Neuartiges optisches Messprinzip zur dreidimensionalen Messung der Fassungsnut von Brillenfassungen, 2011. - 259 S. Ilmenau : Techn. Univ., Diss., 2011
Enth. außerdem: Thesen
Im Jahr 2010 tragen über 60 % aller erwachsenen Deutschen eine Brille. Zum korrekten Sehen müssen die Brillengläser an die Brillenfassung durch einen Optiker angepasst werden. Nachdem die Fehlsichtigkeit des Kunden ermittelt wurde und dieser eine Brillenfassung gewählt hat, misst der Optiker die Fassungsnut der Brillenfassung mit einem sogenannten Brillentracer. Auf Grund der vielen möglichen Designs der Brillenfassungen verbunden mit den auftretenden Toleranzschwankungen bei der Herstellung, muss jede Brillenfassung gemessen werden. Alle derzeit auf dem Markt befindlichen Brillentracer nutzen ein taktiles Messprinzip zur Ermittlung der Fassungsnut von Brillenfassungen. Dieses Messprinzip stößt an seine Grenzen, da teilweise die erforderliche Messkraft die Brillenfassung verformt oder sie in ihrer Halterung verschiebt. Aus diesen Gründen wurde in Rahmen dieser Arbeit ein optisches Messprinzip zur dreidimensionalen Messung der Fassungsnut von Brillenfassungen erforscht. Umfangreichen Analysen zum Stand der Technik und theoretischen Untersuchungen führten zur Verwendung des Bildverarbeitungsprinzips. Daraufhin wurden drei auf ihm beruhende Messverfahren entwickelt und ihre Eignung zur Messung der Fassungsnut verifiziert. Das Messverfahren mit Zwei-Tafel-Projektion wurde als Demonstrator umgesetzt, auf Grund des einfachen konstruktiven Aufbaus sowie dem schnellen und klar strukturiertem Messablauf. Die Brillenfassung wird hier in der Front- und der Seitenansicht durch ein Bildverarbeitungssystem aufgenommen. In den jeweiligen Ansichten werden mittels Konturverfolgungsalgorithmen die Messpunkte bestimmt. Aus diesen Messpunkten wird mit einem zusätzlichen Nuttiefenmessverfahren der dreidimensionale Verlauf der Fassungsnut berechnet und für die nachfolgende Fertigung der Brillengläser ausgegeben. Abschließende Untersuchungen an dem Demonstrator nach dem Messverfahren mit Zwei-Tafel-Projektion zeigen, dass sowohl die Nachteile der taktilen Brillentracer beseitigt wurden, als auch mit hoher Genauigkeit die dreidimensionale Messung der Fassungsnut von Brillenfassungen erfolgt.
Lifetime prediction of smart meter. - In: Proceedings of the 14th Joint International IMEKO TC1 + TC7 + TC 13 Symposium, (2011), insges. 8 S.
. - Online-Ressource (PDF-Datei: 8 S., 306,8 KB)
http://www.db-thueringen.de/servlets/DocumentServlet?id=19435
Investigation, design and practical testing of LED linear light as an alternative to a laser line generator. - In: Technisches Messen, ISSN 2196-7113, Bd. 78 (2011), 11, S. 496-502
http://dx.doi.org/10.1524/teme.2011.0203
Adaptive approach to the estimation of uncertainty in industrial quality testing using image sensors. - In: Technisches Messen, ISSN 2196-7113, Bd. 78 (2011), 11, S. 508-512
http://dx.doi.org/10.1524/teme.2011.0205
QualiKorn - Bewertung und innovative Qualitätssicherung von Getreide mit lernfähiger automatisierter Bildanalyse unter Nutzung von spektralen, kontur- und texturorientierten Objektmerkmalen : Abschlussbericht ; Berichtszeitraum: 01.07.2007 bis 30.06.2010. - Ilmenau. - Online-Ressource (51 S., 22,0 MB)Förderkennzeichen BMWi 16IN0496. - Verbund-Nr. 01056312. - Engl. Berichtsbl. u.d.T.: QualiKorn - valuation and innovative quality assurance of grain with adaptive automatically image analysis under utilization of spectral, shape and texture features
https://edocs.tib.eu/files/e01fb11/678351562.pdf
Automated uncertainty analysis for quality inspections with image sensors :
Automatisierte Messunsicherheitsermittlung für die Qualitätssicherung mit Bildsensoren. - In: Messunsicherheit praxisgerecht bestimmen, (2011), S. 265-281
Proceedings of the 14th Joint International IMEKO TC1 + TC7 + TC 13 Symposium : "Intelligent quality measurements - theory, education and training" ; in conjunction with the 56th IWK, Ilmenau University of Technology and the 11th SpectroNet Collaboration Forum ; 31. August - 2. September 2011, JenTower Jena, Germany. - Ilmenau : Univ.-Bibliothek, ilmedia, 2011. - Online-RessourceKongr.-Thema: Intelligent quality measurements - theory, education and training
http://www.db-thueringen.de/servlets/DocumentServlet?id=18047
Einfluss von Bildaufnahme und Bildmerkmalen auf die Erkennungsgüte bei der automatischen Besatzanalyse von Brotweizen. - Ilmenau : ISLE, 2011. - XIII, 216 S. : Zugl.: Ilmenau, Techn. Univ., Diss., 2011
ISBN 978-3-938843-61-1
Enth. außerdem: Thesen
Es existiert eine Reihe von Standardverfahren zur Bestimmung der Fallzahl, des Eiweiß- und Feuchtegehaltes einer Weizenprobe. Diese Werte beeinflussen direkt die Backeigenschaften des gewonnenen Mehles. Vorhandene Instrumente können diese Werte schnell und zuverlässig bestimmen. Pilzgifte, z.B. Deoxynivalenol (DON) und Zearalenon (ZEA) können mittels Schnelltests bestimmt werden. Die Analyse der Bestandteile einer Weizenprobe (Besatzanalyse) wird aber nach wie vor durch ein manuelles Sortieren und Verwiegen durch Laborassistenten oder Silomeister durchgeführt. Hierzu wird eine Probe der Weizenladung nach einem festgelegten Schema mittels Probenstecher entnommen, gesiebt und manuell sortiert. Die Analyse einer üblichen Probenmenge von 100 g (ca. 2.000 bis 2.500 Objekte) dauert 30-45 Minuten. Mit einer automatisierten Analyse besteht die Möglichkeit, objektivere Ergebnisse in einer kürzeren Zeit zu erhalten. Weiterhin kann die Probenmenge signifikant erhöht werden, um eine bessere statistische Sicherheit zu erreichen. Im Rahmen eines 3-jährigen Forschungsprojektes wurde ein System zur automatischen Bestimmung der Zusammensetzung einer Weizenprobe entwickelt.Dies ermöglicht dem Abnehmer einer Weizenladung eine schnelle und sichere Entscheidung über Annahme oder Ablehnung und Preisbildung. Das System kann Besatzbestandteile der Größe 1 bis 8 mm analysieren. Der Materialtransport, Vereinzelung und Bildaufnahme erfolgen vollautomatisch.In dieser Arbeit wurden verschiedene Bildaufnahmeanordnungen und Bildmerkmale für die automatische Qualitätssicherung von Weizen mittels optischer Verfahren untersucht. Problem-adaptierte Merkmale wurden entwickelt und auf ihre Eignung hin getestet. Eine einfach umzusetzende Methode für die Merkmalsselektion in Verbindung mit der Support Vector Machine (SVM) wird vorgestellt. Im Ergebnis wurde ein optimaler Merkmalsvektor für das gegebene Erkennungsproblem aufgestellt. Die SVM erwies sich hier als am besten geeigneter Klassifikator. Der Einfluss der SVM-Parameter auf die Erkennungsrate wurde mit modernen Methoden der statistischen Versuchsplanung (DOE - design of experiments) untersucht. Den wichtigsten Schritt im Entwicklungsprozess eines optischen Erkennungssystems stellt jedoch die Entwicklung der geeigneten Bildaufnahmeanordnung bestehend aus Zuführeinrichtung, Beleuchtung und Kamera dar. In dieser Arbeit wurden zwei Prinzipien hinsichtlich ihrer Eignung untersucht (Bildaufnahme der Probenbestandteile im freien Fall und flach auf einem Förderband liegend). Die Aufnahme der auf einem Förderband liegenden Objekte brachte die besten Ergebnisse bezüglich der optischen Erkennung. Der gesamte Systemtest erfolgte unter Berücksichtigung von möglichen Beleuchtungsschwankungen und dem Einfluss verschiedener Weizensorten. Ein Datensatz mit nahezu 40.000 Bildern von Beispielobjekten wurde für das Training des finalen Klassifikators verwendet. Da bei der Aufbandanalyse Überlappungen und sich berührende Objekte in der Größenordnung von 0,5 % auftreten, welche das Analyseergebnis verfälschen, wurde der Ansatz gewählt, diese Art der Abbildungsfehler als eine eigene Klasse ins Modell aufzunehmen. Diese Klasse kann als eine Rückweisungsklasse interpretiert werden. Das entwickelte Verfahren wurde in zwei Mühlenbetrieben im Praxiseinsatz getestet und von den, für die Wareneingangsprüfung verantwortlichen Mitarbeitern, als einsatzfähig beurteilt. Die entwickelten Algorithmen sind auch zur Anpassung für eine Qualitätssicherung anderer Getreidesorten geeignet, z. B. Reis, Hafer oder Raps. Für die Anpassung ist ein Datensatz mit mindestens 2.000, durch einen Experten vorklassifizierten Beispielobjekten je Objektklasse erforderlich.
Subpixelgenaue Kantenortsbestimmung in digitalen Mehrkanalbildern, dargestellt am Beispiel von Sensoren mit Bayer Pattern Color Filter Array , 2011. - Online-Ressource (PDF-Datei: XIII, 132 S., 9,04 MB) Ilmenau : Techn. Univ., Diss., 2011
Für die Qualitätssicherung gehört die Messung geometrischer Merkmale an Bauteilen zu den am häufigsten geforderten Aufgaben. Es gibt eine Vielzahl verschiedener Messprinzipien dafür. Eines davon ist die Messung mittels bildauflösender optoelektronischer Sensoren und dazugehöriger Bildverarbeitung. Die Bildverarbeitung wird aber auch für viele andere Anwendungen genutzt. Es gibt sowohl Beispiele für maschinelles Sehen wie Objekterkennung oder Texturanalyse als auch Beispiele für die Verbesserung der Darstellung für den Menschen wie Optimierung auf bestimmte Ausgabegeräte oder Farbraumanpassungen. Die Bildverarbeitung wird relativ selten für die Messung geometrischer Größen angewendet, deshalb gibt es kaum spezialisierte Algorithmen, die auf die Anforderungen dieser Applikation zugeschnitten sind. Ein Trend der letzten Jahre in der Bildverarbeitung ist, dass verstärkt Farbkameras eingesetzt werden, wo früher nur Ein-Kanal-Kameras genutzt wurden. Einhergehend mit dieser Entwicklung ist der Preisverfall bei den Farbkameras. Es gibt inzwischen Farbkameras, die den gleichen Preis haben wie äquivalente Ein-Kanal-Kameras. Deshalb ist es üblich, auch für Aufgaben, in denen traditionell die Farbinformation nicht genutzt wird, Farbkameras einzusetzen, sei es nur, um dem Bediener ein angenehmeres Arbeiten zu ermöglichen. Obwohl auch bei Maschinen, die mittels Bildverarbeitung geometrische Größen messen sollen, Farb- bzw. Mehrkanalkameras genutzt werden, werden die Informationen der zusätzlichen Kanäle nicht für die Messaufgabe berücksichtigt. In dieser Arbeit werden neue Ansätze vorgestellt, um die Zusatzinformation von Mehrkanalsensoren so zu nutzen, dass bessere Ergebnisse bei der Messung geometrischer Größen erzielt werden. Vier verschiedene Aspekte der Kette der Bildverarbeitung werden dabei betrachtet. Zwei davon gelten für Mehrkanalbildverarbeitung im Allgemeinen und zwei weitere widmen sich speziell dem verbreitetsten Farbkameratyp: Ein-Chip-Sensoren mit vorgesetztem Farbfilterraster (CFA) mit Bayer-Anordnung. Die zwei allgemeinen Mehrkanal-Ansätze betreffen: Gewinnung von Objektkanten-Informationen mittels eines neuen Bildfilters, wobei alle Kanäle berücksichtigt werden. Kantenortsbestimmung mit Subpixelpräzision in diesen gefilterten Bildern. Die zwei Ansätze, die sich speziell mit Sensoren mit CFA beschäftigen sind: Ein neues Verfahren zur Rekonstruktion des Farbbildes aus den Rohdaten des Sensors, sog. Demosaiking, mit vorteilhaften Eigenschaften für Geometriemessungen, d.h. ohne Verfälschung des Kantenortes. Auswahl von geeigneten Lichtquellen unter Berücksichtigung des Zusammenwirkens der spektralen Emission der Quelle mit den spektralen Empfindlichkeiten des Sensors. Die neuen Ansätze, die mit dieser Arbeit vorgestellt werden, liefern einen Beitrag zur Messung geometrischer Größen bei Systemen, in denen Farbkameras verbaut werden. Mit den untersuchten Verfahren können bessere Ergebnisse bzw. geringere Messunsicherheiten erreicht werden. In der vorgestellten Form und den beispielhaften Implementierungen sind sie anwendbar. Sie sind aber nicht als abgeschlossenes System zu betrachten. Vielmehr soll diese Arbeit einen neuen Weg aufzeigen, Mehrkanalinformationen für Geometriemessungen bei aktuellen Messmaschinen zu nutzen, und als Anregung für weiterführende Arbeiten dienen.
http://www.db-thueringen.de/servlets/DocumentServlet?id=18579
Knowledge-based uncertainty estimation of dimensional measurements using visual sensors. - In: Proceedings of the 20th IMEKO TC2 Symposium on Photonics in Measurement, ISBN 978-3-8440-0058-0, (2011), S. 74-77
This paper is derived to propose a new knowledge-based uncertainty estimation method for measures coming from digital images. The proposed method lays the foundations for the automated indication of a complete measurement result consisting of the best estimate and the expanded measurement uncertainty for precision coordinate measurements with visual sensors in an industrial context. The knowledge-based estimated measurement uncertainty by this means enables the user the evaluation of the reliability of the indicated measurand and the comparability of several measurements. It could be shown, that the novel method gives estimates of measurement uncertainty which are practicable and widely agreed with experimental effectuated uncertainty declarations.