你总是需要它们，在任何地方都能看到它们:在金属加工中，在建筑工地，几乎在每个工具箱中……好旧的手刷。无论是经典的通用刷子还是特殊应用的刷子，德国的Lessmann GmbH公司几乎都在其范围内。它的形状多种多样，从直线型到符合人体工程学。但它们都有一个共同点:木制的身体完全由未经处理的红山毛榉制成。根据不同的型号，它们在手柄的末端也有两个挂孔。生产完全自动化，高度理性。为了确保自己所声称的手刷木的卓越品质，莱斯曼多年来一直依靠经典的图像处理。但现在“德国刷子公司”已经实现了一个来自巴伐利亚系统的西蒙IBV有限公司的图像处理系统，使用鲁棒id工业相机和SIMAVIS®H图像处理软件，可以特别可靠地检测甚至几乎察觉不到的公差偏差。
应用程序
以每小时1500块的生产速度全自动铣削的灌木木材，通过定时循环链从铣床上取出，并被推到纵向传送带上。传送带上安装了多摄像头系统，可以检查2 ~ 6排手刷木材是否有裂纹、开裂、尺寸等缺陷。“测试任务的要求特别高，因为未经处理的铜山毛榉的颜色和颗粒有很大的差异。例如，裂缝并不总是能与深色颗粒清晰地区分开来，”Simon IBV授权签章人Daniel Simon解释道。但选择木型有充分的理由:一方面，红山毛榉由于其优良的性能，如特殊的硬度，推荐用于制作手刷。另一方面，可持续性发挥着重要作用。Lessmann可以从周边地区采购灌木木材，这样既支持了区域林业，又避免了运输路线。
而木材通过传送带的生产，一共有四个idGigE uEye FA型摄像机由所谓的增量编码器触发。这个传感器对皮带的位置做出反应，因此刷体位置的任何变化都被皮带运动检测到。每个相机捕获的图像被抵消2.5毫米，所以每个相机每10毫米拍摄一个新图像。捕获的图像被丢弃，直到第一个相机检测到视野中有一个木制的身体。从这一点开始，其他三个相机被激活，每个相机最多可以拍摄35张照片。图像的数量受到相机1的限制，因为一旦没有更多的刷体可见，它就输出。
形状测试说明:刷体的外形尺寸是否在公差范围内?刷体是否不对称或变形?孔的直径和位置是否正确?IDS相机采集到的图像在采集的同时进行预处理和合成。因此，在评估期间，图像采集以及下一个画笔的预处理已经可以进行。来自四个偏移相机的相同情况的单独图像被裁剪、缩放并通过软件合并成一张整体图像。刷体的评估与不同的加权标准为每个相机。权重通过评价标准的测试序列来完成。在第一步，粗略几何因素，如长度、宽度、高度、对称性和形状偏差的评估。
图形表面检查:允许深色或有色区域吗?有粗糙的地方或裂缝吗?检查刷体上的孔的位置和重叠，然后逐步进行表面检查。
Simon IBV的系统集成商Matthias Eimer解释说:“首先，根据设定值规范对暗区进行分割和评估。”“然后，根据设定值规范搜索、挑选和评估偏离的变色。”甚至粗糙点的公差也可以在目标值中设定，并随后进行评估。只有在逐帧评估的最后一步，相机才会搜索裂缝。最后，从各个视图的评估中形成并合并整体结果。系统总共检查32个设定值，其中仅27个设定值就符合精确定义的公差规范。
图形表面检查:允许深色或有色区域吗?有粗糙的地方或裂缝吗?FA家族使用的uEye相机特别坚固，因此注定要在刷子工厂这样恶劣的环境中使用。摄像机外壳、镜头管及可拧接接头符合防护等级IP65/67的要求。由于集成了图像存储器，它们也最适合这里所需的多相机操作，因为这将图像捕获与图像传输分离，并在此应用程序中实现图像传输之前的缓冲。带有GigE Vision固件的GV-5280FA工业相机配备了索尼的IMX264 2/3”全球快门CMOS传感器，也提供了优秀的图像质量，高光敏性和异常高的动态范围。使用的四个CMOS相机提供几乎无噪声，非常高对比度的5万像素图像。正是这些特点，相机模型推荐自己使用在苛刻的笔刷测试。
“这款相机分辨率合适，索尼传感器非常好，防护等级也达到了要求，”丹尼尔·西蒙(Daniel Simon)总结挑选标准时说。
IDS相机很容易集成，正如Daniel Simon从他与IDS多年的合作中了解到的那样，这符合公司的座右铭“这很容易”。解决方案的核心是解决方案提供商专门开发的软件。
图:结果输出软件
SIMAVIS®H是一款可以快速组装完整解决方案的图像处理软件。这款机器视觉软件基于ProVision®(前SIEMENS开发)和HALCON，这是一款集成开发环境的工业图像处理综合标准软件。这使得每个人都能适应测试木质刷体的要求:“缺陷的检查是由我们单独手工编写的，我们在木质表面领域有很多经验。公差阈值可以根据不同的特性设置多个设定值，”Daniel Simon强调道。SIMAVIS®H为成品系统的操作人员提供了直观的用户界面，包括手动和自动操作，包括类型管理、设定值菜单、授权概念、语言切换、统计模块等。
前景
“通过控制，自动进一步处理是可能的。有了新的成像解决方案，现在可以更可靠地检测木材缺陷。被列为优质木材的缺陷木体的比例已从2%左右降至不到1%，”董事总经理Jürgen Lessmann解释道。后续的钢丝刷体填充已经是全自动的，完成的手刷的包装在未来可以借助机器人进行。由于改进了对木体的控制，以前对成品手刷的手工质量控制可以省去。包装前，这是由SCARA机器人，只有一个简短的视觉检查是必要的。这减轻了机器人员的负担，提高了生产效率。
在这个典型的应用中，人工智能的使用在未来也提供了进一步的潜力。Jürgen Lessmann预测:“人工检查操作将被淘汰，人工智能可能会进一步改善检查结果，从而进一步实现生产自动化。”而且不仅适用于用好木材制成的刷子:多摄像头测试系统可以适用于无数的产品和材料。
