Automatische robuste Fehlerdetektion und Klassifikation auf spiegelnden Oberflächen

| Wissenschaft & Forschung

Studenten und Wissenschaftler der TU Dortmund forschen gemeinsam an der Erkennung von Oberflächenfehlern in sich spiegelnden Oberflächen

Das Ziel des Projektes ist die Erforschung und Entwicklung robuster und einfach anpassbarer Algorithmen zur Detektion und Klassifikation von Fehlern auf spiegelnden Oberflächen.

Das Experimentalsystem besteht grundsätzlich aus einer Leuchtfläche, die ein zeitlich variierendes Muster darstellt, und aus einer oder mehreren Kameras, die das sich spiegelnde verzerrte Muster auf dem zu untersuchenden Objekt aufnehmen (siehe Foto).

Softwarseitig wurde das System um Schnittstellen erweitert, die eine Steuerung der Einzelkomponenten über Remote-Prozedure-Aufrufe erlauben.

Schwach und stark verformte Objekte wurden unter mehreren Kameraanordnungen vermessen. Der Fokus lag auf der Erfassung von Oberflächenfehlern. Modifizierung im Versuchsaufbau sorgten für eine gute Datengrundlage für die folgende Robustheitsanalyse.

Für die Erkennung und Klassifikation von Oberflächenfehlern wurden einfache Algorithmen verwendet, da diese effizient und einfach auf eine existierende Hardware-Plattform implementierbar sind, u. a. Schwellwert-basierte Verfahren.

Nach der Detektion der Fehler erfolgt eine anschließende Klassifikation fehlerhafter Bereiche in eine Fehlerklasse (Delle). Im einfachsten Fall kann z.B. über die Form eines Fehlerobjekts entschieden werden, welcher Defekt vorliegt.

Weitere Untersuchungen vor allem im Bereich der Algorithmen werden sich anschließen, um feinere Strukturen in lakierten Oberflächen klassifizieren zu können. Textur-basierte Verfahren werden hier das eingesetzte Schwellwert-Verfahren ablösen.

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