Obwohl verschiedene Methoden wie Metalldetektoren, Röntgenstrahlen sowie konventionelle Bildverarbeitungstechnologien vielfach als wichtigste Methoden der HACCP (Hazard Analysis Critical Control Point – Gefahrenanalyse kritischer Kontrollpunkte) zur Qualitätskontrolle auf Lebensmittelproduktionslinien verwendet werden, stößt jede von ihnen an Grenzen. Metalldetektoren konzentrieren sich auf die Feststellung metallischer Verunreinigungen, während Röntgenuntersuchungen nur dann effektiv sind, wenn eine ausreichende Differenz zwischen der Dichte der Verunreinigung und der des untersuchten Produktes besteht. Konventionelle Bildverarbeitungssysteme suchen mit Parametern wie Größe, Form und Farbe nach Verunreinigungen. Die hyperspektrale Bildverarbeitung verbindet dagegen die spektroskopische Analyse mit Bildverarbeitung, sodass die Bilder entsprechend der chemischen Zusammensetzung der abgebildeten Stoffe farblich gekennzeichnet werden können. Damit ist es möglich, sowohl organische als auch anorganische Verunreinigungen mit ein und demselben System festzustellen.
Hyperspektrale Bildverarbeitung in Aktion
Die Möglichkeiten der hyperspektralen Bildverarbeitung lassen sich gut anhand des abgebildeten Beispiels mit Süßwaren erläutern. Die Jelly Beans (Geleebohnen), welche man auf dem Hauptbild sieht, enthalten einige nichtmetallische Fremdkörper. Diese haben verschiedene Formen und Farben, jedoch eine ähnliche Dichte wie die Süßwaren selbst, sodass sie mit konventionellen Methoden schwer festzustellen sind. Die hyperspektrale Bildverarbeitung macht sie dennoch einwandfrei kenntlich. Die Geleebohnen haben alle die gleiche chemische Zusammensetzung und werden grün abgebildet, während die Verunreinigungen rot erscheinen. Das hyperspektrale Bild wird in die Bildverarbeitungssoftware zur Farbsortierung sowie für die üblichen Messungen übernommen.
Der chemische Fingerabdruck
Das Prinzip der farblichen Abbildung chemischer Stoffe beruht auf der spektroskopischen Analyse der Wellenlänge des vom Objekt kommenden Lichtes in Echtzeit. Sie ergibt einen „chemischen Fingerabdruck“ des abgebildeten Stoffes. Jeder festgestellte chemische Bestandteil kann auf dem Bild eine eigene Farbkennzeichnung erhalten. So kann man bei ähnlich aussehenden Stoffen unterschiedliche chemische Zusammensetzungen feststellen. Ebenso können chemisch identische Stoffe in unterschiedlich aussehenden Objekten bestimmt werden.
Zur Aufgliederung des vom Muster reflektierten Lichtes in die verschiedenen Wellenlängen seiner Bestandteile benötigt man einen Spektrographen. Danach erstellt ein IR-empfindlicher Sensor ein Bild des Musters für jede dieser Wellenlängen. Diese Bilder werden zu einem dreidimensionalen hyperspektralen Datenwürfel zusammengesetzt, der sehr große Datenmengen enthalten kann. Das System CVS HyperInspect von Stemmer Imaging integriert diese Kernkomponenten in ein voll funktionales System, das auf einfachem Weg an die spezifischen Anforderungen der jeweiligen Anwendung anpassbar ist. Wesentlicher Bestandteil des Systems ist zudem eine flexible Hochgeschwindigkeitssoftware, welche die Daten aus dem Datenwürfel extrahiert und daraus Farbzuweisungen in den Bildern generiert. Die Bilder können mit der ebenfalls enthaltenen Bildverarbeitungssoftware weiterverarbeitet und analysiert werden.
Eine Vielzahl von Anwendungen
CVS HyperInspect vereinfacht den Gesamtprozess des Hyperspektralverfahrens und erschließt zusätzliche Anwendungen zur Qualitätskontrolle in einer Vielzahl von Industriezweigen, so beispielsweise in der Pharmazie und der Verpackungsindustrie. Besonders interessant kann dabei der Umstand sein, dass viele Verpackungsmaterialien Infrarotlicht typischerweise ungehindert passieren lassen. Dadurch kann die chemische Zusammensetzung des Inhalts selbst durch die Verpackung hindurch geprüft werden. ik
Weitere Informationen zur Bildverarbeitung in der Lebensmittelindustrie:
http://hier.pro/z9B6U
SPS IPC Drives: Halle 7A, Stand 141
PLUS
Objektivauswahl in der industriellen Bildverarbeitung
Die Auswahl eines geeigneten Objektives oder einer passenden Kombination optischer Komponenten beeinflusst neben verschiedenen Faktoren der späteren Messungen vor allem auch die Qualität des erzeugten Bildmaterials. Diese Qualität wiederum ermöglicht oder verhindert eine zuverlässige Auswertung durch ein industrielles Bildverarbeitungssystem. Deshalb soll dieser Beitrag einen Überblick über verschiedene Objektivarten und ihre typischen Anwendungsgebiete geben.
Denis Bulgin, In Press PR Ltd. für Stemmer Imaging
Hier wird die Auswirkung der sogenannten Modulationstransferfunktion (MTF) einer Optik auf das auf den Sensor projizierte Bild ersichtlichBild: Stemmer Imaging
