Erfahren Sie, wie wir mit moderner Kamerasteuerung, optimierter OCR und intelligenter Logik eine schlanke, aber extrem leistungsfähige Lösung geschaffen haben – von den ersten Hürden bis zur finalen Echtzeit-Auswertung.
Kurzform
ConveyorVision vereint robuste Kamerasteuerung, performante OCR, smarte Förderband-Logik, modulare Plugin-Architektur und aussagekräftige Statistiken in einer .NET-Architektur. Dank Simulator, Live-Histogramm und transparentem Feedback können neue Features schnell entwickelt, getestet und beim Kunden sofort eingesetzt werden.
Die Entwicklung war nach 1 Monat abgeschlossen.
Einleitung
ConveyorVision ist eine .NET-basierte WPF-Applikation, die speziell dafür entwickelt wurde, Datumsaufdrucke auf Verpackungsschachteln in Echtzeit auf Förderbändern zu erkennen und auszuwerten. Hinter der Oberfläche verbirgt sich ein modularer Aufbau aus:
- Kameraservice (DirectShow-basiert)
- OCR-Service (Deep-Learning)
- Segmentierungs- und Logik-Engine
- Statistik- und Visualisierungsmodul
- PLC-Anbindung (Siemens LOGO! per Modbus)
- Simulator und Unit-Tests
Kern-Features
- Dynamische Kamerasteuerung
- Auflösung, FPS, Bildformat (RGB24 / MJPG), Flip & Rotation in 90°-Schritten
- Manuelle Belichtungszeit, Gain, Helligkeit, Kontrast, Weißabgleich
- ROI (Region of Interest) für Cropping & Histogramm-Overlay
- Bis zu 30 FPS im beschnittenen Ausschnitt
- Hochperformante OCR-Pipeline
- Tesseract-Konfiguration mit Bruteforce-Optimierung
- Deep-Learning-Fallbackmodelle für schwierige Cases
- Whitelist-Filter, DPI-Anpassung, Graustufen-Conversion, 24 bpp-Modus
- ROI-Crop für fokussierte Erkennung
- Intelligente Förderband-Logik
- Erkennung, ob eine Schachtel bereits im Sichtfeld ist (keine Lichtschranke nötig)
- Automatisches Auslösen von Aktoren per Siemens LOGO! über Modbus
- Handling von Mehrfachschachteln, Stausituationen und „Leerlauf“
- Echtzeit-Statistik & Visualisierung
- Gestapelte Zeitintervalle (10 Sekunden bis Minuten) für valide vs. invalide Schachteln
- Live-Diagramme ohne Achsenbeschriftung, nur dezente Rasterlinien
- Kennzahlen: Gesamt, Min/Max, Durchschnitt, Start-/End-Zeit
- Simulations-Modus & UI-Feedback
- Integrierter Dispatcher-Timer zum Testen von Modulen
- Histogramm-Overlay und transparente Masken für intuitive ROI-Justage
- „Ampel“-Feedback (grün/rot) mit kontrastäquivalentem Vordergrundtext
- Modulare Architektur & Qualitätssicherung
- Plugin-Verfahren erlaubt einfache Erweiterung um neue Module
- Saubere Trennung von Services, ViewModels und Utilities
- Umfangreiche Unit-Tests für Kamera, OCR, Segmenter und Statistik
- Funktionsgarantie dank automatisierter Testläufe
- Daten-Logging & Cloud-Anbindung
- Lokale CSV/TXT-Protokolle für Frames, Performance und Segmente
- Optionaler Upload auf Server oder Cloud (REST/FTP)
- Persistente Settings via JSON und Reflection
Entwickler-Einblicke: Herausforderungen & Lösungen
- Falsche SPS-Server-IP
Stundenlanges Debugging:
✓ Kabel?
✓ LOGO!-Firmware?
✓ .NET-Modbus-Client?
Am Ende half nur end-to-end-Tracing im BackgroundWorker. - Relaiskarte vs. LOGO!
Ursprünglich planten wir, Ventile direkt per Relais anzusteuern. Dank stabiler Bildlogik konnten wir dies umgehen und die SPS-LOGO! per Modbus zuverlässig nutzen. - Wegfall der Lichtschranke
Intelligente Bild-Erkennung erkennt „Schachtel da/Schachtel weg“ rein softwarebasiert – die externe Lichtschranke wurde obsolet. - Statistik-Darstellung
OOTB kein fertiges Diagramm für gestapelte Buckets verfügbar. Wir haben mit OxyPlot eigene RectangleBar-Series und fest definierte Zeitraster (10 s / 1 min) implementiert.
Performance-Optimierung
- Kamera-Tuning
- Kürzere Belichtungszeiten, MJPG-Encoding
- Dynamische Framerate-Limits → Förderband schneller
- OCR-Modelle
- Bruteforce-Tuning (Englisch/Deutsch, PSM-Varianten, DPI, Whitelist etc.)
- Deep-Learning-Fallback für komplexe Texte
- ROI & Filterketten
- Nur relevante Bildteile verarbeiten
- Kontrast- und Scharfzeichnungsfilter steigern Erkennungsrate
Ergebnis:
Statt 0,2 Bilder/s auf altem Laptop heute 5–10 FPS (bis 30 FPS im ROI) auf moderner Hardware.
Qualitätssicherung & Bruteforce-Tuning
- Brute-Force-Skripte über Tage:
Testen aller OCR-Kombinationen auf Videomaterial - Automatisierte Auswertung:
CSV- und Performance-Metrics pro Konfiguration - Unit-Tests für alle kritischen Klassen:
Kamera-Initialisierung, Formatwechsel, Puffer-Callbacks, Segmenter-Logik
Test-Video aus der Entwicklungszeit (Alphaversion)
Jetzt mehr erfahren und testen:
https://tb-software.ch/page/conveyorvision-applikation-industrielle-bildverarbeitung-fuer-foerderbaender/