Vom Bild zur Anzahl

Scientific Counter ist für Analyseaufgaben gedacht, bei denen digitale Bilder systematisch ausgewertet werden. Die wichtigsten Einstellungen werden in einer Testanalyse optimiert und anschließend auf das gesamte Bild angewendet.

1. Bild laden. Öffnen Sie ein repräsentatives Bild der Versuchsreihe.
2. Farbauswahl festlegen. Bei dunklen Objekten kann das Bild invertiert werden. Über Rot-, Grün-, Blau- oder Graubildkanal wird der Kanal gewählt, in dem die Objekte am besten sichtbar sind.
3. Analysebereich definieren. Kreisförmige Einschlussbereiche, Randausschluss und Testbereich helfen, Petrischalenränder, Halterungen oder irrelevante Bildanteile auszublenden.
4. Bild vorbereiten. Medianfilter entfernen Helligkeitsverläufe, Mittelwertfilter reduzieren kleine Störungen, und die Schwelle trennt Objektbereiche vom Hintergrund.
5. Objekte auswählen. Größe, Helligkeit und Formfaktor können als Mindest- und Maximalwerte angegeben werden.
6. Überlagerungen trennen. Die automatische Bereichstrennung kann zusammenhängende Objektgruppen in Teilobjekte aufteilen. Kriterien wie Konvexität, Größe und Formfaktor steuern, welche Objekte getrennt werden.
7. Testanalyse prüfen. In der schrittweisen Testanalyse sehen Sie Zwischenresultate und können die Parameter iterativ verbessern.
8. Maßstab und Ergebnis festlegen. Ein bekannter Maßstab ermöglicht Größenangaben in Einheiten wie µm oder mm. Ergebnisdateien, Histogramm und Reportausgabe werden in den Optionen definiert.

Qualität beginnt bei der Aufnahme

Die Software kann nur Merkmale erkennen, die im Bild ausreichend sichtbar sind. Für stabile Ergebnisse sollten Beleuchtung, Kameraeinstellungen und Aufnahmeabstand innerhalb einer Versuchsreihe möglichst konstant bleiben. Bei sehr kleinen Strukturen sind verlustfreie Bildformate oft besser geeignet als JPEG, weil Kompressionsartefakte die Erkennung stören können.

In welcher Reihenfolge wirken die Analyseparameter?

Die Einstellungen werden bei der Analyse in einer festen Reihenfolge angewendet. Das ist wichtig, weil manche Parameter das Bild vorbereiten, andere die Objekterkennung steuern und wieder andere erst ganz am Ende entscheiden, ob ein gefundenes Objekt in der Auswertung bleibt.

1. Analysebereich festlegen. Zuerst wird entschieden, welcher Bildbereich überhaupt ausgewertet wird. Randausschlüsse, kreisförmige Einschlussbereiche oder andere Ausschlussbereiche blenden irrelevante Bildteile wie Schalenränder, Halterungen oder Beschriftungen aus.
2. Bild vorbereiten. Danach werden die Vorverarbeitungsfilter angewendet. Dazu gehören zum Beispiel Hintergrundkorrektur mit Medianfilter, Differenzbild, Mittelwertfilter und Medianfilter. Diese Schritte verbessern das Bild, bevor Objekte gesucht werden.
3. Schwelle bestimmen. Anschließend wird die Helligkeitsschwelle berechnet oder eine feste Schwelle verwendet. Diese Schwelle trennt Objektbereiche vom Hintergrund.
4. Optional Artefakte entfernen. Wenn die Artefaktkorrektur aktiviert ist, werden sehr untypische Bereiche bereits vor der eigentlichen Objektauswertung ausgeschlossen. Dabei können unter anderem Schwelle und Formfaktor eine Rolle spielen.
5. Objekte erkennen. Jetzt werden zusammenhängende Bildbereiche als Objekte markiert. Optional können dabei Löcher oder Einschlüsse innerhalb von Objekten entfernt werden.
6. Optional zusammenhängende Objekte trennen. Wenn die automatische Objekttrennung aktiviert ist, prüft Scientific Counter zuerst, ob ein Objekt überhaupt getrennt werden soll. Dabei werden nacheinander Kriterien wie Konvexität, Größe und Formfaktor berücksichtigt.
7. Objektparameter berechnen. Für jedes gefundene Objekt werden anschließend Messwerte berechnet, zum Beispiel Fläche, Helligkeit, Umfang, Formfaktor, Feret-Durchmesser, Rundheit und weitere Formkennwerte.
8. Endgültige Objektprüfung. Zum Schluss wird geprüft, ob ein Objekt die eingestellten Grenzwerte erfüllt. Die finale Bewertung erfolgt in der Reihenfolge: Helligkeit, Größe, Randelement, Formfaktor.

Praktisch bedeutet das: Ein Objekt muss zuerst gefunden und vermessen werden, bevor die Grenzwerte für Helligkeit, Größe oder Formfaktor greifen können. Die Filter und Schwellen beeinflussen also, was überhaupt als Objekt erkannt wird. Die Grenzwerte am Ende entscheiden dann, ob dieses Objekt in der Auswertung akzeptiert oder ausgeschlossen wird.

Wenn ein Objekt mehrere Ausschlusskriterien gleichzeitig erfüllt, kann die später geprüfte Eigenschaft die vorherige Bewertung überschreiben. Deshalb ist die sichtbare Ausschlussursache nicht immer die erste Eigenschaft, die außerhalb der Grenzwerte lag.