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2. Kandidatenerkennung

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Abb. 53 Übersicht über die Kandidatenerkennung

Der Zweck der Kandidatenerkennung ist es, Kandidaten (d. h. potenziell gute Teile, die „Kandidaten“ für die nächsten Schritte des Assistenten sind) anhand ihrer Grösse zu erkennen. Der Erkennungsalgorithmus von EYE+ filtert Elemente heraus, die im Bild zu klein oder zu gross sind. Folgende Elemente sollten ausgefiltert werden:

  • mehrere sich berührende Teile werden als ein einziges Teil erkannt

  • Trümmer auf der Plattform

  • Formen oder Schatten der Produktionsplatte (z. B. Produktionsplatte mit Rillen)

Tipp

Die Kandidatenerkennung kann sogar ein Teil herausfiltern, das mit der falschen Seite nach oben ausgerichtet ist, wenn die Grösse dieser Seite nicht der Grösse der gewünschten Oberseite entspricht.

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Abb. 54 Die Ausrichtung der Teile wird anhand ihrer Grösse gefiltert. Teile, die in diesem Fall falsch ausgerichtet sind, sind flächenmässig kleiner und werden daher herausgefiltert.

Am Ende dieses Schrittes sollten Sie möglichst viele freistehende Teile haben, die von einem grünen Rechteck (einem sogenannten Begrenzungsrahmen oder Bounding Box) umgeben sind, und möglichst wenig Elemente von falscher Grösse (Staub, Hintergrundelement, …), die fälschlicherweise als Teile betrachtet werden.

Segmentierungsbild

Alle Einstellungen, die Sie in diesem Schritt vorgenommen haben, werden verwendet, um ein Schwarz-Weiss-Bild zu erzeugen, in dem nur die Kandidaten weiss dargestellt sind. Dieses sogenannte Segmentierungsbild hilft dem System, die Eingabedaten schneller zu verarbeiten. Um das resultierende Segmentierungsbild zu sehen, können Sie auf die Punkte unter dem Standardbild klicken, um zwischen diesem und dem Segmentierungsbild zu wechseln.

Dies kann Ihnen bei der Entscheidung helfen, ob für Ihre Anwendung ein benutzerdefinierter Untersuchungsbereich notwendig ist (siehe nächste Seite für weitere Einzelheiten).

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Abb. 55 Wechsel zwischen Standard- und Segmentierungsbildern