Algorithmen im Detail
Zuletzt bearbeitet von Kevin Knöller am 03.09.2026
Dieser Abschnitt beschreibt zu jedem im Prüfbild wählbaren Algorithmus die verfügbaren Einstellparameter im Detail.
Einzelnes Bauteil lokalisieren / Mehrere Bauteile lokalisieren
Beide Algorithmen suchen ein beim Einlernen erfasstes Referenzbild (Template) im Suchbereich, auch wenn es gedreht oder skaliert ist. „Mehrere Bauteile lokalisieren" zählt zusätzlich, wie oft das Template gefunden wird.
Objekt finden
| Parameter | Beschreibung | Standard / Bereich |
|---|---|---|
| Minimaler Drehwinkel | Kleinster Drehwinkel, in dem nach dem Modell gesucht wird. Negative Werte erlauben eine Drehung gegen den Uhrzeigersinn. | 0°, -180° bis 180° |
| Maximaler Drehwinkel | Größter Drehwinkel, in dem das Modell erkannt werden kann. | 0°, -180° bis 180° |
| Winkelauflösung | Genauigkeit der Winkelsuche. Kleinere Werte = präziser, aber rechenintensiver. | 1°, 1° bis 360° |
| Minimale Skalierung | Wie stark das gesuchte Modell minimal verkleinert sein darf. | 1 |
| Maximale Skalierung | Wie stark das Modell maximal vergrößert sein darf. | 1 |
| Skalierungsauflösung | Schrittweite, in der verschiedene Größen getestet werden. Kleinere Werte = genauer, aber rechenintensiver. | 1 |
| Randobjekte ignorieren | Ignoriert Objekte, die am Bildrand liegen oder nicht vollständig sichtbar sind. | Aus |
| Maximale Helligkeitsabweichung | Wie stark die Helligkeit des gefundenen Objekts vom Referenzmodell abweichen darf. | – |
| Maximale Kontrastabweichung | Wie stark sich der Bildkontrast vom Referenzmodell unterscheiden darf. Höhere Werte = robuster gegenüber Beleuchtungsänderungen. | – |
| Mindestdistanz (nur „Mehrere Bauteile") | Mindestabstand zwischen gefundenen Objekten, damit sie als getrennte Treffer gezählt werden. | – |
Bewertung
| Parameter | Beschreibung | Standard / Bereich |
|---|---|---|
| Mindestübereinstimmung | Wie hoch die Übereinstimmung mit dem Referenzmodell mindestens sein muss, damit ein Treffer akzeptiert wird. Höher = strenger, kann aber schwächere Treffer verpassen. | 70 %, 0–100 % (bei „Mehrere Bauteile": 10–100 %) |
| Anzahl Objekte (nur „Mehrere Bauteile") | Wie viele Objekte gefunden werden müssen, damit die Prüfung als bestanden gilt. | 0 |
Einzelnes Bauteil anhand Kanten lokalisieren / Mehrere Bauteile anhand Kanten lokalisieren
Wie die beiden vorherigen Algorithmen, arbeiten aber auf einem aus dem Referenzbild erzeugten Kantenbild – dadurch robuster bei wechselnder Beleuchtung. Beim Einlernen wird zusätzlich zu Drehwinkel und Skalierung (siehe oben) Folgendes berücksichtigt:
Objekt anhand Kanten finden
| Parameter | Beschreibung | Standard / Bereich |
|---|---|---|
| Schwellwert für Kantenerkennung | Wie stark ein Helligkeitsunterschied sein muss, damit eine Kante erkannt wird. Höher = weniger Rauschen, aber schwache Kanten gehen verloren. | 10 |
| Stabilisierung der Kantenerkennung | Wie tolerant die Erkennung gegenüber schwächeren Übergängen entlang einer bereits gefundenen Kante ist. Hilft bei unterbrochenen/verrauschten Kanten. | 15 |
| Vollständigkeit der Kante | Wie vollständig eine erwartete Kante vorhanden sein muss, damit sie akzeptiert wird. | 1 |
| Randobjekte ignorieren | Wie oben. | Aus |
| Maximal erlaubte Formabweichung | Wie stark eine erkannte Kante von der Sollform abweichen darf. Größer = robuster gegenüber Fertigungstoleranzen, aber ungenauer. | 0 |
| Mindestdistanz (nur „Mehrere Bauteile") | Wie oben. | – |
Bewertung: Mindestübereinstimmung (70 %, 10–100 %) sowie bei „Mehrere Bauteile" zusätzlich die Anzahl Objekte (0), analog zu den nicht kantenbasierten Varianten.
Weiße Pixel zählen
Zählt helle (weiße) Pixel im Einlernbereich, z. B. zur Füllstandsprüfung. Beim Einlernen wird die Pixelanzahl im leeren bzw. Referenzzustand gespeichert.
| Parameter | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|
| Minimale Abweichung vom gelernten Weißpixel-Wert | Liegt der aktuelle Wert unter (eingelernter Wert − dieser Wert), sinkt die Bewertung auf 0 %. Dazwischen steigt sie linear auf 100 % beim eingelernten Wert. | 1000 |
| Maximale Abweichung vom gelernten Weißpixel-Wert | Liegt der aktuelle Wert über (eingelernter Wert + dieser Wert), sinkt die Bewertung auf 0 %. Dazwischen fällt sie linear vom eingelernten Wert aus. | 1000 |
| Mindestübereinstimmung (Bewertung) | Ab welcher Bewertung (%) die Prüfung als bestanden gilt. | 70 %, 0–100 % |
Im Ergebnis werden zusätzlich die Gesamtzahl der Pixel im Bereich, die Anzahl weißer und schwarzer Pixel sowie der eingelernte Referenzwert angezeigt.
Farbprüfung
Ermittelt die Durchschnittsfarbe des Einlernbereichs und vergleicht sie mit dem beim Einlernen gespeicherten Referenzwert (räumlicher Farbabstand).
| Parameter | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|
| Mindestübereinstimmung | Ab welcher Bewertung (%) die Farbe noch als übereinstimmend gilt; die Bewertung sinkt mit zunehmendem Farbabstand zum eingelernten Wert. | 90 %, 0–100 % |
Im Ergebnis wird die gemessene Farbabweichung zum eingelernten Wert angezeigt.
Code lesen
Liest einen beliebigen Code (u. a. Barcode, DataMatrix, QR-Code, UPC/EAN) aus dem Einlernbereich.
| Parameter | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|
| Vergleichswert | Der gelesene Code wird mit diesem Wert verglichen. Ist das Feld leer, findet kein Vergleich statt und die Prüfung gilt bei jedem gelesenen Code als bestanden. | leer |
| Als Variable speichern | Speichert den gelesenen Code automatisch in einer Variablen des Arbeitsablaufs. | Aktiv |
| Variablenname | Name der Variable, unter der der gelesene Code gespeichert wird. | leer |
Im Ergebnis werden der gelesene Inhalt sowie der erkannte Code-Typ angezeigt.
Blob-Zählung
Zählt zusammenhängende Bildbereiche (Blobs) im Einlernbereich anhand von Helligkeit, Größe und Abstand.
Intensität
| Parameter | Beschreibung | Standard / Bereich |
|---|---|---|
| Polarität der Intensität | Ob helle Blobs, dunkle Blobs oder beide relativ zum Hintergrund erkannt werden. | Dunkle Blobs zählen |
| Schwellwert | Intensitätsschwellwert zur Segmentierung des Bildes. | 128, 0–255 |
| Hysterese | Zusätzliche Schwellwerttoleranz für eine stabilere Segmentierung; reduziert Rauscheinflüsse. | 1 |
Aufteilung (Vorverarbeitung zum Trennen benachbarter/überlappender Blobs)
| Parameter | Beschreibung | Standard / Bereich |
|---|---|---|
| Blobs am Rand entfernen | Entfernt Blobs, die den Bildrand berühren. | Aus |
| Strukturierungselement | Form des Elements für die morphologische Trennung: Rechteck, Ellipse oder Kreuz. | Rechteck |
| Öffnungsradius | Radius der Öffnungsoperation zum Entfernen kleiner Störungen bzw. Trennen schwach verbundener Blobs. | 0, 0–360° |
| Schließungsradius | Radius der Schließungsoperation zum Füllen kleiner Lücken innerhalb von Blobs. | 0, 0–360° |
| Schwellwert für Aufteilung | Zusätzlicher Intensitätsschwellwert zur Unterstützung der Trennung angrenzender Blobs. | 0 |
Blobs (Filterung nach geometrischen Eigenschaften)
| Parameter | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|
| Minimale Distanz zwischen Blobs | Mindestabstand zwischen zwei Blobs, damit sie als getrennte Objekte gelten. | 20 Pixel |
| Minimale Fläche eines Blobs | Kleinste erlaubte Blob-Fläche; kleinere Objekte werden ignoriert. | 0 Pixel |
| Maximale Fläche eines Blobs | Größte erlaubte Blob-Fläche; größere Objekte werden ignoriert. | unbegrenzt |
Bewertung
| Parameter | Beschreibung | Standard |
|---|---|---|
| Anzahl Blobs | Wie viele Blobs gefunden werden müssen, damit die Prüfung als bestanden gilt. | 0 |