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Die Wahl des richtigen Codelesers: Laser oder Vision

Bewertung von bildverarbeitungsbasierten und laserbasierten Barcode-Lesegeräten

Rob Kline
29 April 2024 | 09:26 Uhr

Lesezeit: Minuten

Bei der Auswahl eines Barcode-Lesegeräts müssen Sie sich zunächst für ein bildverarbeitungsbasiertes oder ein laserbasiertes Gerät entscheiden. Jede Option hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, die es zu berücksichtigen gilt. Wenn man davon ausgeht, dass das Ziel eines jeden Codelesers darin besteht, die Leserate zu maximieren und Fehler zu minimieren, ist es einfach, jede Technologie separat zu bewerten.

Laserbasierte Lesegeräte

Laserbasierte Lesegeräte verwenden eine rote Laserdiode und einen rotierenden Spiegel, um jeden Barcode zu scannen und ein Rasterbild zu erzeugen, ähnlich wie bei alten Röhrenfernsehern, die ein Bild auf dem Bildschirm anzeigen. Sie kennen das vielleicht von älteren Lebensmittelgeschäften, wo rote Laserlinien durch eine transparente Glasscheibe nach oben projiziert wurden. Ein offensichtlicher Nachteil ist, dass die Bediener in der Regel nicht gerne mit Lasern umgehen, da niemand gerne einen Laser in die Augen bekommt, selbst wenn es sich um ein Lasergerät mit geringer Energie handelt.

Ein weiterer, vielleicht weniger offensichtlicher Nachteil besteht darin, dass diese rotierenden Spiegel eine häufige Fehlerquelle darstellen, insbesondere bei Anwendungen, die starken Stößen oder Vibrationen ausgesetzt sind.

Warum also einen Laserscanner wählen? Die Antwort liegt in der Tiefenschärfe des Geräts. Laser-Lesegeräte sind ihren visuellen Gegenstücken bei extrem kurzen Reichweiten (weniger als 1 bis 2″ von der Sensorfläche entfernt) und bei Entfernungsunterschieden zwischen Sensor und Code von mehr als einem Meter überlegen. In diesen Fällen können der Drehspiegel und der hochkohärente Laser die Leseraten verbessern.

Vision-basierte Lesegeräte

Wenden wir uns nun den bildgestützten Lesegeräten zu. Sie funktionieren wie eine normale Kamera, aber ihre Bildverarbeitungsmethoden machen sie erst interessant. Sie nehmen Bilder mit hoher Geschwindigkeit auf und verwenden Bildverarbeitungsalgorithmen, um Barcodes zu finden und zu dekodieren. Ein wesentlicher Vorteil ist die vereinfachte Ausrichtung und Einrichtung, da Sie genau sehen können, was der Codeleser während des Einrichtungsvorgangs sieht.

Moderne Code-Lesealgorithmen ermöglichen nicht nur 1D-Codes, sondern auch 2D, Datamatix, QR und viele andere Symbologien, die 1D-Lesegeräte nicht lesen können. Außerdem können bildverarbeitungsbasierte Lesegeräte Codes unabhängig von ihrer Drehung oder Ausrichtung interpretieren. Darüber hinaus bieten bildverarbeitungsbasierte Lesegeräte zusätzliche Vorteile bei der Bewertung der Codequalität und bei Audits. Bilder des Produkts und der Codes können über das Netzwerk gesendet und zur späteren Überprüfung gespeichert werden. Qualitätsalgorithmen können Barcodes bewerten und Beschädigungen und Druckqualitätsprobleme erkennen, während eine fortschrittliche Rekonstruktion selbst stark beschädigte Codes lesen kann.

In Anbetracht dieser Faktoren erweisen sich bildverarbeitungsbasierte Lesegeräte oft als die logische Wahl, insbesondere angesichts der explosionsartigen Zunahme neuer Produkte in den letzten Jahren. Mit all diesen neuen Entwicklungen wurden auch erhebliche Fortschritte bei der Standardisierung der Code-Lesegeräte-Kommunikation erzielt. Viele bildverarbeitungsbasierte Lesegeräte unterstützen inzwischen einen wachsenden Konsens offener Standards. Es gibt ethernetbasierte Optionen, die REST und MQTT unterstützen, sowie IO-Link-Geräte für eine bemerkenswert einfache Installation und Integration in bestehende Maschinen und Standardsensorarchitekturen. Dieses Maß an Kompatibilität ist bei einem alten laserbasierten Lesegerät nicht leicht zu finden.

Schlüsselwörter

  • Machine Vision und Optische Identifikation
  • automation
  • Vision

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