ConveyorVision Applikation – Industrielle Bildverarbeitung für Förderbänder

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

  1. Dynamische Kamerasteuerung

Auflösung, FPS, Bildformat (RGB24 / MJPG), Flip & Rotation in 90°-Schritten

  1. Manuelle Belichtungszeit, Gain, Helligkeit, Kontrast, Weissabgleich
  2. ROI (Region of Interest) für Cropping & Histogramm-Overlay
  3. Bis zu 30 FPS im beschnittenen Ausschnitt
  4. Hochperformante OCR-Pipeline

Tesseract-Konfiguration mit Bruteforce-Optimierung

  1. Deep-Learning-Fallbackmodelle für schwierige Cases
  2. Whitelist-Filter, DPI-Anpassung, Graustufen-Conversion, 24 bpp-Modus
  3. ROI-Crop für fokussierte Erkennung
  4. Intelligente Förderband-Logik

Erkennung, ob eine Schachtel bereits im Sichtfeld ist (keine Lichtschranke nötig)

  1. Automatisches Auslösen von Aktoren per Siemens LOGO! über Modbus
  2. Handling von Mehrfachschachteln, Stausituationen und „Leerlauf“
  3. Echtzeit-Statistik & Visualisierung

Gestapelte Zeitintervalle (10 Sekunden bis Minuten) für valide vs. invalide Schachteln

  1. Live-Diagramme ohne Achsenbeschriftung, nur dezente Rasterlinien
  2. Kennzahlen: Gesamt, Min/Max, Durchschnitt, Start-/End-Zeit
  3. Simulations-Modus & UI-Feedback

Integrierter Dispatcher-Timer zum Testen von Modulen

  1. Histogramm-Overlay und transparente Masken für intuitive ROI-Justage
  2. „Ampel“-Feedback (grün/rot) mit kontrastäquivalentem Vordergrundtext
  3. Modulare Architektur & Qualitätssicherung

Plugin-Verfahren erlaubt einfache Erweiterung um neue Module

  1. Saubere Trennung von Services, ViewModels und Utilities
  2. Umfangreiche Unit-Tests für Kamera, OCR, Segmenter und Statistik
  3. Funktionsgarantie dank automatisierter Testläufe
  4. Daten-Logging & Cloud-Anbindung

Lokale CSV/TXT-Protokolle für Frames, Performance und Segmente

  1. Optionaler Upload auf Server oder Cloud (REST/FTP)
  2. 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-für-foerderbaender/

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