DE4322870C1 - Verfahren und Anordnung zur Beurteilung des Erfolges von Reinigungsprozeduren an verschmutzten Oberflächen - Google Patents

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Beurteilung des Erfolges von Reinigungsprozeduren an verschmutzten Ober­ flächen unter Einsatz eines opto-elektronischen Bilder­ fassungs-, Bildverarbeitungs- und Bilddarstellungssystems und eine Anordnung zum Durchführen des Verfahrens.

In Produktionsanlagen der Chemie, Pharmazie und insbe­ sondere der Nahrungsmittel- und Getränkeindustrie kommen heute fast ausnahmslos automatisierte Reinigungsverfahren bzw. -prozeduren zur Anwendung, wobei sämtliche Anla­ genteile einer sogenannten CIP-Reinigung unterzogen wer­ den (CIP: Cleaning in place, was soviel bedeutet wie: Reinigung an Ort und Stelle im Durchfluß). Die Dauer der Reinigung, d. h. der Eingriff des Reinigungsmittels auf die zu reinigende verschmutzte Oberfläche, die Wahl des Reinigungsmittels und das Reinigungsverfahren selbst ba­ sieren in der Regel auf empirischen Erfahrenswerten, wo­ bei diese oftmals erst beim Einfahren und Erproben der Anlage ermittelt und festgelegt werden.

Da sich über die Nutzungsdauer einer Produktionsanlage einerseits die Produktionsbedingungen und andererseits aber auch die Betriebsbedingungen des Reinigungsverfah­ rens ändern können, muß in Zeitabständen eine Überprüfung des Reinigungserfolges vorgenommen werden. Dies geschieht unter Umständen unmittelbar durch visuelle Augenschein­ nahme reinigungskritischer Bereiche der Anlage, durch laboranalytische Untersuchungenn ausgewählter, an reini­ gungskritischen Stellen der Anlage angeordneten und aus dieser leicht entfernbaren Testflächen oder mittelbar durch laufende Qualitätskontrolle des Produktes.

Es wurde in diesem Zusammenhang bereits vorgeschlagen, besonders reinigungskritische Bereiche, beispielsweise jene eines Tanks, mit einem Bildaufnahmegerät, bei­ spielsweise einer Videokamera, zu überwachen und auf der Grundlage der auf diese Weise gewonnenen visuellen Informationen, die über ein Bildwiedergabegerät, einen handelsüblichen Monitor, dargestellt werden, den Erfolg der Reinigungsprozedur zu überprüfen und ggf. zu verfol­ gen. Ein derartiges Verfahren kann zwar zeitnah zur Rei­ nigungsprozedur durchgeführt werden, die aus ihm zu ge­ winnenden Informationen sind jedoch qualitativer Natur und mit ihrer Hilfe ist es in der Regel nicht möglich, den Reinigungsprozeß reinigungskinetisch optimal und öko­ nomisch - und damit auch umweltfreundlich - zu gestalten.

Die anderen eingangs genannten Überwachungsverfahren des Reinigungserfolges (Testflächen, Qualitätskontrolle), die unmittelbar oder mittelbar quantitative Aussagen über den Zustand der zu reinigenden verschmutzten Oberfläche ma­ chen können, sind nicht zeitnah anwendbar und eignen sich daher nur begrenzt zur Beurteilung des Reinigungserfolges und keineswegs zur Verfolgung und Aufzeichnung reini­ gungskinetischer Vorgänge.

Zur Beurteilung der Oberflächenveränderung von Gegenstän­ den sind bislang eine Reihe von Verfahren bekannt gewor­ den, bei denen die jeweilige Oberfläche über eine Video­ kamera aufgenommen und ein von dieser abgeleitetes Bildsignal anschließend quantitativ weiterverarbeitet wird. In der DE 41 39 107 C1 ist in diesem Zusammenhang ein Verfahren zum Feststellen und Auswerten von Oberflächenveränderungen an natürlicher oder künstlicher Bewitterung ausgesetzten Probestücken beschrieben, bei dem die Probestücke vor und während der Bewitterung in vorgebbaren zeitlichen Abständen mittels einer elektronischen Kamera unter definierten und reproduzierbaren Beleuchtungs- und Abbildungsbedingungen aufgenommen, die Bilder digitalisiert, in einem Rechner gespeichert, mittels des Rechners Graustufenhistogramme der Bilder hergestellt, durch Differenzbildung zwischen den Graustufenhistogrammen des unbewitterten und des bewitterten Probestückes die Oberflächenveränderungen als Funktion der Bewitterung ermittelt und die Veränderung graphisch oder tabellarisch dargestellt werden.

Aus der DE 42 01 935 A1 ist weiterhin ein Fehlerermitt­ lungsverfahren bekannt, bei dem eine Abbildung eines durch ein Licht beleuchteten Prüfgegenstandes von einer Videokamera aufgenommen und eine Fehlerermittlung des ge­ prüften Gegenstandes auf der Basis eines Bildsignales von dieser Videokamera weitergeleitet wird. Dieses Verfahren ist gekennzeichnet durch ein Zusammenstellen von zwei Inspektionszonen, die einander benachbart sind und eine vorgegebene Größe auf einem Bildschirm besitzen, die durch das Bildsignal gebildet wird, ein Aufspeichern der Helligkeit jeder dieser beiden Inspektionszonen auf den ganzen Bildschirm und ein Weiterleiten einer Fehlerbeur­ teilung, wenn ein Unterschied zwischen diesen aufgespei­ cherten Werten einen vorgegebenen Schwellenwert über­ steigt.

Die DE 41 33 315 A1 beschreibt schließlich eine Vorrich­ tung zur Prüfung einer Oberfläche, in der ein zu prüfen­ der Gegenstand von einer Lichtquelle angestrahlt und die übertragene oder vom Gegenstand reflektierte Lichtstrah­ lung von einer Videokamera aufgenommen wird und ein von der Videokamera abgeleitetes Bildsignal durch einen elek­ tronischen Prozessor zur Ermittlung von fehlerhaften Stellen auf dem zu prüfenden Gegennstand verarbeitet wird. Die bekannte Vorrichtung enthält unter anderem eine Ein­ richtung zur Gewinnung eines Bildsignals, einen Analog- Digital-Wandler, einen Speicher und jeweils eine Einrich­ tung zur Erzeugung eines Histogrammsignals, zum Setzen eines kleinen Fensters auf einem Bildschirm, zum Setzen einer Fensteradresse zum Abtasten des Speichers sowie zur Beurteilung des Vorhandenseins einer fehlerhaften Stelle.

Sowohl die betriebliche Praxis als auch die mit der Aus­ legung und Optimierung von Reinigungsverfahren für die eingangs genannten Anwendungsgebiete befaßte Fachwelt suchen seit langem nach Methoden zur Aufzeichnung reini­ gungskinetischer Vorgänge auf der Grundlage zeitnaher quantitativer Informationen über den momentanen Zustand der zu reinigenden verschmutzten Oberfläche und zur quan­ titativen Überprüfung des Reinigungserfolges. Verfahren nach dem vorgenannten druckschriftlich benannten Stand der Technik sind jedenfalls nicht geeignet, die vorste­ hend erwähnten reinigungstechnischen Probleme einer be­ friedigenden Lösung zuzuführen.

Es ist Ziel der vorliegenden Erfindung, den vorstehenden Bedürfnissen mit relativ einfachen Mitteln abzuhelfen.

Das Ziel wird durch Anwendung der Merkmale im Anspruch 1 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen des Verfahrens gemäß der Erfindung sind Gegenstand von Unteransprüchen. Eine Anordnung zum Durchführen des vorgeschlagenen Verfahrens wird durch Anwendung der Merkmale im Nebenanspruch 6 realisiert, wobei vorteilhafte Ausgestaltungen der vor­ geschlagenen Anordnung Gegenstand weiterer Unteransprüche sind.

Die Erfindung nutzt die Erkenntnis, daß die zu reinigende verschmutzte Oberfläche charakteristische Farbwerte auf­ weist. Wird nun, wie dies die Erfindung vorsieht, ein de­ finierter Bildausschnitt in eine Vielzahl von eine Bild­ matrix bildenden Bildelementen aufgeteilt, so ist jedem dieser Bildelemente ein Farbwert eigen. Wird dieser Farb­ wert nun über ein geeignetes Bildaufnahmegerät erfaßt und schließlich in ein digitales Farbwert-Signal f_i umgewan­ delt, so entsteht eine den Bildausschnitt beschreibende, digitale Bildmatrix, ein sogenanntes digitales Schmutz­ bild. Der Farbwert und das daraus resultierende digitale, diskrete Farbwert-Signal f_i sind von der spektralen Energieverteilung und der Intensität der vom jeweiligen Bildelement ausgesandten Strahlung abhängig. Die Farb­ werte setzen sich jeweils aus dem Grundfarbwert der Ober­ fläche und/oder den abzutragenden Verschmutzungen zusam­ men. Einem bestimmten real existierenden Schmutzbild ist jeweils eine unverwechselbare digitale Bildmatrix, ein digitales Schmutzbild, zugeordnet, wobei Reinigungspro­ zeduren an der zu reinigenden Oberfläche durch Abtrag von Verschmutzungen Farbveränderungen hervorrufen, die sich wiederum in einer eindeutigen und unverwechselbaren neuen digitalen Bildmatrix manifestieren. Werden nun in zeit­ licher Abfolge aus dem Farbwert-Signalen digitale Bildmatrizes generiert und gespeichert, so können in freiwählbaren Zeittakten die je­ weiligen Bildmatrizes über alle Bildelemente miteinander verglichen, Unterschiede qualitativ ermittelt und dargestellt und/oder ausgelesen werden. In jedem Falle erfolgt die Bildauswertung zeitnah, und es können auf Grund der Möglichkeit, den Erfolg der Reinigungsprozedur quantitativ zu beurteilen, noch während des Reinigungs­ verfahrens Eingriffe zu seiner Steuerung vorgenommen wer­ den.

Es hat sich gezeigt, daß die Farbwertverteilung h_f = f(f) ein sehr empfindliches Beurteilungskriterium für den Er­ folg von Reinigungsprozeduren an verschmutzten Oberflä­ chen darstellt. Die Farbwertverteilung h_f ist nichts an­ deres als die Häufigkeitsverteilung aller Farbwert-Signale f_i, wobei sich die Häufigkeit h_i, mit der ein Farbwert-Signal f_i in einer Bildmatrix enthalten ist, aus der Summe aller Bildelemente gleichen Farbwert-Signales f_i in dieser Bildmatrix ergibt. Eine vorteilhafte Ausgestaltung des Verfahrens gemäß der Erfindung sieht in diesem Zusammenhang vor, daß in der digitalisierten Bildmatrix die Häufigkeit h_i, mit der die diskreten Farbwert-Signale f_i in dieser enthalten sind, festgestellt und eine Häufigkeitsverteilung h_f = f(t) über alle Farbwert-Signale f_i ermittelt, die Differenz zwischen zwei Farbwert-Verteilungen gebil­ det, und das Ergebnis dargestellt und/oder ausgelesen wird.

Darüber hinaus wird nach einer weiteren Ausgestaltung des Verfahrens gemäß der Erfindung vorgeschlagen, daß aus der digitalisierten Bildmatrix der Mittelwert und/oder die Varianz der Farbwert-Verteilung h_f ermittelt und/oder dargestellt und/oder ausgelesen werden bzw. wird. Sowohl der Mittelwert als auch die Varianz sind weitere empfind­ liche quantitative Beurteilungskriterien im Zusam­ menhang mit der Überprüfung des Reinigungserfolges und der Aufzeichnung reinigungskinetischer Vorgänge.

Eine andere Ausgestaltung des Verfahrens gemäß der Er­ findung sieht vor, daß bei Unter- oder Überschreiten des jeweils vorgegebenen Grenzwertes für den Mittelwert oder für die Varianz ein Signal zur Steuerung einer Reinigungsprozedur generiert wird. Hierdurch ist es möglich, zeitnah in die Reinigungsprozedur steuernd ein­ zugreifen.

Das vorgeschlagene Verfahren gemäß der Erfindung ist prinzipiell geeignet, beliebige Farbwerte und Farbwert­ verteilungen zu erfassen und digital zu verarbeiten. Es versteht sich, daß die digitale Verarbeitung einer Viel­ zahl unterschiedlicher Farben einen wesentlich höheren Rechenaufwand erfordert, als dies beispielsweise der Fall ist, wenn als Farbwerte nur Grauwerte erfaßt und verar­ beitet werden. In einem mit acht Bit digitalisierten Schmutzbild der Fläche A = p × q, welches beispielsweise in N = m × n Bildelemente aufgeteilt wird, kann jeder Grauwert g_i einen diskreten Wert zwischen 0 und 255 annnehmen.

Es kann von Vorteil sein, die abzureinigenden Ver­ schmutzungen einzufärben, wie dies eine weitere Ausge­ staltung des Verfahrens gemäß der Erfindung vorsieht, wo­ bei dadurch auch bei einer Grauwert-Verarbeitung kon­ trastreichere Schmutzbilder vorliegen und signifikantere Grauwerte-Verteilungen ermittelt werden. Es kann aber auch zweckmäßig sein, eingefärbte Testverschmutzungen aufzubringen, wobei durch die Einfärbung der Abtrag der Verschmutzung und damit die Unterschiede zwischen gerei­ nigten und ungereinigten Bereichen der Oberfläche noch deutlicher hervortreten.

Im Zusammenhang mit der vorliegenden Erfindung sind De­ finitionen aus dem Bereich der Stochastik erforderlich, wie beispielsweise die eingangs genannte Häufigkeit h_i, die Häufigkeitsverteilung h_f und der Mittelwert und die Varianz einer Verteilung. Diese und weitere Definitionen sind nachfolgend am Beispiel eines mit acht Bit digitalisierten Schmutzbildes, bei dem zur Vereinfachung der Zusammenhänge die Farbwert-Signale f_i als Grauwert-Signale g_i erfaßt und verarbeitet werden, zusammenfassend dargestellt. Dabei wird nachfolgend für das Grauwert-Signal g_i (nachstehend verkürzt auf: Grauwert g_i) und für andere stochastische Größen eine indizierte Schreibweise verwendet, die allerdings auf die unmittel­ bare Erläuterung der Gleichung 1 bis 6 beschränkt bleibt. Die Beschreibungseinleitung bleibt bei der bis­ lang eingeführten Schreibweise als Ersatz für die indi­ zierte.

In einem mit 8 Bit digitalisierten Schmutzbild kann jeder Grauwert g_i 256 diskrete Werte annehmen:

g_i∈{0, 1, 2, . . . , 255} (1)

Die Häufigkeit h_i, mit der ein Grauwert g_i in einer Bildmatrix mit N = n × m Bildpunkten (Pixel=Picture Elements) enthalten ist, ergibt sich aus der Summe aller Pixel gleichen Grauwertes:

h_i = Σg_i (2)

Die Wahrscheinlichkeit p_i, mit der ein Pixel der Intensität g_i erscheint, ergibt sich aus dem Verhältnis der Häufigkeit h_i zur Gesamtanzahl N der im Bildausschnitt befindlichen Pixel:

Weiterhin gilt:

Der Mittelwert <g< der Grauwertverteilung ergibt sich aus der Summe aller möglichen Grauwerte multipliziert mit deren Wahrscheinlichkeit:

Als Maß für die Streuung der Grauwerte errechnet sich die Varianz σ²:

Die Anordnung zum Durchführen des Verfahrens basiert auf einem Bildaufnahme- und einem Bildwiedergabegerät, wobei zwischen diesen beiden eine als Bildverarbeitungssystem fungierende elektronische Datenverarbeitungsanlage vor­ gesehen ist. In dieser Datenverarbeitungsanlage werden die aus dem Bildaufnahmegerät kommenden Bildinformationen, die in der Regel in analoger Form vorliegen, über einen Analog/Digital-Wandler einem Bildspeicher und von dort über einen Digital/Analog-Wandler dem Bildwiedergabe­ gerät zugeführt. Der Bildspeicher ist mit einem exter­ nen Datenspeicher, beispielsweise einem Massenspeicher, zum Ein- und Auslesen der Bildinformationen verbunden.

Die vorgeschlagene Anordnung läßt sich relativ einfach und kostengünstig realisieren, wenn sie, wie dies eine weitere Ausgestaltung vorsieht, aus einer Standard-Videokamera als Bildaufnahmegerät, einem Monitor als Bildwiedergabegerät und einem Personalcomputer als elektronische Datenverarbeitungsanlage konfiguriert ist.

Da eine schritthaltende Bildverarbeitung gemäß der Video-Norm (25 Bilder/sec) mit einem einfachen als Bild­ verarbeitungssystem genutzten Personalcomputer nicht möglich ist, wer­ den die aufgezeichneten Schmutzbilder in freiwählbaren Zeittakten im Bildspeicher eingefroren und anschließend im Datenspeicher, beispielsweise einer Festplatte, abge­ speichert. Auf diese Weise lassen sich in einer Biblio­ thek Schmutzbilder unterschiedlichster Reinigungsabläufe archivieren und zur späteren Analyse bereitstellen.

Für zahlreiche Anwendungsfälle ist es von Vorteil, wenn die vorgeschlagene Anordnung tragbar ausgestattet ist, so daß sie beispielsweise für den mobilen Einsatz beim Kun­ den und Anwender verwendet werden kann. Hierzu ist nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Anordnung gemäß der Erfindung vorgesehen, daß als Bildaufnahmegerät eine CCD-Kamera und als elektronische Daten­ verarbeitungsanlage ein tragbarer Personalcomputer (beispielsweise Notebook), in dem das Bildwiedergabe­ gerät in Form einer Flüssigkristallanzeige integriert ist, vorgesehen sind. Die CCD-Kamera weist einen Lichtdetektor auf, mit dem die Schwarzweiß-Bilder präziser und mit höherer Auflösung, als dies mit einer Standard-Videokamera möglich ist, aufgenommen werden kön­ nen.

Um die Genauigkeit des vorgeschlagenen Verfahrens und seine Reproduzierbarkeit zu verbessern, sieht eine wei­ tere Ausführungsform der Anordnung gemäß der Erfindung vor, das Objektiv des Bildaufnahmegerätes über eine Ab­ schirmung, die den Bereich zwischen Objektiv und einer Beobachtungszone von einfallendem Fremdlicht abschirmt, auf die Beobachtungszone aufzusetzen, wobei eine Objekt­ beleuchtung innerhalb der Abschirmung vorgesehen ist. Auf diese Weise gewinnt man definierte Beleuchtungsverhält­ nisse, die frei sind von Fremdlichteinflüssen.

Einsatz und Durchführung des Verfahrens gemäß der Erfin­ dung werden nachfolgend an Hand von drei Anwendungsfällen dargestellt. Dabei treten Grauwert-Signale g_i (nachfolgend kurz: Grauwert g_i) beispielhaft an die Stelle der erfindungsgemäßen Farbwert-Signale f_i. Darüber hinaus werden Ausführungsbeispiele der Anordnung zum Durchführen des vorgeschlagenen Ver­ fahrens beschrieben. Es zeigt

Fig. 1 in schematischer Darstellung eine erste Anordnung zum Durchführen des Verfahrens gemäß der Erfindung;

Fig. 2 in schematischer Darstellung die Anordnungsver­ hältnisse eines Bildaufnahmegerätes im Zusammenhang mit einem ersten Anwendungsfall;

Fig. 3 ebenfalls in schematischer Darstellung eine weitere Anordnung des Bildaufnahmegerätes in einem zweiten Anwendungsfall;

Fig. 4 und 5 ein Grundhistogramm bzw. ein Differenzhistogramm im Zusammenhang mit dem ersten Anwendungsfall ge­ mäß Fig. 2;

Fig. 6 ein aus den Histogrammen gemäß Fig. 4 und 5 resultierendes Abtragshistogramm;

Fig. 7 bis 9 ein Grundhistogramm bzw. Differenzhistogramm bzw. Abtragshistogramm im Zusammenhang mit dem zweiten Anwendungsfall gemäß Fig. 3;

Fig. 10 bis 12 drei in zeitlicher Abfolge im Zusammenhang mit einem dritten Anwendungsfall aufgezeichnete Schmutzbilder und

Fig. 10a bis 12a die den Schmutzbildern gemäß Fig. 10 bis 12 jeweils zugeordneten Grundhistogramme;

Fig. 13 eine zeitliche Darstellung des Mittelwertes <g< (Gleichung (5) ) der Grauwertverteilung, wie sie sich aus einer Vielzahl von Grundhistogrammen zwischen den Zeitpunkten t = t_a und t = t_e ergeben;

Fig. 14 eine Darstellung des zeitlichen Verlaufes der Varianz (Gleichung (6) ), wie sie sich aus der Fig. 13 zugrunde liegenden Grundhistogrammen er­ gibt und

Fig. 15 in schematischer Darstellung eine zweite Ausfüh­ rungsform der Anordnung zum Durchführen des Ver­ fahrens gemäß der Erfindung.

Ein Bildaufnahmegerät 1 (Fig. 1), beispielsweise eine Standard-Videokamera, leitet die gewon­ nenen Bildinformationen über eine Leitung 8a einer als Bildverarbeitungssystem fungierenden elektronischen Da­ tenverarbeitungsanlage 7, beispielsweise einem Personalcomputer (PC), zu. Dort werden die in analoger Form vorliegenden Bildinformationen in einem Analog/Digital-Wandler 2 in digitale Bildinformationen umgesetzt und über eine Leitung 8b in einen Bildspeicher 3 zwecks Zwischenspeicherung eingelesen. Von dort werden die Bildinformationen über eine Leitung 8c einem Digi­ tal/Analog-Wandler 4 übermittelt und in "Echtzeit" auf einem über eine Leitung 8d mit letzterem verbundenen Bildwiedergabegerät 5, beispielsweise einem Monitor, dargestellt. Über eine Leitung 8e ist der Bildspeicher 3 mit einem externen Datenspeicher 6, bei­ spielsweise einem als Festplatte oder Band ausgebildeten Massenspeicher, verbunden. Im Datenspeicher 6 lassen sich die im Bildspeicher 3 in freiwählbaren Zeittakten zwi­ schengespeicherten Schmutzbilder in eine Bibliothek ein­ lesen und archivieren, so daß sie zur späteren Analyse jederzeit ausgelesen werden können.

In Fig. 2 ist ein erster Anwendungsfall des Verfahrens gemäß der Erfindung dokumentiert. Auf einer Beobachtungs­ zone 9, einer zu reinigenden, verschmutzten Oberfläche, befindet sich eine definierte, begrenzte Verunreinigung, ein Schmutzfleck 11. Die Beobachtungszone 9 besteht aus einer grauen Kunststoffoberfläche und bei dem Schmutz­ fleck 11 handelt es sich um einen aufgezeichneten schwar­ zen Kreis mit einem Durchmesser d = 3 cm. Ein ausgewählter Bildausschnitt 10 mit den Abmessungen A = p × q = 5 cm × 5 cm = 25 cm² wird einmal mit und, nachdem der Schmutz­ fleck 11 mit einem feuchten Tuch entfernt wurde, einmal ohne Fleck digitalisiert. Der digitalisierte Bildaus­ schnitt 10 beinhaltet eine Bildmatrix mit N = 251 × 251 = 63 001 Bildelementen. Im Abstand 1_3 von der verschmutz­ ten Oberfläche ist die Vorderkante des Objektivs der Standard-Videokamera 1 angeordnet. Eine Objektbeleuchtung 12 weist die in der Figur angegebenen Abstände 1_1 bzw. 1_2 von der Vorderkante des Objektivs der Standard-Video­ kamera 1 bzw. von deren Gehäuse auf.

Der Bildausschnitt 10 wird im Anfangszustand a (schwarzer Kreis auf grauer Kunststoffoberfläche) und im Endzustand e (gereinigte graue Kunststoffoberfläche) digitalisiert. Aus der digitalisierten Bildmatrix ergeben sich in einem Grundhistogramm die jeweiligen Grauwertverteilungen für den Anfangszustand a und den Endzustand e (Fig. 4). Die Grauwertverteilung im Bereich des Grauwertes g = 15 re­ sultiert aus dem im Bildausschnitt 10 befindlichen schwarzen Fleck, der Verunreinigung 11. Die Grauwertver­ teilung der grauen Kunststoffoberfläche bildet sich im Bereich g = 65 bis 95 ab. Nach der Reinigung ergibt sich die mit e gekennzeichnete Grauwertverteilung. Man erkennt, daß die den Schmutzfleck 11 repräsentierende Grauwertverteilung im Bereich g = 15 verschwunden ist; dafür hat sich die Grauwertverteilung der gereinigten Kunststoffoberfläche in den Bereich höherer Grauwerte ausgedehnt, wobei zunehmende Grauwerte helleres und ab­ nehmendes dunkleres Grau bedeuten. Da jede Grauwertverän­ derung eines Bildelementes eine Veränderung der Grau­ wertverteilung nach sich zieht, d. h. eine Abnahme der Häufigkeit eines bestimmten Grauwertes führt zu einer adäquaten Zunahme der Häufigkeit eines anderen Grauwer­ tes, sind die Flächen unter den Verteilungskurven a und e einander gleich.

Anschließend erfolgt die Differenzbildung d = e - a beider Grauwertverteilungen a und e, die dem Differenzhisto­ gramm (Fig. 5) zu entnehmen ist.

Die Differenzverteilung ist als sogenanntes Abtragshisto­ gramm noch einmal in Fig. 6 dargestellt. Man erkennt beiderseits der skalierten Grauwerteachse g gegenläufig schraffierte Flächen, wobei die mit A_g gekennzeichnete Fläche die Differenzverteilung der entstandenen gesäu­ berten Oberfläche repräsentiert und die Flächen unterhalb der Grauwertachse g die Differenzverteilung der besei­ tigten verschmutzten Oberfläche A_v darstellt. Nach der Reinigung ist von der Oberfläche einerseits der Schmutz­ fleck 11 und es sind andererseits auch Verschmutzungen entfernt worden, die innerhalb des Grauwertbereiches der Kunststoffoberfläche liegen. Aus der Verteilung h_v = f(g) (Differenzverteilung unterhalb der Grauwerteachse g) berechnen sich die Gesamtfläche A_v der von Ver­ schmutzungen bereinigten Oberfläche sowie die Teilflächen A_v1 (Schmutzfleck 11) und A_v2 (Grundverschmutzung der Kunststoffoberfläche 9).

An Hand des in den Fig. 4 bis 6 im Zusammenhang mit einem einfachen Anwendungsfall dokumentierten erfindungs­ gemäßen Verfahrens wird deutlich, wie mit seiner Hilfe der Erfolg von Reinigungsprozeduren quantitativ beur­ teilbar und interpretierbar ist.

Ein zweiter Anwendungsfall, ein Reinigungsversuch unter realen Bedingungen, ist bezüglich des ihm zugrunde lie­ genden Versuchsaufbaus in Fig. 3 dargestellt. Im Rahmen eines Reinigungsversuches in einer industriellen Wasch­ anlage werden graue Kunststoffkästen (Beobachtungszone 9) gereinigt. Zur Bewertung des Abtrages werden Testflächen (Bildausschnitte 10), die Verunreinigungen 11 aufweisen, markiert (Bildausschnitte mit einer Fläche A = 5 cm × 5 cm = 25 cm²) und numeriert. Sowohl vor der Reinigung als auch nach der Reinigung werden die Testflächen 10 digitali­ siert. Die Bedeutung der Abstände 1_1, 1_2 und 1_3 wurde bereits unter Fig. 2 erläutert.

Die Ergebnisse der Auswertung des zweiten Anwendungs­ falles sind in den Darstellungen der Fig. 7, 8 und 9 aufgetragen. Die Grauwertverteilung einer bestimmten Testfläche im Anfangszustand vor der Reinigung (Grauwert­ verteilung a) und jene im Endzustand nach der Reinigung (Grauwertverteilung e) sind dem Grundhistogramm gemäß Fig. 7 zu entnehmen. Die Grauwerte sowohl der verschmutz­ ten als auch der gereinigten Oberfläche befinden sich im Bereich g = 105 bis 150.

Aus dem Differenzhistogramm (Verteilung d = e - a) läßt sich entnehmen, daß die abgetragenen Verschmutzungen im Bereich des Grundgrauwertes der Oberfläche liegen (Fig. 8).

Mit Hilfe des Abtragshistogrammes (Fig. 9) kann die ab­ getragene Verschmutzung quantifiziert werden. Es ergibt sich:

A_v = A_g = 13 920 Bildelemente,

d. h. die beseitigte verschmutzte Oberfläche A_v ist flä­ chengleich der entstandenen gesäuberten Oberfläche. Da im vorliegenden zweiten Anwendungsfall der Bildausschnitt 10 in N = 361 × 361 = 130 321 Bildelemente aufgeteilt ist, sind während der Reinigung Verschmutzungen beseitigt worden, die einen Anteil von 13 920/130 321 Bildelemente, d. h. 10,7% der Gesamtoberfläche bedeckt hielten.

In einem dritten Anwendungsfall werden Testflächen unter realen Bedingungen gereinigt, und die vorgesehenen Bild­ ausschnitte werden in bestimmten Zeitabständen digitali­ siert. Die jeweiligen Schmutzbilder sind in den Fig. 10, 11 und 12 dargestellt. Das Schmutzbild gemäß Fig. 10 wird zum Zeitpunkt t_a (Zustand der Oberfläche vor der Reinigung) aufgenommen. Das zugehörige Histogramm der Grauwertverteilung g zeigt Fig. 10a. Aus der Grauwert­ verteilung lassen sich nach Gleichung (5) ihr Mittelwert <g< und nach Gleichung (6) die Varianz berechnen. Die entsprechenden Ergebnisse sind in der Darstellung ange­ geben. In gleicher Weise wird zu einem Zeitpunkt t = t_i = 35 Sekunden und zum Zeitpunkt t = t_e = 180 Sekunden (Endzustand e nach der Reinigung) verfahren. Die jewei­ ligen Ergebnisse finden sich in den Fig. 11a und 12a.

Die Untersuchung zum Zeitpunkt t = t_i wird an dieser Stelle stellvertretend herausgegriffen für eine Vielzahl möglicher adäquater Untersuchungen über die gesamte Zeit­ dauer des Reinigungsvorganges. Die aus der Untersuchung resultierenden Mittelwert- und Varianzverläufe sind in Fig. 13 bzw. 14 dargestellt.

Die Verläufe lassen sich jeweils in vier Bereiche I bis IV einteilen, wobei zunächst das Augenmerk auf den Mit­ telwertverlauf gerichtet werden soll (Fig. 13). Im Bereich I erfolgen die Benetzungen der verschmutzten Oberfläche und das Aufquellen der Verschmutzung. Beide Vorgänge führen zu einer Aufhellung der Oberfläche und damit zu einem zu­ nächst starken und anschließend zu einem moderateren An­ stieg des mittleren Grauwertes bis zu einem Maximum für t = t_i. Für Zeiten t_i < t < 42 Sekunden (Bereich II) setzt die Ablösung vereinzelter Schmutzpartikel ein. Für Zeiten 42 < t < 60 Sekunden (Bereich III) wird eine groß­ flächige Ablösung der Verschmutzung beobachtet, wobei der Abtrag zu einer stetigen und sehr starken Abnahme des mittleren Grauwertes führt. Im sich anschließenden Be­ reich IV erfolgt die Ablösung von Restverschmutzungen an der Oberfläche, wodurch der mittlere Grauwert bis zum Grundgrauwert der gereinigten Oberfläche abnimmt (Bereich IV; t = t_e). Im vorliegenden Falle hat die gereinigte Oberfläche dunklere Grauwerte als die verschmutzte.

Der Varianzverlauf (Fig. 14) bestätigt einerseits aus dem Mittelwertverlauf gewonnene Erkenntnisse, anderer­ seits liefert er zusätzliche quantitative Informationen über die Grauwertverteilung. Die Varianz ist bekanntlich ein Maß für die Streuung der Werte der Verteilungsfunk­ tion, wobei kleine Varianz eine schlanke und große eine füllige Verteilungsfunktion bedeuten. Die Benetzung der Oberfläche (Bereich I) dokumentiert sich im Varianzver­ lauf durch einen kräftigen Anstieg, d. h. die Grauwertver­ teilung wird breiter, wobei sich die Oberfläche im vor­ liegenden Fall weißlich anfärbt. Im weiteren Verlauf des Bereiches I ist ein leichter Abfall der Varianz, d. h. eine etwas schlankere Grauwertverteilung zu verzeichnen. Dies erklärt sich daraus, daß sich durch das Aufquellen eine Verstetigung der Graufärbung über weite Bereiche der Oberfläche einstellt. Im Bereich II wird die Verteilung durch Ablösung vereinzelter Schmutzpartikel schlanker, die Varianz nimmt ab.

Durch die großflächige Ablösung von Verschmutzungen im Bereich III ergibt sich nunmehr zunächst eine Vergröße­ rung der Varianz bis zu einem Maximum für t = 50 Sekun­ den, anschließend stellt sich eine sehr starke Abnahme ein. Die Grauwertverteilung ist in diesem Bereich bimodal; dies bedeutet, daß Teilbereiche der Oberfläche zu­ nehmend auf ihren Grundgrauwert im gereinigten Zustand freigelegt werden, andere Teilbereiche aber noch den Grauwert der Verschmutzung aufweisen. Im sich an­ schließenden Bereich IV (t < 60 Sekunden) erfolgt durch die Ablösung von Restverschmutzungen an der Oberfläche eine allmähliche Annäherung der Varianz auf den Wert für die schlanke Grauwertverteilung der gereinigten Kunst­ stoffoberfläche.

Um reinigungskinetische Vorgänge und die Überprüfung des Reinigungserfolges vor Ort beim Kunden oder Anwender durchführen zu können, wird eine in Fig. 15 dargestellte zweite Ausführungsform der Anordnung zur Durchführung des Verfahrens gemäß der Erfindung vorgeschlagen. An Stelle des in der Anordnung gemäß der Fig. 1 verwendeten Personalcomputers (PC) wird nunmehr ein tragbarer Personalcomputer (Notebook) 7a vorgesehen, in den ein Bildwiedergabegerät 5a in Form einer Flüssigkristallanzeige (LCD-Display) integriert ist. Im übrigen ist die elektronische Datenverarbeitungsanlage 7a prinzipiell in gleicher Weise aufgebaut wie jene in der Anordnung gemäß Fig. 1. An Stelle der in der Anord­ nung gemäß Fig. 1 verwendeten Standard-Videokamera 1 wird nunmehr eine CCD-Kamera vorgesehen, die sich durch einen Lichtdetektor auszeichnet, der Schwarzweiß-Bilder präziser und mit höherer Auflösung aufnehmen kann als dies mit der Standard-Videokamera 1 der Fall ist. Darüber hinaus wird das Objektiv der CCD- Kamera 1a über eine Abschirmung 13, die den Bereich zwi­ schen Kameraobjektiv und einer Beobachtungszone 9 von einfallendem Fremdlicht abschirmt, auf die Beobach­ tungszone 9 aufgesetzt, wobei eine Objektivbeleuchtung 10 innerhalb der Abschirmung 13 vorgesehen ist. Mit der vor­ geschlagenen zweiten, sehr kompakten Anordnung läßt sich zum einen die Forderung nach einem mobilen und flexiblen Einsatz derartiger Anordnungen erfüllen; zum anderen sind die Qualität der digitalisierten Bildinformationen und ihre Reproduzierbarkeit außerordentlich hoch.

Es versteht sich, daß die mit dem Verfahren gemäß der Er­ findung ermittelbaren quantitativen Beurteilungskriterien vielfältiger sind, als vorstehend beschrieben und sich dem das Verfahren anwendenden Fachmann mit wachsender Er­ fahrung im Umgang mit diesem zunehmend erschließen. So ist es an dieser Stelle nicht möglich, auf alle sich mit dem Verfahren gemäß der Erfindung eröffnenden Beurtei­ lungs- und Interpretationsmöglichkeiten im Zusammenhang mit reinigungskinetischen Vorgängen oder der Überprüfung des Reinigungserfolges einzugehen. Sicher ist, daß das vorgeschlagene Verfahren Wege aufzeigt, den Erfolg von Reinigungsprozeduren an verschmutzten Oberflächen zeitnah quantitativ zu beurteilen.

Claims (9)

1. Verfahren zur Beurteilung des Erfolges von Reini­ gungsprozeduren an verschmutzten Oberflächen unter Einsatz eines opto-elektronischen Bilderfassungs-, Bildverarbeitungs- und Bilddarstellungssystems, mit den Merkmalen, daß das Bild der zu beurteilenden Oberfläche ausschnittsweise erfaßt, daß der Bildaus­ schnitt in eine Vielzahl von eine Bildmatrix bilden­ den Bildelementen aufgeteilt und jedem Bildelement ein digitales Farbwert-Signal f_i zugeordnet wird, wobei das jeweilige diskrete Farbwert-Signal von der spektralen Energieverteilung und der Intensität der vom Bildelement ausgesandten Strahlung abhängig ist, daß in zeitlicher Abfolge aus den Farbwert-Signalen digitalisierte Bildmatrizes generiert und gespeichert werden und daß in frei wählbaren Zeittakten die je­ weiligen Bildmatrizes über alle Bildelemente mitein­ ander verglichen, Unterschiede quantitativ ermittelt und dargestellt und/oder ausgelesen werden.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß in der digitalisierten Bildmatrix die Häufigkeit h_i, mit der die diskreten Farbwert-Signale f_i in dieser enthalten sind, festgestellt und eine Häufig­ keitsverteilung h_f = f(t) über alle Farbwert-Signale f_i ermittelt, die Differenz zwischen zwei Farbwert- Verteilungen gebildet und das Ergebnis dargestellt und/oder ausgelesen wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekenn­ zeichnet, daß aus der digitalisierten Bildmatrix der Mittelwert und/oder die Varianz der Farbwert-Vertei­ lung h_f = f(f) ermittelt und/oder dargestellt und/oder ausgelesen werden bzw. wird.

4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß bei Unter- oder Überschreiten eines jeweils vor­ gegebenen Grenzwertes für den Mittelwert oder für die Varianz ein Signal zur Steuerung einer Reinigungspro­ zedur generiert wird.

5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, daß die zu beurteilende Oberfläche eingefärbt wird.

6. Anordnung zum Durchführen des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 5, mit einem Bildaufnahme- und einem Bildwiedergabegerät, mit den Merkmalen, daß zwischen dem Bildaufnahmegerät (1; 1a) und dem Bild­ wiedergabegerät (5; 5a) eine als Bildverarbeitungs­ system fungierende elektronische Datenverarbeitungs­ anlage (7; 7a) vorgesehen ist, in der die Bildinforma­ tionen über einen Analog/Digital-Wandler (2) einem Bildspeicher (3) und von dort über einen Digital/Ana­ log-Wandler (4) dem Bildwiedergabegerät (5; 5a) zuge­ führt werden, wobei der Bildspeicher (3) mit einem externen Datenspeicher (6) zum Ein- und Auslesen der Bildinformationen verbunden ist.

7. Anordnung nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß als Bildaufnahmegerät (1) eine Standard-Videoka­ mera, als Bildwiedergabegerät (5) ein Monitor und als elektronische Datenverarbeitungs­ anlage (7) ein Personalcomputer vorgesehen sind.

8. Anordnung nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, daß als Bildaufnahmegerät (1a) eine CCD-Kamera und als elektronische Datenverarbeitungsanlage (7a) ein tragbarer Personalcomputer, in den das Bildwiedergabe­ gerät (5a) in Form einer Flüssigkristallanzeige inte­ griert ist, vorgesehen sind.

9. Anordnung nach einem der Ansprüche 6 bis 8, dadurch gekennzeichnet, daß das Objektiv des Bildaufnahmege­ rätes (1; 1a) über eine Abschirmung (13), die den Be­ reich zwischen dem Objektiv und einer Beobachtungs­ zone (9) von einfallendem Fremdlicht abschirmt, auf die Beobachtungszone (9) aufgesetzt wird, wobei eine Objektbeleuchtung (10) innerhalb der Abschirmung (13) vorgesehen ist.