Maschinelles Sehen bei der Flüssigkeitsreinheitsprüfung

Die Erkennung von Verunreinigungen in Flüssigkeiten ist eine Schlüsselkomponente der Qualitätskontrolle in verschiedenen Branchen, bei der selbst geringste Verunreinigungen die Produktsicherheit, Leistungsfähigkeit oder das Verbraucher-Vertrauen beeinträchtigen können. Herkömmliche manuelle Prüfverfahren, die auf menschlicher Beobachtung beruhen, weisen inhärente Grenzen auf: sie sind langsam, arbeitsintensiv und anfällig für Subjektivität, wobei die Genauigkeit im Laufe der Zeit aufgrund von Ermüdung nachlässt. Im Gegensatz dazu hat sich die Technologie des maschinellen Sehens als transformative Lösung etabliert, die Hochgeschwindigkeit, Konsistenz und präzise Erkennungsmöglichkeiten bietet, welche den strengen Anforderungen moderner Fertigungs- und Produktionsprozesse gerecht werden.

1. Kernprinzipien

Die Wirksamkeit der maschinellen Bildverarbeitung bei der Erkennung von Flüssigkeitsverunreinigungen hängt von zwei miteinander verbundenen Prozessen ab: der Bildaufnahme und der Bildverarbeitung. Zusammen wandeln diese Stufen rohe visuelle Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse über das Vorhandensein, die Größe und die Art von Verunreinigungen um.

Bilderfassung

Im Mittelpunkt der Bildaufnahme steht das gezielte Zusammenspiel von Beleuchtungssystemen und Bildaufnahmegeräten, die beide darauf ausgerichtet sind, die spezifischen Herausforderungen bei durchsichtigen oder halbdurchsichtigen Flüssigkeiten zu bewältigen. Die Beleuchtung ist entscheidend, um Kontraste zwischen Verunreinigungen und ihrem Flüssigkeitshintergrund zu erzeugen. Bei durchsichtigen Flüssigkeiten kommt häufig eine Hintergrundbeleuchtung zum Einsatz, die meist hochintensive LEDs verwendet: Indem die Lichtquelle hinter dem Behälter mit der Flüssigkeit platziert wird, erscheinen Verunreinigungen, die Licht blockieren oder streuen, als deutliche dunkle Flecken vor hellem Hintergrund. Für Oberflächen- oder Behälterwandverunreinigungen wird eine Seitenbeleuchtung bevorzugt, da diese Schatten wirft und dadurch Unregelmäßigkeiten hervorhebt.

Bildverarbeitung

Sobald Bilder erfasst sind, extrahieren Verarbeitungsalgorithmen mithilfe von drei wesentlichen Schritten aussagekräftige Informationen. Die Vorverarbeitung verbessert die Bildqualität: Filterung reduziert Rauschen (z. B. glättet Gauß-Filter die Körnigkeit), während die Kontrastanpassung (wie Histogrammausgleich) die feinen Unterschiede zwischen Verunreinigungen und Flüssigkeiten verstärkt. Anschließend trennt die Segmentierung die Verunreinigungen vom Hintergrund. Thresholding, eine einfache, aber effektive Methode, klassifiziert Pixel als „Verunreinigung“ oder „Hintergrund“ basierend auf Helligkeitswerten. Für komplexe Szenarien – bei denen Verunreinigungen sich schwer von der Flüssigkeit abheben – identifiziert die Kantenerkennung (z. B. Canny-Algorithmus) plötzliche Helligkeitsänderungen, um die Formen der Kontaminationen abzugrenzen.

2. Industrielle Anwendungen

Die Vielseitigkeit der Bildverarbeitung hat sie in Branchen unverzichtbar gemacht, in denen die Reinheit von Flüssigkeiten absolut entscheidend ist.

In der Pharmazie sind die Risiken besonders hoch: Verunreinigungen in Injektionslösungen, wie beispielsweise Glassplitter aus Ampullen oder Gummipartikel von Verschlüssen, können Patienten schwer schaden. In die Produktionslinien integrierte maschinelle Sehsysteme überprüfen jedes einzelne Produkt in Echtzeit und lehnen kontaminierte Chargen ab, bevor sie zu den Verbrauchern gelangen. Dies gewährleistet nicht nur die Einhaltung strenger gesetzlicher Vorgaben, sondern verringert auch das Risiko kostspieliger Rückrufaktionen und Schäden an der Reputation des Unternehmens.

Die Lebensmittel- und Getränkeindustrie verlässt sich auf maschinelles Sehen, um Qualität und Geschmack der Produkte zu schützen. In der Saftproduktion erkennen Systeme beispielsweise unerwünschte Samen, Schalenstücke oder Fremdpartikel, die den ersten Verarbeitungsschritten entgangen sind. Bei der Bierherstellung identifizieren sie Hefeklumpen oder Sedimente im Bier und bewahren so Klarheit und Geschmack. Durch die Gewährleistung von Konsistenz tragen diese Systeme zur Pflege des Markenimages bei und erfüllen die Erwartungen der Verbraucher hinsichtlich Sicherheit.

Im Chemiebereich, insbesondere bei Anwendungen mit hoher Reinheit wie elektronischen Chemikalien, verhindert die maschinelle Bildverarbeitung kostspielige Fehler. Selbst Spuren von Verunreinigungen in Chemikalien, die bei der Halbleiterfertigung verwendet werden, können die Funktionalität von Schaltkreisen stören. Vision-Systeme überwachen Tanks und Rohrleitungen und stellen sicher, dass Verunreinigungen frühzeitig erkannt werden, um Abfall zu reduzieren und sensible Produktionsprozesse zu schützen.

3. Herausforderungen und Lösungen

Trotz seiner Vorteile sieht sich die maschinelle Bildverarbeitung in der Praxis spezifischen Herausforderungen gegenüber, die jeweils durch gezielte Innovationen gelöst werden.

Viskose Flüssigkeiten wie Sirup oder Öle stellen eine besondere Herausforderung dar: Verunreinigungen bewegen sich langsam oder haften an den Behälterwänden, wodurch sie schwerer erkennbar sind. Fortgeschrittene Beleuchtungsmethoden, wie beispielsweise strukturiertes Licht, projizieren Muster auf die Flüssigkeit, und die Analyse der Musterdeformation zeigt verborgene Verunreinigungen auf. Bei sehr transparenten Flüssigkeiten verbessert die Multispektralbildgebung – unter Verwendung von Wellenlängen jenseits des sichtbaren Lichts – den Kontrast, indem sie die spezifischen Lichtabsorptionseigenschaften der Verunreinigungen nutzt.

4. Fazit

Die industrielle Bildverarbeitung hat das Gebiet der Flüssigkeitsreinheitsprüfung revolutioniert und bietet genaue, schnelle und objektive Prüfmethoden. Durch die Anwendung von Prinzipien der Bildaufnahme, -verarbeitung und -analyse findet sie in verschiedenen Branchen wie Pharmazie, Lebensmittel- und Getränkeindustrie sowie Chemie breite Anwendung. Trotz Herausforderungen wie komplexen Flüssigkeitseigenschaften, klein dimensionierten Verunreinigungen und Anforderungen an Hochgeschwindigkeitsproduktion wurden Lösungen wie fortschrittliche Beleuchtungs- und Abbildungstechniken, verbesserte Bildverarbeitungsalgorithmen und leistungsstarke Hardware entwickelt. In Zukunft wird die Integration mit dem Internet der Dinge (IoT), die Entwicklung intelligenter Algorithmen und die Miniaturisierung der Geräte die Fähigkeiten der industriellen Bildverarbeitung bei der Prüfung von Flüssigkeitsverunreinigungen weiter verbessern und somit zu höherer Produktqualität, gesteigerter Sicherheit sowie effizienteren Industrieprozessen beitragen.