Über einen Schwellwert gebrochene hell/dunkel Filme
werden als Sequenz gespeichert, große Substratflächen
können in kleinen KB großen Filmen gespeichert werden.
Runde Lotball-Formen können durch seitliche Beleuchtung
über das Dunkelfeld in Ihrer Höhe bestimmt werden.
ScheitelpunktDunkelfeldAnalyse (SPDA)
PatControl verfügt über Pixelsensoren, die über die integrierte Scriptsprache Lua ausgelöst werden. Jedes Script ist mit einem Prüfplan verbunden, der sich von der Prozesssteuerung beliebig laden lässt, z.B. Rotationsprüfpläne.
Jeder Trigger an der Kamera löst Events an das jeweilige Script aus, das nun die vorhandenen Pixelsenoren anstößt, genau so, wie es die Objekterkennung für Ihrer Teile benötigt.
Lua bekommt vom Prüfplan benutzerdefinierbare Parameter in Form von Events. Mit diesen ist es möglich, noch während der Laufzeit der Maschine ggfl. Position und Art der Sensoren zu verändern. Auch diese Parameter kann Lua nachführen,z.B. aufgrund von Trends der Messungen oder über den Stichprobenumfang.
(Dynamic -SPC "StatisticProcessControl")
Die Sensorergebnisse (PatResults) können als gesamtes Prozessergebnis auf der Oberfläche von PatControl als Rechtecke,Kreise,Dreiecke und Texte Dargestellt werden, sowie Datenübertragungen und Schaltzustände auslösen.
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| Schärfen und Schwellwert/Farb Sensoren sind Pixeloperationen pro Fläche, und geben Information über Verteilung und Helligkeit der Bildpunkte im statistischen Mittelmaß. | Kantendetektoren kollidieren mit Helligkeits übergängen, und ermitteln die statistische Übergangsmitte. | Die zusammenhangs- anlayse findet in einem Bereich alle Pixelschlüsse, und bildet daraus numerische Objekte. | Kantenverfolgung sind logische Operatoren die dem kantenverlauf eines Objektes nachlaufen und dabei eine numerische Vektor- isierung des Objektes erzeugen. | Dunkelfeldanalyse |
Der Schärfensensor liefert bei strukturgebenden Substraten, einen hochauflösenden Wert zwischen
0.0 bis >100.0 und beschreibt damit die Schärfe des Ausschnittes.Je nach Objektiv verläuft die Kurve nicht linear und muss für die verwendete Apertur aproximiert werden.Kennt man eine Refrenzhöhe lässt sich über die Prüfplanprogrammierung in LUA eine hochpräzise Höhenmessung herstellen.
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LIDAR Systeme sind eine sehr gute option genaue Informationen über das Umfeld autonomer Systeme zu erlangen. Dennoch kann ein Multicore Edge -Detector der intelligent Informationen aus dem laufenden Bild gewinnt wesentlich preisgünstiger und unempfindlicher realisiert werden.
Neuronal Edge Detector with 10 CPU-Cores
Jede Linie der Image -Vektorisierung hat Merkmale die mit der Fluss Richtung auch farblich dargestellt werden kann. Worms sind Kantenverfolger,die nach dem Pledge-Algorithmus Objekte auf ihrer Kontur verfolgen.Dabei erzeugen diese auf 8 möglichen Richtungsvektoren laufzähler. Nach erreichen einer Abbruchbedingung hat der Prozess eine numerische Vektorisierung des Bauteils hergestellt.
Als Labeling wird das Verfahren bezeichnet,bei dem zusammen gehörende Bildpunkte als separate Objekte erfasst werden.Dies geschieht durch den integrierten Labeldetektor, der auf aktuellen Rechnern in der Lage ist, bis zu 1 Million Rechtecke pro 10s zu generieren. Der Detector ist in dieser Form seit langem im Einsatz und bewährt, z.B. bei der Masseninspektion von Wafern.
Zu sehen ist wie der Pledge -PixelSensor versucht aus einem Irrgarten ähnlichen Strukturgebilde zu entkommen.Bei dieser Operation erzeugt der Suchkopf Daten entlang der Kollisionsgrenzen, die durch Helligkeitsübergänge erkannt werden. Dieses Verfahren generiert Vektorinformationen die über die Struktur des Objektes weiterführende Merkmalskreterien liefert.
Die Echtzeit - Video -Vektorisierung ist seit Anbeginn der Computergeschichte immer ein Teil der Entwicklung. Gerade heute wo autonome Systeme die Umwelt erfassen müssen, bedarf es Hoch -Geschwindigkeits -Algorithmen die in der Lage sind nicht nur Die Informationen zu erzeugen, sondern daraus einen Handlungsbedarf abzuleiten.
