Praxisgerechte Vorgehensweisen zur Evaluation klassifizierender Bildverarbeitungssysteme
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Ralph Neubecker
Ralph Neubecker ist Professor an der Hochschule Darmstadt für das Gebiet Industrielle Bildverarbeitung. Davor hat er bei der SCHOTT AG an der Entwicklung und Projektierung von Inspektionssystemen gearbeitet.
and
Michael Heizmann
Prof. Dr.-Ing. Michael Heizmann ist Institutsleiter am Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT). Hauptarbeitsgebiete: Mess- und Automatisierungstechnik, Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung, Bild- und Informationsfusion.
Zusammenfassung
Bildverarbeitungssysteme finden immer größere Verbreitung in der Industrie, zum Beispiel für Prüfanwendungen in der Qualitätssicherung. Für Anwender ist es wichtig, die Eignung für eine konkrete Aufgabe sicher beurteilen zu können. Während dies bei messenden Bildverarbeitungssystemen sehr gut im Rahmen von Standardverfahren erfolgen kann, stehen für klassifizierende Bildverarbeitungssysteme kaum anerkannte Verfahren bereit. Zudem stellt sich heraus, dass eine detaillierte, statistisch belastbare Fähigkeitsanalyse bei solchen Systemen in der industriellen Praxis oft nicht durchführbar ist. Unabhängig von konkreten Fähigkeitskennzahlen soll in diesem Beitrag eine Reihe von vereinfachten Vorgehensweisen vorgeschlagen werden, mit denen notwendige Informationen und Daten erhoben werden können. Diese sind mit unterschiedlichem Aufwand durchführbar und auf deren Grundlage können Systembewertungen mit unterschiedlicher Detailtiefe und Belastbarkeit abgeleitet werden.
Abstract
Image processing systems are used in a constantly increasing number of industrial applications, for instance in testing for quality control purposes. For users, it is of particular importance to be able to evaluate the system capability for a specific task. The capability of measuring image processing systems can very well be estimated in the framework of standard procedures. In contrast, there is a lack of acknowledged procedures for classifying image processing systems. Moreover, it turns out that detailed system analyses, which provide statistically reliable characteristic numbers, are often not feasible in industrial contexts. This paper aims to suggest several procedures to collect information and data on the capability of an image processing system, independent of particular quantitative capability measures. The suggested procedures require different levels of effort. Their results establish the basis for system evaluations, offering different levels of detail and different depth of information on the assessed system.
About the authors
Ralph Neubecker ist Professor an der Hochschule Darmstadt für das Gebiet Industrielle Bildverarbeitung. Davor hat er bei der SCHOTT AG an der Entwicklung und Projektierung von Inspektionssystemen gearbeitet.
Prof. Dr.-Ing. Michael Heizmann ist Institutsleiter am Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT). Hauptarbeitsgebiete: Mess- und Automatisierungstechnik, Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung, Bild- und Informationsfusion.
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© 2018 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston
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