3D Messen und Erkennen

In den letzten Jahren ist die Entwicklung der 3D-Sensorik zur Digitalisierung von einzelnen Objekten oder ganzen Szenen rasant vorangeschritten. Schnelle Erfassungszeiten von dichten Messpunkten unter einer Sekunde sind bei optischen Systemen mittlerweile ohne weiteres möglich. So steht einem Einsatz von 3D-Bildverarbeitungssystemen in der Produktion nichts mehr im Wege. Es bedarf allerdings schneller und intelligenter Verfahren zur 3D-Datenauswertung, um Applikationen in der Mess- und Prüftechnik oder der Automatisierung realisieren zu können. In der Abteilung Bild- und Signalverarbeitung wurden verschiedene Algorithmen zur Auswertung von 3D Bilddaten und Punktwolken entwickelt, die sowohl in der Messtechnik als auch in der 3D-Objekterkennung und Szenenanalyse angewendet werden können. Hierzu zählen unter anderem verschiedene Fit-Algorithmen und automatisierte Segmentierungsverfahren, die sich insbesondere für die Messpunktwolkenverarbeitung eignen. Weiterhin stehen Kalibrierverfahren zur Verfügung, die den vielfältigen Einsatz von neuer Sensorik, z. B. von Time-of-Flight-Sensorik oder 3D-Smartkameras, ermöglichen.

 

Fitverfahren

Bei vielen Aufgaben in der industriellen Bildverarbeitung und der Koordinatenmesstechnik spielt die Einpassung von Kurven und Flächen in Messpunkte eine wichtige Rolle. Auch im Bereich der Objekterkennung und Szenenanalyse ist die Geometrieeinpassung ein wichtiger Teilschritt.

 

Segmentierungsverfahren

Mittels optischer Sensorik wie z. B. Laserlinienscannern oder Streifenprojektionssystemen lassen sich die Oberflächen zu untersuchender Objekte mit einer Vielzahl von Messpunkten erfassen. Aus den so gewonnenen Messdaten müssen dann die interessierenden Objektbereiche extrahiert werden.

 

3D-Toleranzeinpassung

In der Koordinatenmesstechnik ist die Einpassung von Formelementen gemäß ihrer Toleranzen eine wichtige Aufgabenstellung. Mit Hilfe eines Verfahrens zur 3D-Toleranzeinpassung kann eine mechanische Lehrung nun virtuell am Computer durchgeführt werden.