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Symbolfoto: Das AIT ist Österreichs größte außeruniversitäre Forschungseinrichtung

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02.12.2022
Das neue am AIT entwickelte Inline-Mikroskopieverfahren ici:microscopy zeigt die Prüfergebnisse schnell, hochauflösend und in einem großen Sichtfeld. Es erfüllt damit den Anspruch bzw. Bedarf der Fertigungsindustrie an hochperformante Qualitätsinspektionssystemen.

Die Inline-Inspektion in industriellen Prozessen, bei denen sich Teile kontinuierlich in einer Fertigungslinie bewegen, wird mehr und mehr zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die industrielle Qualitätsprüfung. Allerdings stoßen die gewünschten Erfassungsgeschwindigkeiten und die Anforderungen an eine hochpräzise Bildgebung oft an die Grenzen des physikalisch Möglichen – wie etwa ein großes Sichtfeld bei hoher räumlicher Auflösung.

Am AIT Center for Vision, Automation & Control entwickelten die Expert:innen der Forschungsgruppe High-Performance Vision Systems ein neuartiges Lichtfeld- und Photometriesystem, das diesen Zielkonflikt durch die Kombination von mikroskopischer Bildgebung mit einer speziellen Projektionsoptik zur Erzeugung eines Parallaxeneffekts löst. Dieses mikroskopische Inline-System liefert zusammen mit einer innovativen Bildverarbeitung hochauflösende 3D-Bilder bei hohen Geschwindigkeiten, indem es einen xy-Transporttisch verwendet, um die optische Perspektive zu ändern. Dies kann verwendet werden, um eine stereoskopische 3D-Topologie zu berechnen, indem eine Reihe von Bildern aufgenommen wird, während ein Objekt durch das Sichtfeld der Kamera verschoben wird.

In einer theoretischen Abhandlung wurde die zu erwartende erreichbare Tiefenauflösung und deren Abhängigkeit von den eingestellten baseline-Werten und verwendeten numerischen Aperturen berechnet. Die Wissenschaftler:innen konnten experimentell zeigen, dass auf diese Weise Scangeschwindigkeiten von bis zu 12 mm/s bei einer Tiefenauflösung von 2,8 μm und einer lateralen Abtastung von 700 nm/Pixel erreicht werden, was für eine hochpräzise Inspektion in der Fertigungsindustrie geeignet ist.

 

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Ginner, L.; Breuss, S.; Traxler, L. Fast Inline Microscopic Computational ImagingSensors 2022, 22, 7038. https://doi.org/10.3390/s22187038

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