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Fakultät für Maschinenbau
- FG Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung
- Stiftungsprofessur Industrielle Bildverarbeitung

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Ansprechpartner

Univ.-Prof. Dr. rer. nat. Gunther Notni

Fachgebietsleiter

Telefon 03677 69-3820

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INHALTE

Erfassung und Verarbeitung von 3D-Daten

Sommersemester 2017

Zielgruppen: Master-Studenten der IA. Master-Studenten anderer Fakultäten in Modulen zur Bildverarbeitung, 3D-Vision, Technischen Erkennung.

Voraussetzungen

gute Kenntnisse in Physik, Mathematik aber auch Informations- bzw. Nachrichtentechnik (Vorlesungen zu Systemtheorie, Signalen & Systemen), hilfreich: Systemtechnik und Systemtheorie der Bildverarbeitung (Prof. Notni), Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung, Grundlagen der Farbbildverarbeitung

Umfang

  • 2 SWS Vorlesung, 1 SWS Übung

Termine

  • Vorlesung: Mittwoch, 13.10-14.40, Sr Oe 311
  • Übung: Donnerstag (G), 11.00-12.30,  Sr K 2003A

Überblick

Die Veranstaltung „Erfassung und Verarbeitung von 3D-Daten” widmet sich technischen Ansätzen zur Gewinnung von Tiefeninformationen, den dabei erforderlichen Datenverarbeitungsaspekten. Der Schwerpunkt liegt auf inkohärent optischen Ansätzen zur 3D-Datenerfassung, den zugehörigen systemtechnischen Realisierungen und notwendigen Methoden / Verfahren.

Die Verarbeitungsaspekte zur Gewinnung der 3D-Information werden dabei ansatzbezogen diskutiert. Die ausführliche Darstellung der klassischen Verfahren wird durch aktuelle Ansätze, wie die Weißlichtinterferometrie, die Fokusvariation oder das Time of Flight-Prinzip ergänzt. Die Veranstaltung schließt in einem Grundlagenteil wichtige systemtechnische, optische und geometrische Gesetzmäßigkeiten von Bildaufnahmeprozessen sowie Grundzüge der projektiven Geometrie ein.

Der Student erhält einen umfassenden Überblick zu Verfahren der Rekonstruktion von Objektoberflächen oder zur Abstandsanalyse ausgewählter Szenen-/Objektpunkte in dreidimensionalen Szenen. Dabei werden sowohl die systemtechnischen Aspekte als auch die Methoden / Verfahren zur Ermittlung räumlicher Information aus digitalen Bildern diskutiert. Mögliche Anwendungsgebiete dieser Techniken sind sehr vielfältig, z.B. computergrafische Modellierungen dreidimensionaler Objekte (Reverse Engineering), Abstandsmessungen in der Fahrzeugsteuerung, Oberflächeninspektionen oder Prüfungen auf Maßhaltigkeit in der Qualitätssicherung, Lageschätzungen oder Hindernislokalisierung in der Robotik bzw. der Sicherheitstechnik. Verfahren zur Gestaltsrekonstruktion beinhalten in starkem Maße Elemente und Techniken der klassischen Bildverarbeitung. Genauso sind zur Erfüllung von Erkennungsaufgaben mit Bildverarbeitung heutzutage zunehmend 3D-Aspekte zu berücksichtigen.

Aufbauend auf den vermittelten Inhalten ist der Student befähigt, sein Wissen in konkreten Anwendungen in einem der oben genannten Felder einzusetzen.

Die Veranstaltung ist begleitet von einem Seminar bzw. Exkursionen, in denen Vorlesungsinhalte nachbereitet und vertieft diskutiert werden.

Vorlesungsinhalte

  • Einleitung
    • Historische und wahrnehmungsphysiologische Aspekte der 3D-Erfassung
    • Überblick zu technischen Grundansätzen zur 3D-Erfassung
  • Grundlagen
    • Algebraische Beschreibung von geometrischen Transformationen, Abbildungen und Messanordnungen
    • Optische Grundlagen
  • Binokularer / polynokularer inkohärent optischer Ansatz zur 3D-Erfassung
    • Primärdatenaufbereitung
    • Tsai-Modellierung von Messkameras
    • Polynokulare Messanordnungen und -systemkalibrierung
    • Korrespondenzsuche in Bildern: Constraints und Algorithmen
    • Subpixelgenaues Erfassen von Strukturorten
    • Musterprojektion und strukturiertes Licht, Phasogrammetrie
    • Anwendungen
  • Monokular inkohärent optische Verfahren zur 3D-Erfassung
    • Depth from -Motion, -Shading, -Texture, -Fokus: Prinzipien und Randbedingungen der praktischen Anwendung
  • Praxisrelevante weitere Ansätze zur 3D-Erfassung
    • Fokusvariation

Literatur

  • R. Hartley, A. Zisserman: Multiple View Geometry in computer vision. Cambridge University Press, 2010, ISBN 987-0-521-54051-3
  • G. Hauske, Systemtheorie der visuellen Wahrnehmung. Shaker Verlag 2003, ISBN 978-3832212933
  • R. Klette, A. Koschan, K. Schlüns: Computer Vision – Räumliche Information aus digitalen Bildern. Vieweg Verlag, Braunschweig/Wiesbaden, 1996, ISBN 3-528-06625-3
  • W. Richter: Grundlagen der Technischen Optik, Vorlesungsskripte, Technische Universität Ilmenau, Institut für Lichttechnik und Technische Optik, Fachgebiet Technische Optik
  • R. Zhang et.al.: Shape from Shading: A Survey. IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, Vol. 21, Nr. 8, S. 690-706, 1999
  • O. Schreer: Stereoanalyse und Bildsynthese, Springer, 2005, ISBN 3-540-23439-X
  • Middlebury Stereo Vision Page:Taxonomy and comparison of many two-frame stereo correspondence algorithms. http://vision.middlebury.edu/stereo/
  • sowie die Vorlesungsunterlagen zu den Fächern Systemtechnik und Systemtheorie der Bildverarbeitung (Prof. Notni),Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung und Grundlagen der Farbbildverarbeitung

Abschluss

schriftliche Prüfung 60 min, mündliches Prüfungsgespräch nach Vereinbarung

Unterlagen

Skripte & Übungsmaterialien (zuletzt aktualisiert 10.07.2017)

Vorlesungen

  Die Skripte müssen in der VL durch Kommentare vervollständigt werden.
Kapitel 0: Einführung                                                 SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 1:   Ge­schicht­liches, Phy­sio­lo­gische und psycho­lo­gische Grund­lagen der Tiefen­wahr­nehmung, 3D-As­pek­te in Bild­ana­lyse und Com­pu­ter­gra­fik   SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 2:   Technische Grundansätze der 3D-Erfassung, Schwerpunkte der Vorlesung, Anwendungsbeispiele SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 3.1:   Geometrische Transformationen und planare Abbildungen SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 3.2:   Homogene Koordinaten, Alge­bra­ische Be­schrei­bun­gen kon­kre­ter Ab­bil­dungs­pro­bleme (Zen­tral- und Pa­ral­lel­pro­jek­tion) SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 3.3:   Optische Grundlagen SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 4.1:   Beschreibung und Ka­li­brie­rung von Mess­ka­me­ra­an­ord­nun­gen (Tsai-Modellierung) SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 4.2:  Kor­respondenz­ana­ly­sen in Mehr­kamera­an­sich­ten (Überblick), An­nah­men und Ein­schrän­kun­gen für die Kor­res­pon­denz­suche (Con­straints) SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 4.3:   Verfahren der intensitätsbasierten Korrespondenz­ana­ly­se (lo­kal, glo­bal, semi-glo­bal) SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 5.1: Aktive Verfahren / Strukturiertes Licht / Musterprojektion SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 5.2: Mus­ter­pro­jek­tion / Sys­tem­lö­sun­gen / Selbst­ka­li­brie­rung, Phaso­gram­me­trie SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 6:   Verfahren zur sub­pixel­ge­nauen Be­stim­mung von Strukturorten SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 7.1: Monokulare Ansätze zur Gewinnung von Tiefeninformation: Shape from Motion (Optischer Fluss), -Shading, -Texture SS2017 pdf-Dokument
Kapitel 7.2: Monokulare Ansätze zur Gewinnung von Tiefeninformation: Shape from Focus (Verfahren der Fokusvariation) SS2017 pdf-Dokument

Hinweise zur Prüfung

SS2017 pdf-Dokument

Seminare

  Die Arbeitsmaterialien müssen ergänzt und vervollständigt werden.

Seminar 1: Vereinbarungen zu Koordinatensystemen, Winkeln und Strecken, Physio­lo­gie der mensch­lichen Tiefen­wahr­nehmung, Ho­ro­pter & Pa­num, Gren­zen der Tiefen­wahr­nehmung

SS2017pdf-Dokument

Seminar 2: Projektive Räume und homo­ge­ne Ko­or­di­na­ten (Bonushausaufgabe)

Lösung Aufgabe 3: alter­na­ti­ver Weg zur Be­stim­mung von Linien­koor­di­na­ten über LGS

SS2017

 

pdf-Dokument

Seminar 3: Geo­me­tri­sche Trans­for­ma­tio­nen, Tsai-Kamera­mo­dell, Bin­o­ku­la­re An­ord­un­gen (Bonushausaufgabe)

SS2017

 

pdf-Dokument

Seminar 4: Bin­o­ku­la­re An­ord­un­gen, Kamerakalibrierung, Klausuraufgabe zu Constraints SS2017

Praxisseminar / Exkursion 5: 3D-Daten­er­fas­sung zur Raum­über­wa­chung mit ak­ti­ven und pas­si­ven Ver­fahren, Gewin­nung von 3D-Da­ten mit Weiß­licht-Inter­fero­me­trie am ZBS e.V. Ilmenau

SS2017pdf-Dokument
Praxisseminar / Exkursion 6: Sys­teme zur flächen­haf­ten 3D-Er­fas­sung und de­ren An­wen­dun­gen in der Qua­li­täts­siche­rung am Fachgebiet Qualitätssicherung und industrielle Bildverarbeitung SS2017