildern insbesondere Informationen gewinnen, die für den lokalen Glanzgrad und für die lokale Reflektanz der zu inspizierenden Oberflächenpunkte repräsentativ sind. Die Reflektanz ist ein dimensionsloser Faktor, der das Verhältnis zwischen der von einem beleuchteten Körper zurückgestrahlten Lichtmenge und der Intensität der beleuchtenden Lichtquelle bezeichnet. Die Reflektanz gibt also an, welchen Anteil des auftreffenden Lichts der entsprechende Oberflächenpunkt insgesamt reflektiert. Beispielsweise reflektiert ein schwarzer Körper wesentlich weniger Licht als ein Gegenstand mit einer weißen Oberfläche. Dieser Unterschied lässt sich anhand der Reflektanz bestimmen. Der Glanzgrad ist demgegenüber ein Maß für die Streuung des an dem Oberflächenpunkt reflektierten Lichts. Eine sehr glatte, hochglänzende Oberfläche reflektiert das einfallende Licht weitgehend ohne Streuung, wobei Einfalls- und Ausfallswinkel gleich sind. Ein Betrachter sieht also nahezu die gesamte reflektierte Lichtmenge, sofern er an der richtigen Position entlang des Ausfallwinkels steht. Abseits der Ausfallsrichtung sieht er jedoch praktisch kein reflektiertes Licht von dem untersuchten Oberflächenpunkt. (Er kann natürlich das reflektierte Licht von benachbarten Oberflächenpunkten sehen, zu denen er entlang des Ausfallwinkels steht.) Eine nichtglänzende Oberfläche ruft demgegenüber eine starke Streuung des reflektierten Lichts hervor. Daher sieht ein Beobachter jeweils nur einen Teil der von dem Oberflächenpunkt reflektierten Lichtmenge, dies jedoch an vielen verschiedenen Postionen, die auch abseits des Ausfallwinkels liegen können. Reflektanz und Glanzgrad sind also beide ein Maß für die Menge des reflektierten Lichts, das von einem Beobachter an einer bestimmten Position detektiert werden kann. Reflektanz und Glanzgrad sind jedoch weitgehend unabhängig voneinander, sofern überhaupt eine gewisse Lichtmenge reflektiert wird, und sie sind für unterschiedliche Oberflächeneigenschaften repräsentativ. Zudem sind diese beiden Eigenschaften weitgehend unabhängig von der lokalen Neigung der einzelnen Oberflächenpunkte.
In den bevorzugten Ausgestaltungen der Erfindung werden alle drei Eigenschaften anhand derselben Bilder bestimmt, indem die Intensitätswerte aus den zumindest drei aufgenommenen Bildern auf unterschiedliche Weise verknüpft werden. Durch die Verknüpfung der Intensitätswerte werden "künstliche" Sekundärbilder erzeugt, weshalb die mit einer Bildaufnahmeeinheit aufgenommenen Bilder hier zur Unterscheidung als Primärbilder bezeichnet sind.
Prinzipiell ist es möglich, jeweils eine eigene Bilderserie für die Bestimmung der lokalen Oberflächenneigung, der lokalen Reflektanz und des lokalen Glanzgrades aufzunehmen. Diese Vorgehensweise ist jedoch nicht notwendig, da alle drei Informationen anhand ein und derselben Bilderserie bestimmt werden können, was dementsprechend bevorzugt ist. Die Bestimmung der voneinander unabhängigen (daher orthogonalen) Informationen anhand einer Bilderserie ermöglicht es, verschiedene Arten von potentiellen Oberflächendefekten automatisiert zu inspizieren. Während sich kleine Kratzer beispielsweise anhand der lokalen Oberflächenneigung erkennen lassen, verändern Fingerabdrücke oder mikrofeine Staubpartikel in erster Linie den Glanzgrad. Farbunterschiede, wie sie durch verschiedenen Lacke oder durch Beschriftungen auftreten können, lassen sich demgegenüber anhand der unterschiedlichen Reflektanzen erkennen. Indem man nun zumindest zwei verschiedene Sekundärbilder erzeugt, von denen jedes für eine der drei oben erläuterten Eigenschaften repräsentativ ist, kann man die Oberflächen sehr effizient auf unterschiedliche Arten von Defekten untersuchen. Prinzipiell ist anhand der Sekundärbilder eine weitgehend automatisierte Inspektion möglich, da die einzelnen Defekte in den verschiedenen Sekundärbildern jeweils deutlich hervortreten und durch eine Verknüpfung der unterschiedlichen Informationen eine zuverlässige Klassifizierung möglich ist.
Durch die Möglichkeit, verschiedene Arten von Defekten automatisiert zu erkennen, lassen sich das neue Verfahren und die neue Vorrichtung sehr universell einsetzen. Besonders gut eignen sich das neue Verfahren und die neue Vorrichtung zur Inspektion von Lackflächen an Kraftfahrzeugen und zur Inspektion von zumindest teilweise glänzenden Oberflächen.
Eine Voraussetzung für die Erzeugung verwertbarer Sekundärbilder liegt lediglich darin, dass die zumindest drei Primärbilder die Oberflächenpunkte unter gleichen optischen Bedingungen zeigen. Dies wird in bevorzugten Ausgestaltungen der Erfindung dadurch erreicht, dass die Oberflächenpunkte unter identischen Bedingungen (im Rahmen des technisch Möglichen) aufgenommen werden. Alternativ hierzu ist es jedoch prinzipiell möglich, die gleichen optischen Bedingungen durch Korrekturverfahren, die sich an die Bildaufnahme der zumindest drei Primärbilder anschließen, herzustellen. Diese Alternative ist bevorzugt, wenn eine Aufnahme der zumindest drei Primärbilder unter identischen optischen Bedingungen nicht möglich ist. Die genaue Vorgehensweise zum Erzeugen der Sekundärbilder hängt von vielen Faktoren ab, insbesondere von dem Intensitätsverlauf des Streifenmusters und von der Anzahl der zur Verfügung stehenden Primärbilder. Eine besonders einfache Vorgehensweise ergibt sich bei einem sinusförmigen Intensitätsverlauf, wenn zu jedem Oberflächenpunkt genau vier Primärbilder ausgewertet werden, die den räumlichen Intensitätsverlauf um jeweils 90° verschoben zeigen. Die einschlägigen Fachleute auf diesem Gebiet werden anhand der vorliegenden Beschreibung jedoch erkennen, dass die drei orthogonalen Informationen nicht von der Art des Intensitätsverlaufs und der Anzahl der Primärbilder abhängen, sofern zumindest drei Primärbilder zu jedem zu inspizierenden Oberflächenpunkt zur Verfügung stehen. Daher ist die vorliegende Erfindung nicht auf die bevorzugte Ausgestaltung mit einem sinusförmigen Intensitätsverlauf und jeweils vier ausgewerteten Primärbildern beschränkt.
Die oben genannte Aufgabe ist daher vollständig gelöst.
In einer bevorzugten Ausgestaltung werden aus den zumindest drei Primärbildern drei Sekundärbilder erzeugt, von denen jedes für genau eine der drei Eigenschaften repräsentativ ist.
Diese Ausgestaltung ermöglicht eine sehr universelle Anwendung des neuen Verfahrens und der neuen Vorrichtung, da mit Hilfe der (zumindest) drei Sekundärbilder jede der drei oben erläuterten orthogonalen Informationen zur Verfügung steht. Durch eine weitere Verknüpfung dieser Informationen lassen sich verschiedene Arten von Oberflächendefekten sehr genau klassifizieren und infolge dessen sehr zuverlässig automatisiert erkennen.
In einer weiteren Ausgestaltung bildet sich an jedem der zu inspizierenden Oberflächenpunkte ein zeitlicher Intensitätsverlauf, wobei die Sekundärbilder erzeugt werden, indem lokale Intensitätswerte des zeitlichen Intensitätsverlaufs auf zumindest zwei verschiedene Arten kombiniert werden. In dieser Ausgestaltung werden die interessierenden Informationen aus dem zeitlichen Intensitätsverlauf hergeleitet, der sich beim Verschieben des räumlichen Intensitätsverlaufs relativ zu der Oberfläche ergibt. Diese Ausgestaltung ermöglicht eine schnelle und reproduzierbare Erzeugung der interessanten Sekundärbilder.
In einer weiteren Ausgestaltung wird ein erstes Sekundärbild erzeugt, indem zu jedem der zu inspizierenden Oberflächenpunkte ein lokaler Mittelwert aus den lokalen Intensitätswerten bestimmt wird.
Der lokale Mittelwert aus den lokalen Intensitätswerten ist ein gutes Maß für den Grauwert des untersuchten Oberflächenpunktes und damit ein Maß für die lokale Reflektanz. Die Ausgestaltung ermöglicht eine sehr einfache und schnelle Bestimmung dieser interessanten Informationen.
In einer weiteren Ausgestaltung wird ein zweites Sekundärbild erzeugt, indem anhand der lokalen Intensitätswerte ein lokaler Amplitudenwert des zeitlichen Intensitätsverlaufs bestimmt wird.
Der lokale Amplitudenwert des zeitlichen Intensitätsverlaufs ist ein Maß dafür, wie stark sich die Intensität des reflektierten Lichts an dem Oberflächenpunkt zwischen den verschiedenen Primärbildern verändert. Bezieht man diesen lokalen Amplitudenwert auf den lokalen Mittelwert an dem Oberflächenpunkt, erhält man eine Größe, die für die Streuung und den Glanzgrad an dem Oberflächenpunkt repräsentativ ist. Diese Ausgestaltung ist besonders vorteilhaft in Kombination mit der vorhergehenden Ausgestaltung, da der lokale Mittelwert an dem Oberflächenpunkt schon zur Verfügung steht. Unabhängig davon ermöglicht auch diese Ausgestaltung eine sehr schnelle und reproduzierbare Bestimmung der interessierenden Informationen.
In einer weiteren Ausgestaltung wird ein drittes Sekundärbild erzeugt, indem anhand der lokalen Intensitätswerte ein lokaler Phasenwert bestimmt wird, der die lokale Phasenlage des zeitlichen Intensitätsverlaufs relativ zu dem räumlichen Intensitätsverlauf charakterisiert.
Dieser lokale Phasenwert hängt in erster Linie von der lokalen Neigung des Oberflächenpunktes ab, da die lokale Neigung des Oberflächenpunktes bestimmt, welchen Teil des räumlichen Helligkeitsverlaufs die Bildaufnahmeeinheit an dem Oberflächenpunkt sieht. Diese Ausgestaltung ist besonders vorteilhaft, um kleine Dellen, Beulen, Tränen, Staubeinschlüsse und andere Oberflächendefekte zu erkennen, die eine dimensioneile Änderung der Oberfläche bewirken.
In einer weiteren Ausgestaltung werden zu jedem der zu inspizierenden Oberflächenpunkte zumindest vier Primärbilder aufgenommen, wobei jedes Sekundärbild aus genau vier Primärbildern erzeugt wird.
Diese Ausgestaltung ist vorteilhaft, weil sie eine sehr einfache und schnelle Erzeugung der Sekundärbilder ermöglicht.
In einer weiteren Ausgestaltung wird der räumliche Intensitätsverlauf räumlich stationär gehalten, und der Gegenstand mit der Oberfläche wird relativ zu dem räumlichen Intensitätsverlauf verschoben, um die Bilderserie aufzunehmen. Außerdem wird die Bildaufnahmeeinheit zusammen mit dem Gegenstand verschoben, um die zumindest drei Primärbilder aufzunehmen, oder die Primärbilder werden mit Hilfe von mehreren Bildaufnahmeeinheiten aufgenommen, die so angeordnet sind, dass sie jeweils dieselben Oberflächenpunkte aufnehmen.
Diese Ausgestaltungen sind vorteilhaft, weil sie eine schnelle und effiziente Inspektion von großen Oberflächen im Durchlaufverfahren ermöglicht. Mit dieser Ausgestaltung sind das neue Verfahren und die neue Vorrichtung weitgehend unabhängig von den räumlichen Abmessungen der zu untersuchenden Gegenstände. Darüber hinaus lässt sich diese Ausgestaltung sehr einfach in Fertigungslinien bei Kraftfahrzeugherstellern oder Herstellern von anderen Massenprodukten integrieren. In einer weiteren Ausgestaltung werden die zumindest drei Primärbilder mit gleicher Blickrichtung und gleicher Fokuseinstellung relativ zu den zu inspizierenden Oberflächenpunkten aufgenommen.
Die Blickrichtung und die Fokuseinstellung sind zwei wichtige Aspekte, die die Intensitätswerte und die Auflösung in den Primärbildern beeinflussen. Wenn zumindest diese beiden Faktoren zwischen den verschiedenen Primärbildern der Bilderserie gleich sind, lässt sich das neue Verfahren besonders einfach und schnell implementieren.
In einer weiteren Ausgestaltung werden die Eigenschaften der Oberfläche in Abhängigkeit von den Sekundärbildern automatisch klassifiziert, wobei ein Ausgangssignal erzeugt wird, das für die Klassifikation repräsentativ ist.
In dieser Ausgestaltung werden die orthogonalen Informationen aus zumindest zwei verschiedenen Sekundärbildern miteinander verknüpft, um eine Klassifizierung zu bilden. Daher ist eine sehr detaillierte Klassifizierung möglich, was eine zuverlässige automatisierte Beurteilung der Oberfläche erleichtert. Die Anzeige anhand eines für diese Klassifikation repräsentativen Ausgangssignals besitzt dann den Vorteil, dass ein menschlicher Betrachter gegebenenfalls nur noch in wenigen Problemfällen nachkontrollieren muss.
Es versteht sich, dass die vorstehend genannten und die nachstehend noch zu erläuternden Merkmale nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar sind, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung dargestellt und werden in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigen: Fig. 1 eine vereinfachte Darstellung eines Ausführungsbeispiels der neuen Vorrichtung mit einem Inspektionstunnel zum Inspizieren von Lackoberflächen bei Kraftfahrzeugen,
Fig. 2 den Inspektionstunnel aus Fig. 1 in einem Querschnitt von vorne,
Fig. 3 eine schematische Darstellung zur Erläuterung des Verfahrens,
Fig. 4 ein vereinfachtes Flussdiagramm zur Erläuterung eines Ausführungsbeispiels des neuen Verfahrens, und
Fig. 5 Beispiele für drei Sekundärbilder, die mit dem neuen Verfahren erzeugt wurden.
In Fig. 1 und 2 ist ein Ausführungsbeispiel der neuen Vorrichtung in seiner Gesamtheit mit der Bezugsziffer 10 bezeichnet.
Die Vorrichtung 10 beinhaltet hier einen Tunnel 12 mit einem vorderen Ende 13 und einem hinteren Ende 14. Der Tunnel 12 besitzt eine Längsachse 15, entlang der hier ein Auto 16 mit einer zu inspizierenden Lackoberfläche 17 in Richtung des Pfeils 18 bewegt wird. Das Auto 16 ist hier auf einem Transportwagen 20 angeordnet, der beispielsweise mit Hilfe eines elektrischen Antriebes (nicht dargestellt) durch den Tunnel 12 gezogen wird. Alternativ kann das Auto 16 auf einem Förderband angeordnet sein, oder das Auto 16 kann ohne Transportwagen 20 durch den Tunnel gezogen oder gefahren werden. In jedem Fall bildet der Tunnelboden, ggf. zusammen mit dem Transportwagen oder dem Förderband, eine Aufnahme für den zu inspizierenden Gegenstand.
Wie man in Fig. 2 erkennen kann, besitzt der Tunnel 12 hier einen annähernd kreisförmigen Querschnitt 22, der einen Kreiswinkel von etwa 270° abdeckt. Prinzipiell sind jedoch auch andere Tunnelquerschnitte möglich, beispielsweise in Form eines Polygons oder ein rechteckiger Tunnelquerschnitt. Ein kreisförmiger Tunnelquerschnitt oder ein anderer knickfreier Tunnelquerschnitt ist aus heutiger Sicht bevorzugt, weil die nachfolgend erläuterten Muster dann weitgehend stetig und ohne Stoßstellen realisiert werden können, was die Inspektion der Lackoberfläche vereinfacht. Der Tunnel 12 kann auch mit Hilfe von Spiegeln (hier nicht dargestellt) realisiert sein, mit denen sich der Abdeckungsgrad auf einfache Weise erhöhen lässt.
Der Tunnel 12 besitzt eine Innenwand 24, an der hier zwei Streifenmuster 26, 28 angeordnet sind. Das Streifenmuster 26 besteht aus helleren Streifen 30 und dunkleren Streifen 31, die abwechselnd nebeneinander und parallel zueinander verlaufen. Das Streifenmuster 28 enthält hellere Streifen 32 und dunklere Streifen 33, die ebenfalls parallel zueinander und nebeneinander angeordnet sind. In dem dargestellten Ausführungsbeispiel sind die dunkleren Streifen 31, 33 spektral unterschiedlich ausgebildet, was in Fig. 1 anhand von unterschiedlichen „Punktdichten" dargestellt ist. Beispielsweise sind die dunkleren Streifen 31, 33 in verschiedenen Farben realisiert, vorzugsweise in Blau und in Rot.
In einem Ausführungsbeispiel sind die Streifenmuster 26, 28 auf die Innenwand 24 des Tunnels 12 aufgemalt. In einem anderen Ausführungsbeispiel ist die Innenwand 24 des Tunnels 12 mit einer Folie beklebt, auf der die unterschiedlichen Streifen aufgedruckt sind. In einem weiteren Ausführungsbeispiel sind an der Innenwand 24 eine Vielzahl von Leuchtdioden hinter einem semitransparenten Schirm angeordnet. In einem weiteren Ausführungsbeispiel handelt es sich um eine „Tapete" aus organischen Leuchtdioden. Vorteilhaft ist es, wenn die Leuchtdioden farblich umschaltbar sind und/oder an den Gegenstand anpassbar sind, beispielsweise in der Periode des Intensitätsverlaufs. In einem weiteren Ausführungsbeispiel können die Streifenmuster auf die Innenwand des Tunnels 12 projiziert sein, und zwar entweder vom Innenraum 24 des Tunnels her oder durch eine Projektion von außen, wobei die Außenwand des Tunnels im zuletzt genannten Fall einen semitransparenten Schirm darstellt. In einem weiteren Ausführungsbeispiel sind die Tunnelwände aus einem teilweise transparenten Material, das mattierte Bereiche aufweist. Das transparente Material dient zur Lichtleitung über Totalreflexion. Die mattierten Bereiche leuchten in diesem Fall.
Jedes Muster 26, 28 bildet einen räumlichen Intensitätsverlauf 34, der im dargestellten Ausführungsbeispiel sinusförmig ist. Prinzipiell sind jedoch auch andere Helligkeitsverläufe möglich, wie z.B. Sägezahn oder Dreiecksverlauf. Gemeinsam ist allen Intensitätsverläufen, dass sie eine Amplitude 35 und eine Periode 36 besitzen.
Mit den Bezugsziffern 38 und 40 sind zwei Kameraköpfe bezeichnet, wobei der Kamerakopf 38 am vorderen Ende 13 des Tunnels 12 angeordnet ist, während der Kamerakopf 40 am hinteren Ende 14 angeordnet ist. Jeder Kamerakopf 38, 40 besitzt hier vier Bildaufnahmeeinheiten 42, 44, 46, 48, die mit einem definierten Abstand zueinander gestaffelt sind (siehe Fig. 3 und nachfolgende Erläuterungen). Die Blickrichtungen 50 der Bildaufnahmeeinheiten 42, 44, 46, 48 verlaufen parallel zueinander, wie dies in Fig. 1 schematisch dargestellt ist. In diesem Ausführungsbeispiel besitzt jeder Kamerakopf 38, 40 ein variables Farbfilter 51, mit dessen Hilfe wahlweise das eine oder das andere Streifenmuster 26, 28 für die Bildaufnahme selektiert werden kann.
Wie in Fig. 2 zu erkennen ist, besitzt die Vorrichtung 10 hier jeweils drei Kameraköpfe 38a, 38b, 38c am vorderen Ende 13 des Tunnels sowie drei entsprechende Kameraköpfe 40a, 40b, 40c am hinteren Ende 14 (nicht dargestellt). Die drei Kameraköpfe 38, 38, 38 sind entlang der Querschnittsfläche des Tunnels 12 so verteilt, dass sie das Auto 16 vollständig aufnehmen können. Jede Bildaufnahmeeinheit 42, 44, 46, 48 ist hier als Zeilenkamera realisiert, d.h. die Bildaufnahmeeinheiten, 42, 44, 46, 48 besitzen jeweils einen Bildsensor mit einer linienförmigen Anordnung 52 von Bildpunkten (Fig. 2). Innerhalb jedes Kamerakopfes 38 sind die Zeilensensoren so hintereinander gestaffelt, dass sich die in Fig. 1 dargestellten Blickrichtungen 50 mit den definierten Abständen sowie die in Fig. 2 schematisch dargestellten Sehfächer 54 ergeben. Zur Erhöhung der Lichtstärke werden bevorzugt so genannte TDI- Zeilensensoren eingesetzt. Alternativ können die Bildaufnahmeeinheiten 42 bis 48 aber auch als Flächenkameras realisiert sein. In einem Ausführungsbeispiel ist jede Bildaufnahmeeinheit 42 bis 48 eine Flächenkamera mit einer matrixartigen Anordnung von Bildpunkten (nicht dargestellt), wobei von dieser matrixartigen Anordnung jeweils nur einzelne Zeilen oder Spalten ausgelesen werden, so dass die matrixartige Anordnung mit einer gestaffelten Anordnung von Zeilensensoren vergleichbar ist. In einem anderen Ausführungsbeispiel werden die matrixartigen Anordnungen der Bildpunkte weitgehend flächig ausgelesen, um auf diese Weise einen größeren Ausschnitt auf der Oberfläche 17 des Autos 16 zu erfassen. Vorzugsweise werden Abweichungen der Vorschubbewegung von der idealen Vorschubbewegung anhand der Kamerabilder rechnerisch kompensiert. Zu diesem Zweck ist es vorteilhaft, wenn an dem Transportwagen 20 Markierungen (hier nicht dargestellt) angeordnet sind, mit deren Hilfe Abweichungen von der idealen Vorschubbewegung detektiert werden können.
In einem weiteren, hier nicht dargestellten Ausführungsbeispiel sind mehrere Bildaufnahmeeinheiten an Haltern angeordnet, die fest mit dem Transportwagen 20 gekoppelt sind. In diesem Fall werden die Bildaufnahmeeinheiten zusammen mit dem Auto 16 relativ zu dem Muster 26, 28 bewegt.
Mit der Bezugsziffer 60 ist eine Auswerte- und Steuereinheit bezeichnet, die einerseits dazu ausgebildet ist, die Vorschubbewegung 18 des Autos 16 zu steuern. In bevorzugten Ausführungsbeispielen wird das Auto 16 kontinuierlich durch den Tunnel 12 bewegt. In anderen Ausführungsbeispielen erfolgt der Vorschub schrittweise, wobei nach jeweils einem Vorschubschritt eine Bildaufnahme mit den Bildaufnahmeeinheiten 42 bis 48 erfolgt.
Fig. 3 zeigt die Oberfläche 17 an insgesamt vier verschiedenen Positionen Po, Pi, P2, P3. Außerdem sind die vier Bildaufnahmeeinheiten 42 bis 48 eines der Kameraköpfe 38, 40 dargestellt. Mit der Bezugsziffer 62 ist der relative Abstand von einer Bildaufnahmeeinheit 42 zur nächsten Bildaufnahmeeinheit 44 bezeichnet, wobei der Abstand parallel zur Vorschubrichtung 18 der Oberfläche 17 bemessen ist. Mit der Bezugsziffer 64 sind die Distanzen bezeichnet, über die die Oberfläche 17 von einer Position Po zur nächsten Position Pi usw. verschoben wird. Mit der Bezugsziffer 66 ist ein Musterbild bezeichnet, d.h. ein Abbild des Streifenmusters 26 oder 28, das von der Oberfläche 17 reflektiert wird oder anderweitig auf der Oberfläche 17 detektiert werden kann. Bezugsziffer 66' zeigt das Musterbild 66 auf der Oberfläche 17' nach einem Vorschub um die Distanz 64.
Wie in Fig. 3 zu erkennen ist, wird ein Oberflächenpunkt 68 mit der Bildaufnahmeeinheit 42 an der Position P0 der Oberfläche 17 aufgenommen. Es sei angenommen, dass zum Zeitpunkt der Bildaufnahme ein dunkler Streifenbereich auf den Oberflächenpunkt 68 fällt, was in Fig. 3 anhand der Blickrichtung der Bildaufnahmeeinheit 42 in Bezug auf das Musterbild 66 dargestellt ist.
Aufgrund der gewählten Abstände 62 und Distanzen 64 wird derselbe Oberflächenpunkt 68 unter gleichen optischen Bedingungen wie zuvor mit der Bildaufnahmeeinheit 44 aufgenommen. Allerdings fällt zu diesem Zeitpunkt ein anderer Teil des Musters 26 auf den Oberflächenpunkt 68, was bei der Bezugsziffer 66' dargestellt ist. Ursache für die Veränderung des Musterbildes ist die relative Bewegung der Oberfläche 17 in Bezug auf das Muster 26.
Wie anhand der Darstellung in Fig. 3 nachzuvollziehen ist, wird derselbe Oberflächenpunkt 68 anschließend auch mit den weiteren Bildaufnahmeeinheiten 46, 68 aufgenommen. Durch die räumliche Verschiebung des Autos 16 relativ zu dem Muster 26, 28 entsteht an jedem Oberflächenpunkt ein zeitlicher Intensitätsverlauf, der die relative Position des Oberflächenpunktes in Bezug auf den räumlichen Intensitätsverlauf 34 widerspiegelt. Mit den vier Bildaufnahmeeinheiten 42, 44, 46, 48 erhält man zu jedem Oberflächenpunkt vier Primärbilder, die Momentanbilder des zeitlichen Intensitätsverlaufs darstellen.
Ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel zur Auswertung der Primärbilder ist in Fig. 4 vereinfacht dargestellt. In Schritt 78 wird zunächst die Anfangsposition x der Oberfläche entlang der Vorschubrichtung 18 eingelesen. Dies kann in bekannter Weise mit Hilfe von Positionsgebern erfolgen, die entlang der Tunnelachse 15 angeordnet sind. Anschließend wird im Schritt 80 eine Zählvariable n auf Null gesetzt. Im nächsten Schritt 82 wird die Zählvariable um 1 inkrementiert. Anschließend werden im Schritt 84 Primärbilder #l.n/#2.n/#3.n/#4.n mit den vier Bildaufnahmeeinheiten 42 bis 48 aufgenommen. Bild #l.n bezeichnet dabei das Bild, das mit der ersten Bildaufnahmeeinheit im Iterationsschritt n aufgenommen wurde, Bild #2.n das Bild der zweiten Bildaufnahmeeinheit etc.
Im nächsten Schritt 86 wird die Oberfläche um die Distanz 64 vorgeschoben (Position Pi in Fig. 3). Anschließend erfolgt im Schritt 88 eine Abfrage, ob genügend Iterationsschritte durchgeführt wurden. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel wird geprüft, ob der Iterationszähler n = 4s ist, wobei s im einfachsten Fall = 1 ist. Wenn die Überprüfung im Schritt 88 ergibt, dass noch nicht genügend Iterationsschritte durchlaufen wurden, kehrt das Verfahren gemäß Schleife 90 zum Schritt 82 zurück, und es werden weitere Bilder mit den vier Kameras aufgenommen.
Nachdem alle Schleifendurchläufe 90 absolviert sind (im einfachsten Fall vier Schlei- fendurchläufe), stehen genügend Bilder #1.1, #2.2, #3.3, #4.4 zur Verfügung, um Sekundärbilder mit orthogonalen Informationen von der Oberfläche zu erzeugen.
Gemäß Schritt 92 wird zunächst ein so genanntes Grauwertbild Iavg (x, y) erzeugt, indem lokale Mittelwerte aus den Intensitätswerten der aufgenommenen Primärbilder für jeden Oberflächenpunkt x, y bestimmt werden. Mit anderen Worten wird das Grauwertbild nach folgender Formel berechnet:
wobei Iavg (x, y) den lokalen Mittelwert an der Position x, y bezeichnet, und wobei Ii, h, h, h die Intensitätswerte der vier Primärbilder an den Oberflächenpunkten x, y bezeichnen. Gemäß Schritt 94 wird ferner eine lokale Amplitude m(x, y) des zeitlichen Intensitätsverlaufs bestimmt, der sich aufgrund der relativen Verschiebung des Musters in Bezug auf die Oberfläche an den Oberflächenpunkten x, y ergibt. Dieses Sekundärbild wird auch als Modulations- oder Kontrastbild bezeichnet Es repräsentiert den Glanzgrad der einzelnen Oberflächenpunkte, da dieses Sekundärbild stark auf die unterschiedlichen Streueigenschaften der Oberfläche reagiert. Die lokale Amplitude berechnet sich hier nach folgender Formel:
Figure imgf000021_0001
Gemäß Schritt 96 wird ferner eine lokale Phasenlage φ(x, y) des zeitlichen Intensitätsverlaufs relativ zu der Phasenlage des räumlichen Intensitätsverlaufs 34 bestimmt. Die lokale Phasenlage lässt sich mit folgender Formel bestimmen:
φ(x,y) = a tan 2[-(I2 -I4X(I1 -I3)]
mit
arctan £ für x > 0 arctan^ + π für x < 0,y > 0 arctan^ -π für x < 0, y < 0 atan2(y,x) : = x y
+ π/2 für x = 0, y > 0
-π/2 für x = 0, y < 0
0 für x = 0, y = 0
Alle drei Formeln lassen sich aus der allgemeinen Formel
h (X/ Y) = lavg (X/ y){l + m(x, y) cos[φ(x, y) + Ψk ]} für den Fall bestimmen, dass für jeden Oberflächenpunkt vier Intensitätswerte zur Verfügung stehen, die jeweils nach einer Verschiebung des räumlichen sinusförmigen Intensitätsverlaufs um 90° aufgenommen wurden. Generell genügt es, wenn zumindest drei Intensitätswerte zur Verfügung stehen.
Gemäß Schritt 98 werden anschließend Oberflächendefekte in jedem Sekundärbild bestimmt. Dies kann beispielsweise durch Auffinden von Stellen mit abrupten Änderungen in den jeweiligen Sekundärbildern geschehen. Gemäß Schritt 100 werden die Oberflächendefekte anschließend anhand der orthogonalen Informationen aus den Sekundärbildern klassifiziert. Anschließend wird gemäß Schritt 102 ein Ausgangssignal erzeugt, das in bevorzugten Ausführungsbeispielen die Art, Anzahl und/oder Lage von Oberflächendefekten, wie etwa Beulen, Kratzer, Farbmarkierungen, Fingerabdrücke, Rauigkeiten und anderes anzeigt.
Beispielsweise verändern Fingerabdrücke oder mikrofeine Staubpartikel in erster Linie den Glanzgrad. Sie sind in den anderen Sekundärbildern daher nicht oder zumindest kaum sichtbar. Dadurch können mikrofeine Schmutzpartikel von Fehlern in der Topografie der Oberfläche unterschieden werden. Kleine Kratzer, Staubeinschlüsse oder andere Lackierfehler, die eine dimensioneile Änderung der Oberfläche bewirken, sind sowohl im Modulationsbild als auch im Phasenbild sichtbar. Im Grauwertbild sind diese in der Regel nicht sichtbar.
Farbunterschiede, die beispielsweise auch die Folge einer Beschriftung sein können, sind im Grauwertbild sichtbar, üblicherweise jedoch nicht im Modulati ons- oder Phasenbild. Dementsprechend ermöglicht eine Verknüpfung der orthogonalen Informationen aus den verschiedenen Sekundärbildern eine Klassifizierung verschiedener Oberflächendefekte.
Fig. 5a) zeigt ein Beispiel für ein Grauwertbild Iavg(x, y), das in einem bevorzugten Ausführungsbeispiel erzeugt wurde. Dieses Grauwertbild zeigt die von der lokalen Oberflächenneigung der einzelnen Oberflächenpunkte unabhängige mittlere Intensitätsverteilung einer Lackoberfläche. Die Lackoberfläche ist gleichmäßig grau zu erkennen. Im linken Bildbereich ist jedoch ein „heller" Farbstrich 104 zu erkennen. Auf der Oberfläche lag zudem ein heller Markierungsstreifen 106 mit einer dunklen, allerdings nur schwachen Beschriftung. Aufgrund der gleichmäßigen Ausleuchtung entspricht das Grauwertbild der Reflektanz Oberflächenpunkte, wie man anhand des hellen Strichs 104 und des hellen Markierungsstreifens 106 im Vergleich zu der dunkleren Lackoberfläche gut erkennen kann. Eine Abhängigkeit vom Glanzgrad besteht dabei nicht.
Fig. 5 b) zeigt ein Sekundärbild mit den lokalen Amplituden des zeitlichen Intensitätsverlaufs. Der Farbstrich 104 und der Markierungsstreifen 106 sind relativ matt, während die Lackoberfläche im linken Bildbereich stark glänzt. Im rechten Bildbereich sind starke Streuungen auf der Lackoberfläche zu erkennen, was hier auf Fingerabdrücke zurückzuführen war.
Fig. 5c) zeigt ein Phasenbild der Oberfläche mit den lokalen Phasenlagen. Die Phasenlagen repräsentieren die lokale Oberflächenneigung, so dass dieses Sekundärbild eine Information über die Topografie des betrachteten Gegenstandes enthält. Das Phasenbild ist unabhängig vom Glanzgrad und unabhängig vom Grauwertbild, solange diese Werte eine Minimalschwelle übersteigen. In bevorzugten Ausführungsbeispielen wird durch Integrieren außerdem noch ein Höhenbild mit den lokalen Höhen der einzelnen Oberflächenpunkte relativ zu einer Bezugsebene gebildet (hier nicht dargestellt). In weiteren Ausführungsbeispielen wird durch Differenzieren des Phasenbildes die Krümmung der Oberfläche im Bereich der einzelnen Oberflächenpunkte bestimmt.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum optischen Inspizieren eines Gegenstandes (16), der eine Oberfläche (17) mit einer Vielzahl von Oberflächenpunkten besitzt, mit den Schritten:
Bereitstellen eines Musters (26, 28) mit einer Anzahl von helleren (30, 32) und dunkleren Streifen (31, 33), die einen sich zumindest weitgehend kontinuierlich ändernden, räumlichen Intensitätsverlauf (34) mit einer Amplitude (35) und einer räumlichen Periode (36) bilden,
Positionieren des Gegenstandes (16) mit der Oberfläche (17) relativ zu dem Muster (26, 28) derart, dass der räumliche Intensitätsverlauf (34) auf die Oberfläche (17) fällt,
- Aufnehmen (84) einer Bilderserie mit zumindest drei Primärbildern (66, 66'), wobei jedes Primärbild die Oberfläche (17) mit dem räumlichen Intensitätsverlauf (34) zeigt, und wobei der räumliche Intensitätsverlauf (34) in jedem der zumindest drei Primärbilder (66, 66') eine andere Position relativ zu der Oberfläche (17) besitzt, und
Bestimmen (98) von Eigenschaften der Oberfläche (17) an den Oberflächenpunkten in Abhängigkeit von den zumindest drei Primärbildern (66, 66'),
dadurch gekennzeichnet, dass die zumindest drei Primärbilder (66, 66') die Oberflächenpunkte unter gleichen optischen Bedingungen zeigen, und dass aus den zumindest drei Primärbildern (66, 66') rechnerisch zumindest zwei Sekundärbilder erzeugt (94-98) werden, wobei die zumindest zwei Sekundärbilder voneinander verschieden sind und jedes für eine der drei folgenden Eigenschaften repräsentativ ist: lokale Oberflächenneigung der zu inspizieren- den Oberflächenpunkte, lokale Reflektanz der zu inspizierenden Oberflächenpunkte, lokaler Glanzgrad der zu inspizierenden Oberflächenpunkte.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass aus den zumindest drei Primärbildern (66, 66') drei Sekundärbilder erzeugt (94-98) werden, von denen jedes für genau eine der drei Eigenschaften repräsentativ ist.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass sich an jedem der zu inspizierenden Oberflächenpunkte ein zeitlicher Intensitätsverlauf bildet, wobei die Sekundärbilder erzeugt (94-98) werden, indem lokale Intensitätswerte des zeitlichen Intensitätsverlaufs auf zumindest zwei verschiedene Arten kombiniert werden.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass ein erstes Sekundärbild erzeugt (94) wird, indem zu jedem der zu inspizierenden Oberflächenpunkte ein lokaler Mittelwert aus den lokalen Intensitätswerten bestimmt wird.
5. Verfahren nach Anspruch 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, dass ein zweites Sekundärbild erzeugt (96) wird, indem anhand der lokalen Intensitätswerte ein lokaler Amplitudenwert des zeitlichen Intensitätsverlaufs bestimmt wird.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass ein drittes Sekundärbild erzeugt (98) wird, indem anhand der lokalen Intensitätswerte ein lokaler Phasenwert bestimmt wird, der die lokale Phasenlage des zeitlichen Intensitätsverlaufs relativ zu dem räumlichen Intensitätsverlauf (34) charakterisiert.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass zu jedem der zu inspizierenden Oberflächenpunkte zumindest vier Primärbilder aufgenommen werden, wobei jedes Sekundärbild aus genau vier Primärbildern erzeugt wird.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass der räumliche Intensitätsverlauf (34) räumlich stationär gehalten wird, wobei der Gegenstand (16) mit der Oberfläche (17) relativ zu dem räumlichen Intensitätsverlauf (34) verschoben wird, um die Bilderserie aufzunehmen.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die zumindest drei Primärbilder mit gleicher Blickrichtung (50) und gleicher Fokuseinstellung relativ zu den zu inspizierenden Oberflächenpunkten aufgenommen werden.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Eigenschaften der Oberfläche in Abhängigkeit von den Sekundärbildern automatisch klassifiziert (100) werden, wobei ein Ausgangssignal erzeugt (102) wird, das für die Klassifikation repräsentativ ist.
11. Vorrichtung zum optischen Inspizieren eines Gegenstandes (16), der eine Oberfläche (17) mit einer Vielzahl von Oberflächenpunkten besitzt, mit
einem Muster (26, 28) mit einer Anzahl von helleren (30, 32) und dunkleren Streifen (31, 33), die einen sich zumindest weitgehend kontinuierlich ändernden, räumlichen Intensitätsverlauf (34) mit einer Amplitude (35) und einer räumlichen Periode (36) bilden,
einer Aufnahme (20) zum Positionieren des Gegenstandes mit der Oberfläche (17) relativ zu dem Muster (26, 28) derart, dass der räumliche Intensitätsverlauf (34) auf die Oberfläche (17) fällt,
zumindest einer Bildaufnahmeeinheit (38, 40) zum Aufnehmen einer Bilderserie mit zumindest drei Primärbildern (66, 66'), einer Steuereinheit (60), die dazu ausgebildet ist, das Aufnehmen der Primärbilder (66, 66') zu steuern, wobei jedes Primärbild (66, 66') die Oberfläche (17) mit dem räumlichen Intensitätsverlauf (34) zeigt, und wobei der räumliche Intensitätsverlauf (34) in jedem der zumindest drei Primärbilder (66, 66') eine andere Position relativ zu der Oberfläche (17) besitzt, und
einer Auswerteeinheit (60) zum Bestimmen von Eigenschaften der Oberfläche (17) an den Oberflächenpunkten in Abhängigkeit von den zumindest drei Primärbildern (66, 66'),
dadurch gekennzeichnet, dass die zumindest eine Bildaufnahmeeinheit (38, 40) und die Steuereinheit (60) dazu ausgebildet sind, die zumindest drei Primärbilder unter gleichen optischen Bedingungen aufzunehmen, und dass die Auswerteeinheit (60) dazu ausgebildet ist, aus den zumindest drei Primärbildern rechnerisch zumindest zwei Sekundärbilder zu erzeugen (94-98) , wobei die zumindest zwei Sekundärbilder voneinander verschieden sind und jedes für eine der drei folgenden Eigenschaften repräsentativ ist: lokale Oberflächenneigung der zu inspizierenden Oberflächenpunkte, lokale Reflektanz der zu inspizierenden Oberflächenpunkte, lokaler Glanzgrad der zu inspizierenden Oberflächenpunkte.
12. Computerprogramm mit Programmcode, der auf einem Datenträger gespeichert ist und der dazu ausgebildet ist, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 auszuführen, wenn der Programmcode auf einem Computer ausgeführt wird.
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