Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

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Machine vision. Automated visual inspection: Theory, practice and applications

2016 , Beyerer, Jürgen , Puente Leon, Fernando , Frese, Christian

The book offers a thorough introduction to machine vision. It is organized in two parts. The first part covers the image acquisition, which is the crucial component of most automated visual inspection systems. All important methods are described in great detail and are presented with a reasoned structure.The second part deals with the modeling and processing of image signals and pays particular regard to methods, which are relevant for automated visual inspection.

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From experiments to realizations: Hyperspectral systems

2012 , Michelsburg, Matthias , Le, Tan-Toan , Vieth, Kai-Uwe , Längle, Thomas , Struck, Günter , Puente Leon, Fernando

Expectations on sorting quality have increased tremendously over the last two decades, regardless of what has to be sorted: minerals, food, or waste. Although the drivers might depend on the type of material, the goal is always the same: companies want to or have to increase the sorting quality while keeping or increasing the throughput. Thus, modern fast optical inspection systems based on visual, e.g., RGB line cameras, are integrated into many production lines. For about a decade, near-infrared sensors are also used for sorting but still play a minor role compared to the huge amount of sensors working in the visible range. The advantage of the near infrared range is that light is reflected which physically interacts differently with the material than electromagnetic waves do in the visible range. Thus, the material can be characterized differently in addition to an RGB-sensor. The disadvantage of a near-infrared sensor is that it is expensive, has got less pixels, and no multi-line sensor exists so far, to mention only a few aspects. State-of-the-art near-infrared sensors are sensitive over a wide spectral range. For discriminating desired product and foreign material it is usually necessary to filter this spectral range. Hyperspectral imaging systems are ideal tools for analysis of material that has to be sorted as they acquire a complete spectrum for each single pixel instead of only three spectral values as an RGB sensor does. Although it is preferable for laboratory analysis it is the exception to the rule to put a hyperspectral imaging system into work for, e.g., mineral sorting, recycling, or food sorting, due to its slowness, expensiveness, and insensitivity.

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Automatische Sichtprüfung: Grundlagen, Methoden und Praxis der Bildgewinnung und Bildauswertung. 2., erweiterte und verbesserte Auflage

2016 , Beyerer, Jürgen , Puente Leon, Fernando , Frese, Christian

Das Lehrbuch behandelt systematisch die Bildgewinnung für die automatische Sichtprüfung. Die Autoren leiten die wesentlichen Methoden detailliert ab und stellen alle gängigen Bildgewinnungsverfahren in einem strukturierten Zusammenhang dar. Der zweite Teil des Buches ist der Bildsignalbeschreibung und der Bildauswertung gewidmet, wobei insbesondere Methoden behandelt werden, die für die automatische Sichtprüfung relevant sind. Die Autoren skizzieren die Herleitung der beschriebenen Methoden, ohne sich in mathematischen Details zu verlieren. Ihr Ziel ist, dass der Leser die Zusammenhänge wirklich versteht und das "große Bild" des Fachgebietes erkennt. Das Buch ist in sich geschlossen und bedarf zum Verständnis keiner ergänzenden Literatur. Die 2. Auflage wurde gründlich überarbeitet, inhaltlich ergänzt und aktualisiert. Neue Beispiele verdeutlichen den Bezug zur Praxis.

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XXV. Messtechnisches Symposium. Editorial

2012 , Puente Leon, Fernando , Beyerer, Jürgen

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Automatische Sichtprüfung. Grundlagen, Methoden und Praxis der Bildgewinnung und Bildauswertung

2012 , Beyerer, Jürgen , Puente Leon, Fernando , Frese, Christian

Das Lehrbuch behandelt systematisch die Bildgewinnung für die automatische Sichtprüfung. Die Autoren leiten die wesentlichen Methoden detailliert ab und stellen alle gängigen Bildgewinnungsverfahren in einem strukturierten Zusammenhang dar. Der zweite Teil des Buches ist der Bildsignalbeschreibung und der Bildsignalauswertung gewidmet, wobei insbesondere Methoden behandelt werden, die für die automatische Sichtprüfung relevant sind. Die Autoren skizzieren die Herleitung der beschriebenen Methoden, ohne sich in mathematischen Details zu verlieren. Ihr Ziel ist, dass der Leser die Zusammenhänge wirklich versteht und das "große Bild" des Fachgebietes erkennt. Das Buch ist in sich geschlossen und bedarf zum Verständnis keiner ergänzenden Literatur. Es eignet sich für Studierende der Informatik, Elektro- und Informationstechnik, der Physik und des Maschinenbaus. Ebenso wendet es sich an Ingenieure in der Automatisierungstechnik.

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