Blob-Statistiken

Was sind Blob-Statistiken?

Blob-Statistiken sind Daten, die wir aus den trainierten/gelabelten Objekten (sogenannten "Blobs") in einem Bild verarbeiten und gewinnen. Diese Blobs sind Formen, die die Kamera erkennt und basierend auf den Trainingsdaten markiert. Wir messen unter anderem ihre Größe, Farbe und Position.

Diese Statistiken helfen uns dabei:

• Zu prüfen, ob Teile korrekt gefertigt wurden
• Objekte zu zählen und zu sortieren
• Veränderungen an Objekten über die Zeit zu beobachten
• Präzise Messungen vorzunehmen

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Warum es wichtig ist

• Probleme frühzeitig erkennen – Defekte wie Kratzer, fehlende Teile oder Fehlausrichtungen erkennen, bevor daraus größere Probleme werden
• Zeit und Aufwand sparen – Qualität automatisch prüfen, statt manuell zu inspizieren
• Produktion beschleunigen – Inspektion direkt an der Fertigungslinie optimieren
• Mit extremer Präzision messen – Genauigkeit auf Pixelebene
• Daten vielseitig nutzen – Ergebnisse an Node-RED senden für Dashboards, mathematische Berechnungen, Qualitätskontroll-Entscheidungen (QC) oder zum Auslösen von Alarmen
• Kontinuierliche Verbesserung vorantreiben – Trends verfolgen, Einheiten vergleichen und Prozesse mit realen Messwerten verfeinern

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1. Formen in Bildern finden

Zunächst suchen wir nach Blobs (Formen) im Bild. Wir zeichnen Umrisse um jede Form.

• Konturen: Linien um die Formen
• Bounding Box: Ein Rechteck, das den Blob umschließt

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2. Schwerpunkt vs. geometrischer Mittelpunkt

• Schwerpunkt (Centroid): Der Massenmittelpunkt der Form.

• Geometrischer Mittelpunkt: Der Mittelpunkt des kleinsten Rechtecks, das die Form vollständig umschließen kann, unabhängig von ihrer inneren Struktur.

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3. Länge der Haupt- und Nebenachsen

Diese geben an, wie lang und breit eine Form ist.

• Hauptachse (Major Axis): Der längste Abschnitt
• Nebenachse (Minor Axis): Der kürzeste Abschnitt

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4. Orientierung (Winkel)

Dieser Wert gibt an, wie geneigt die Form ist.

• Winkel: Gemessen von der linken Seite (horizontal)
• Anwendungsfall: Hilft, die Orientierung des Teils zu bestimmen

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5. Fläche (Pixelanzahl)

Die Fläche ist die Größe des Blobs, gemessen an der Anzahl der Pixel, die er einnimmt.

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6. Durchschnittsfarbe

Wir können ermitteln, welche Farbe der Blob im Durchschnitt hat.

• Ideal zur Prüfung von Lackierungen, Etiketten oder Farbdefekten
• Funktioniert mit jedem Farbformat (RGB, BGR usw.)

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7. Komplexe Formen mit Löchern

Manche Formen haben Löcher im Inneren, wie Unterlegscheiben oder Dichtungen. Wir können sie dennoch präzise vermessen.

• Erkennt alle Innen- und Außenkanten
• Verarbeitet mehrschichtige Formen

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8. Praxisbeispiele

Branche	Anwendungsbeispiel	Verwendete Blob-Daten	Nutzen
Automobilfabrik	Defekte Teile erkennen	Fläche, Farbe, Form	Weniger Fehler
Elektronik	PCB-Komponenten prüfen	Position, Größe	Bessere Qualität
Pharmazie	Tabletten zählen	Anzahl, Farbe, Größe	Korrekte Dosierung
Lebensmittel	Verpackungssiegel prüfen	Umfang, Farbe	Lecks vermeiden
Textil	Stoffmängel erkennen	Fläche, Farbe	Weniger Ausschuss
Metallteile	Ausschnitte vermessen	Lochgrößen, Winkel	Exakte Designtreue

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9. Was das System bereitstellt

Merkmal	Bedeutung
Schwerpunkt (Centroid)	Wo sich der Massenmittelpunkt des Blobs befindet
Mittelpunkt	Mittelpunkt des kleinsten umschließenden Rechtecks
Winkel	Wie geneigt die Form ist
Hauptachse	Längster Abschnitt des Blobs
Nebenachse	Kürzester Abschnitt
Umfang	Länge des Umrisses
Fläche	Anzahl der Pixel innerhalb der Form
Farbe	Durchschnittsfarbe innerhalb des Blobs