In der Bildverarbeitung erlauben 3D-Systeme Auswertungen mit wesentlich höherer Genauigkeit. Aber hierfür muss ein 3D-Messsystem passend spezifiziert werden und im Rahmen der Systemspezifikationen müssen die Vor-und Nachteile der denkbaren Varianten sorgfältig gegeneinander abgewogen werden.

Die stetig zunehmende Messgenauigkeit industrieller Bildverarbeitungssysteme ist bemerkenswert. Sie beruht nicht nur auf der schnelleren Datenverarbeitung und der höheren Pixelzahl der Sensoren, sondern auch auf den Fortschritten beim Design der Kameramodule. Neue Sensortechniken und Software-Algorithmen, die nicht nur mit Sub-Pixel-Genauigkeit messen können, sondern auch 3D-Informationen verarbeiten, werden heute besser ausgenutzt.
Wenn wir auf kamerabasierte Messsysteme, wie sie vor knapp zehn Jahren verwendet wurden, zurückblicken, ist der Unterschied zu heute enorm. Damalige Kameras erlaubten gerade einmal Bilder mit 640x480 Pixel Auflösung, was zu häufigen Fehlermeldungen führte, da alle Messungen pixelbasiert waren.
Selbst wenn der Übergang zu Sub-Pixel-Messungen mit einbezogen wird - mit kalibrierten Systemen, die enorme Verbesserungen mit sich brachten - mussten die Systeme immer noch mit der falschen Vorgabe arbeiten, dass alle Objekte in einer Ebene abgebildet werden. Für 3D-Systeme gilt das nicht mehr. Die Technik kann heute eine Messgenauigkeit von mehr als 99% erzielen.

3D-Kamersysteme

Kamerabasierte 3D-Messungen lassen sich mit Ein-Kamera- oder Mehrfach-Kamerasystemen durchführen. Beide Systeme übertragen die Bilddaten an einen Multicore-PC, auf dem komplexe Algorithmen dann die Messdaten liefern.
Mehrfach-Kamerasysteme verwenden zwei oder mehr Kameras, die in einem bekannten, festen Abstand und Winkel zueinander angeordnet sind. Die von jeder Kamera gelieferte Information wird mithilfe leistungsfähiger Software-Algorithmen verglichen.
Die Alternative, wie sie im Original Microsoft Kinect Body Tracking Motion Controller für die Xbox 360 oder Sonys PSEye für die Playstation 3 verwendet wird, nutzt eine einzige Kamera in Kombination mit einem Projektor. Dabei wird ein bekanntes, strukturiertes Infrarot- oder Farblichtmuster auf das Objekt projiziert. Das Ausmaß der Verzerrung des projizierten Musters (eine plane Oberfläche ergibt keine Verzerrung) wird anschließend analysiert und über Software-Algorithmen wird die Form bestimmt.

Genauigkeit erhöhen

Je nach Projekt wird es immer eine Abwägung zwischen der geforderten Genauigkeit und den zu erwartenden Kosten geben. Falls nur eine relativ geringe Genauigkeit erforderlich ist, lässt sich schon mit zwei herkömmlichen Webcams der Arm eines Greifroboters steuern. Dafür reichen Open-Source Software-Algorithmen und ein kostengünstiger PC oder sogar nur ein Dual-Core Mobile-Prozessor aus.
Bei einer solchen Lösung würde der Nutzer aber einen Kompromiss bei der Genauigkeit eingehen und müsste darüber hinaus akzeptieren, dass die einfachen Gebrauchsprodukte eher ausfallen als industrietaugliche Systeme. Aber es wäre nicht nur die Pixelzahl, die in diesem Fall die Genauigkeit beeinträchtigte.
Sofern es die Hardware betrifft ist es offensichtlich, dass eine höhere Pixelzahl zu einer höheren Präzision führt. Algorithmen für Mehrfach-Kamera-3D-Systeme basieren aber auch auf der Annahme, dass die beiden zu vergleichenden Bilder von bekannten Positionen aus gleichzeitig aufgenommen wurden. Damit ist eine sehr genaue Synchronisation der Kameras erforderlich und Idealerweise werden in einem System die gleichen Kameratypen verwendet, um Bilder aufzunehmen.

Bei industrietauglichen Geräten, die für einen Betrieb über mehrere Jahre auch unter extremen Umgebungsbedingungen ausgelegt sind, lassen sich mechanische Spezifikationen wie die Anordnung des CCD-Sensors, Trigger-Geschwindigkeiten, Belichtungszeiten, Bildqualität und Betriebstemperatur zuverlässig vergleichen und anpassen, um somit eine optimale Belichtung zu erzielen. Die Sony 5-Megapixel GigE-Kamera XCG-575 oder ein Modul im würfelförmigen Format für platzbeschränkte Anwendungen sind Beispiele dafür.
Hinsichtlich der Software ist die Geschwindigkeit entscheidend. Die Genauigkeit lässt sich erhöhen, wenn ein leistungsfähigerer PC und/oder weniger umfängliche Software verwendet wird.

Eine Kombination aus Kamera, Software und PC

Die Messgenauigkeit von Bildverarbeitungssystemen in der Industrie wird immer besser. Die Kameratechnik entwickelt sich weiter, aber die zugrundeliegenden Prinzipien bleiben gleich: Man verwendet die besten Kameras, die das Budget erlaubt. Idealerweise kommen die gleichen Kameramodelle zum Einsatz. Dann sollten alle mechanischen Spezifikationen überprüft werden - nicht nur die Pixelzahl. Eine effiziente Software sollte auf einem schnellen, zuverlässigen PC laufen.
Durch eine verbesserte Systemzuverlässigkeit ergeben sich stabile und präzise Bilder in Sekundenbruchteilen. Damit sind 3D Sub-Pixel-Messungen möglich, mit denen sich die Genauigkeit erhöht, oder man verwendet Kameras mit geringerer Pixelzahl, was die Kosten senkt.