Studienabschlussarbeiten

In der Luft- und Raumfahrtindustrie hat der Gebrauch von automatisierten Verfahren zur Faserlegung in den vergangenen Jahren erheblich zugenommen. Für die Qualitätssicherung wird vermehrt maschinelles Lernen in visuellen Inspektionsprozessen genutzt, um sowohl die Produktionskosten als auch den Zeitaufwand für die Fertigung zu reduzieren. Ein derartiges Qualitätssicherungssystem ist in der Forschungsplattform für Großbauteile in Fiber Placement Technologie am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt realisiert. Mehrschichtiges maschinelles Lernen setzt große Datensätze für einen erfolgreichen Einsatz in der Qualitätssicherung voraus. Die Nutzung von Bildsyntheseverfahren zur Erweiterung eines Datensatzes mit künstlichen Bildern ist für die GroFi-Forschungsplattform zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit eines Qualitätssicherungssystems bereits gezeigt worden. Generierte Bilder sind aufgrund ihrer Beschaffenheit jedoch nicht direkt für den Inspektionsprozess geeignet. Darüber hinaus ist die Synthese von Bildern unterschiedlicher Materialien mit großem Aufwand verbunden. In dieser Masterarbeit sind Methoden untersucht worden, mit denen diese Nachteile des Stands der Technik durch eine adaptive Bilddatensynthese und durch Berücksichtigung von Materialparametern verbessert werden können. Dahingehend ist eine umfassende Literaturrecherche durchgeführt worden. Anhand einer Analyse des Anwendungsfalls und daraus formulierten Anforderungen sowie der Literatur ist ein Konzept zur Gestaltung des Syntheseprozesses entwickelt worden. Daraus folgt ein vorgeschalteter Simulationsteil und drei Verfahren des maschinellen Lernens zur Synthese verschiedener Teilaspekte der Bilder. Zur Auswahl passender Verfahren für dieses Konzept sind anhand der Literatur und den Anforderungen Kriterien eingeführt worden. Die Simulation wurde in Blender mit geeigneten Ansätzen aus der Literatur durchgeführt. Es sind die Verfahren aus der Literatur StyleGAN3, InfinityGAN sowie ADM-G und RePaint ausgewählt und untersucht worden. Die Simulation ist in drei Versuchen auf die Modellierung der Materialoberfläche der optischen Materialparameter sowie des Laserlichtschnittsensors und der Datenverarbeitung untersucht worden. Die Verfahren des maschinellen Lernens sind anhand generierter künstlicher Bilder im untersuchten Anwendungsfall validiert worden. Der Fokus dieser Untersuchungen lag dabei primär auf der Bildqualität sowie des semantischen Zusammenhangs der erweiterten und eingezeichneten Bereiche. Es konnte gezeigt werden, dass eine Simulation in Blender einige zu erwartende Auswirkungen der Materialparameter auf simulierte Messergebnisse hat. Für StyleGAN3 konnte eine gute Bildqualität der fehlerfreien Bereiche gezeigt werden. Bei InfinityGAN hingegen ist ein unzureichender semantischer Zusammenhang der fehlerfreien Bereiche einer beliebigen Auflösung beobachtet worden. Es konnte keine Eignung im untersuchten Anwendungsfall für RePaint gezeigt werden.

Die vorliegenden Arbeit befasst sich mit Konzepten der automatisierten künstliche Verjüngung (Baumpflanzung / Baumsaat) in der Forstwirtschaft. Hierfür erfolgt zunächst eine Zusammenfassung forstwirtschaftlicher Grundlagen, wobei die Eigenheiten der künstlichen Verjüngung erörtert und in forstwirtschaftliche Kreisläufe eigeordnet werden. Es erfolgt zudem eine Erörterung der Problematik der Bodenverdichtung, die ein Resultat des Einsatzes schwerer Maschinen im Waldbau ist. Nachfolgend wird der Stand der Technik in Bezug auf die automatisierte künstliche Verjüngung dargelegt. Die zuvor erörterte Bodenverdichtung zeigt sich bei am Markt verfügbaren Systemen als ein Problem, welches der Entwicklung neuer Konzepte bedarf. Daher erfolgt im Rahmen dieser Arbeit die Entwicklung von Konzepten für die automatisierte künstliche Verjüngung mit der Zielstellung eines geringen Bodendrucks. Für einen geringen Bodendruck wird ein Maximalgewicht von 80 kg definiert (durchschnittliches Gewicht einer Person, welche eine manuelle Pflanzung oder Saat ausführen würde). Es werden Grundlagen für ein Baumpflanz- und ein Baumsaatverfahren unter Nutzung von mobilen Roboterplattformen dargelegt. Als Bestandteil des Konzepts für die automatisierte Baumpflanzung erfolgt die Entwicklung eines Prototypen für das Erzeugen von Pflanzlöchern. Auf Grundlage eines Vergleichs verschiedener Varianten der Pflanzlocherzeugung wird das Erdbohren mittels Spiralbohrer ausgewählt. Es erfolgt ein Vorversuch zum Erdbohren bei verschiedenen Bohrkräften und mit unterschiedlichen Erdbohrmaschinen auf drei Versuchsflächen mit unterschiedlichen Bodengegebenheiten. Es zeigt sich, dass ein mittels Schlagschrauber angetriebener Erdbohrer auch bei geringen Bohrkräften von 150 N zuverlässig Erdlöcher mit 70 mm Durchmesser und 200 mm Tiefe bei einer durchschnittliche Bohrdauer von 4,65 s bohren kann. Es folgt die Integration dieser Schlagschrauber-Erdbohrmaschine an eine Roboterplattform und die Evaluation durch Bohrversuche. Der Erdbohrprozess kann mit der gewählten Roboterplattform erfolgreich ausgeführt werden. Dabei lassen sich mehrere Punkte der Weiterentwicklung des Prototypen ableiten. Insgesamt wurde die Zielstellung erreicht, mit dem roboterbasierten Erdbohrprozess ein Teilsystem für die automatisierte künstliche Verjüngung unter Einhaltung des Maximalgewichts von 80 kg umzusetzen.

Bildrauschen ist eine wesentliche Herausforderung in vielen bildgebenden Anwendungen. Eine Rauschunterdrückung ist daher typischer Bestandteil eines digitalen Bildverarbeitungssystemes. Welches Verfahren für diese Funktion am besten geeignet ist, hängt stark von den Rahmenbedinugnen der Anwendung und des Zielsystems ab. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus zur Rauschfilterung für ein PLD-basiertes Kamerasystem mit geringer Latenzzeit vorgeschlagen. Die Kriterien für diese vergleichende Bewertung wurden von den Zielbedingungen abgeleitet: Eine qualitative Analyse der Integrierbarkeit in das Zielsystem und die Umsetzbarkeit der Implementierung sowie die Verbesserung des Bildes auf der Grundlage quantitativer Qualitätsmetriken wie FSIM und PSNR. Die für die qualitative Bewertung verwendeten verrauschten Rohdaten wurden mit verschiedenen Sensoren erfasst. Die Algorithmen wurden in verschiedenen Parametrisierungen und Positionen in der Bildverarbeitungskette angewendet, wobei das final verarbeitete Bild für die Qualitätsmetriken verwendet wurde. Da die Metriken rauschfreie Referenzbilder erfordern, wurde das Rauschen analysiert, um die Erzeugung zuverlässiger Referenzen zu gewährleisten. Darüber hinaus ergab letztere Untersuchung eine potenzielle Methode zur Automatisierung der Parametrierung des Filters. Zu den bewerteten Algorithmen gehören der bilaterale Filter, medianbasierte Filter sowie Wavelet-Thresholding. Das Resultat besteht aus einer kombinierten Verwendung eines Medianfilters zur Behandlung defekter Pixel sowie eines bilateralen Filters zur Reduzierung des zufälligem Rauschen. Das System ist fähig eine spürbare Verbesserung des Bildrauschens zu erzielen bei gleichzeitiger Konformität an die Anforderungen des Kamerasystems mit geringer Latenz und einem hinnehmbaren Ressourcenverbauch.

Das moderne Projektmanagement begründet sich in der Zeit des zweiten Weltkriegs. Mit den Rüstungs- und Raketenplänen in Deutschland oder dem Manhattan-Projekt in den USA kam es erstmalig zu komplexen und zeitkritischen Projekten. Erste Projektmanagement-Standards entwickelten sich und lieferten damit die ersten Leitfäden für die Durchführung von Projekten. Diese Arbeit beschäftigt sich mit den Anforderungen der DIN ISO 9001:2015 in Bezug auf die Nachverfolgbarkeit von Projekten. Unter diesem Gesichtspunkt wurden webbasierte Werkzeuge untersucht und zum Teil umgesetzt. Im Fokus steht dabei die Fragestellung des Unternehmens TechnoTeam Bildverarbeitung GmbH, ob sich webbasierte Projektnachverfolgungssysteme für sie eignen und ob diese auch den Anforderungen der DIN ISO 9001:2015 standhalten. Neben der Darstellung der bisherigen Umsetzung der Projektnachverfolgung, werden verschiedene webbasierte Werkzeuge vorgestellt und miteinander verglichen. Im Zuge dieser Masterarbeit wurde eines dieser Werkzeuge für Projektmanagement, namens Jira Software, eingeführt und umgesetzt. Mit diesem Werkzeug können Projekte erstellt, verfolgt und veröffentlicht werden. Begleitend zur Einführung und Umsetzung von Jira Software wurden Mitarbeiterbefragungen durchgeführt, dabei wurden die Themen Arbeitsalltag, Projektnachverfolgung vor und nach der Umstellung zu einem webbasierten Werkzeug überspannt. Als Ergebnis der Arbeit soll die Auswertung der Befragung Kenntnisse über die Akzeptanz und Wirksamkeit des webbasierten Werkzeugs im Unternehmen TechnoTeam Bildverarbeitung GmbH liefern. Zusätzlich werden auch die von Jira automatisch erstellten Kennzahlen, die sogenannten Berichte, analysiert und auf ihren Aussagegehalt hin untersucht.

In den vergangenen Jahren haben 3D-Messverfahren zunehmend an Bedeutung gewonnen. Die hohe Nachfrage wird sich auch in der Zukunft fortsetzen und sehr wahrscheinlich noch weiter ansteigen. Durch die daraus resultierende stetige Weiterentwicklung sind 3D-Messverfahren schon seit einigen Jahren in Smartphones verfügbar. Das Apple iPhone 14 Pro Max besitzt einen Lidar-Sensor, welcher es dem Benutzer mit der dazugehörigen Software ermöglicht Objekte in 3D-Modelle zu überführen. Beim iPhone wurden zunächst verschiedene Modi untersucht, um deren Funktionsweise und Fähigkeiten zu evaluieren. Demgegenüber stehen professionelle 3D-Messgeräte, wie beispielsweise der Fraunhofer IOF goSCOUT3D, welcher ein handgeführter Scanner ist, der ebenfalls Objekte in 3D-Modelle überführen kann. Der goSCOUT3D arbeitet in nur einem Modus auf Basis der Photogrammetrie. In der vorliegenden Arbeit erfolgt eine anwendungsorientierte Charakterisierung beider Sensoren nach der VDI/VDE 2634, wobei anschließend ein Vergleich beziehungsweise eine Gegenüberstellung der ermittelten Ergebnisse durchgeführt wird. Neben der Messungen nach der VDI-Richtlinie sind für beide Sensoren zusätzlich der laterale Punktabstand innerhalb des Messvolumens sowie die Farbechtheit untersucht worden. Beim iPhone erfolgte außerdem eine Analyse, um herauszufinden welche Kamera beziehungsweise welcher Sensor in den jeweiligen Modi für einen 3D-Scan aktiv ist sowie die Ermittlung der realen Wellenlänge des eingebauten Lidar-Sensors im Smartphone durch ein Spektrometer.