Forschungsbericht 2003 - Fachhochschule Nordwestschweiz

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Forschungsbericht 2003 - Fachhochschule Nordwestschweiz

Bildverarbeitung: 3D-Vermessung mit

Lichtschnittverfahren

Im industriellen Bereich treten immer häufi ger Aufgaben auf, die eine 3D-Vermessung mit Hilfe von Bildverarbeitung erfordern,

wie etwa zur Überprüfung komplexer Geometrien, zum Scannen von Oberfl ächen oder zur Realisierung spezifi scher Bildverarbeitungsprozesse,

bei denen die photometrische Information allein nicht genügt. In der Bildverarbeitung ist eine Vielzahl von

Verfahren bekannt, die zu einer 3D-Vermessung führen. Wir haben uns im Rahmen einer Diplomarbeit und weiterer Studien

mit der Methode des Lichtschnittverfahrens auseinander gesetzt. Das ist ein Verfahren, das besonders im industriellen Umfeld

wegen seiner Robustheit grosse Anwendung fi ndet.

Alex Ringenbach

Bildverarbeitung

Remo Küng

Lichtschnittverfahren

Bereich Technik

3D Messtechnik

Ausgangspunkt unserer Arbeit war die

Aufgabe, Objekte mit einer Grösse von

etwa 10 – 15 cm mit Hilfe des Lichtschnittverfahrens

zu digitalisieren. Bei

diesem Verfahren sowie bei allen Verfahren

mit strukturierter Beleuchtung wird

die Raumtiefe mittels einer Triangulation

bestimmt, d.h. aus der Position von Kamera

und Beleuchtung (Abb. 1) sowie aus

der relativen Lage der Lichtstruktur im

erfassten Bild (Abb. 2). Um die Oberfl äche

des Objektes vollständig zu erfassen, wird

das Objekt auf einen rotierenden Teller

gesetzt, dessen Winkelposition ebenfalls

durch eine Kamera festgehalten wird.

Messpunkte sind entscheidend

Eine zentrale Rolle bei der Arbeit spielten

erstens die Wahl der Messanordnung und

zweitens die Auswertung der Bilddaten.

1. Messanordnung: Für die Anordnung

von Objekt, Kamera und Beleuchtung verwendeten

wir ein Modell mit drei unabhängigen

Parametern, durch die gegebene

Situation teilweise festgelegt werden. Für

eine Objektgrösse von 15 cm, eine Brennweite

von 12 mm und einem CCD-Format

errechneten wir – basierend auf der minimalen

Aufl ösung des CCD-Sensors – eine

theoretische Aufl ösung der Tiefe von

0,45 mm. Ohne eine Kalibrierung zur Entzerrung

der Optik vorzunehmen, erreichten

unsere Messungen eine Aufl ösung von

ca. 1,6 mm.

2. Bilddaten: Die Auswertung der Bilddaten,

d.h. die Lokalisierung der Linien-

Struktur sowie die grafi sche Darstellung

der errechneten Daten (Abb. 3) waren

zentrale Aufgaben der Diplomarbeit, deren

Umsetzung in C++ zu erfolgen hatte.

Anstelle eines Gradientenverfahrens auf

Grauwertbildern wurde das Scannen der

Linien mit morphologischen Operatoren

angegangen, sodass eine Filterung falscher

Kanten gut umgesetzt und eine effi ziente

Implementierung realisiert werden konnte.

Die erfassten Koordinaten werden in

ein Gittermodell umgerechnet, daraus

geometrische Grössen abgeleitet und mit

Hilfe der Open GL grafi sch dargestellt.

Der Scan-Prozess eines Objektes (bei einer

Winkelaufl ösung von 3° und einem Rechner

mit Pentium III 500 MHz) dauert ca.

20 Sekunden.

Abb. 1: Anordnung der

Messapparatur mit Systemparameter.

Abb. 2: Aufnahme mit Objekt

Frosch und strukturierter Beleuchtung

nach Auswertung.

Ein wesentliches Ziel unserer Arbeit war,

mit der Realisierung einer eigenen Messapparatur

das Zusammenspiel der geometrischen

und optischen Systemgrössen

und deren Optimierung in Bezug auf die

Messgenauigkeit zu analysieren und zu

überprüfen.

Als nächstes stehen die Verbesserung der

bestehenden Algorithmen im Hinblick auf

Robustheit und Genauigkeit und die Erweiterung

des bestehenden Modells durch

eine Zweitkamera auf dem Programm.

Das dient der Elimination von Schattenregionen

als auch zur Steigerung der Genauigkeit

mittels redundanter Vermessung.

Abb.3: 3D-Darstellung der

Messdaten mit Open GL.

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