Fraunhofer-Gesellschaft

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Adaptex: Adaptive Bewertung texturierter Oberflächen

Adaptex: Adaptive Evaluation of Textured Surfaces
 
: Pannekamp, J.; Melchior, K.; Westkämper, E.

VDI/VDE-Gesellschaft Meß- und Automatisierungstechnik -GMA-, Düsseldorf:
Bildverarbeitung im industriellen Einsatz : Tagung Stuttgart, 18./19. Oktober 2000
Düsseldorf: VDI-Verlag, 2000
ISBN: 3-18-091572-2
pp.199-206
Tagung Bildverarbeitung im Industriellen Einsatz <2000, Stuttgart>
German
Conference Paper
Fraunhofer IPA ()
Bildverarbeitung; Texturanalyse; Oberflächenprüfung

Abstract
Ein wichtiger Aspekt in der Bildverarbeitung besteht darin, Bilder hinsichtlich ihrer texturiellen Eigenschaften zu bewerten oder segmentieren. Beispiele dafür sind die Klassifikation von technischen Oberflächen, die Analyse von Luftbildaufnahmen oder die Bewertung von medizinischem Bildmaterial. Um die zugrundeliegenden Verfahren von der Merkmalsberechnung über die Merkmalsoptimierung bis hin zur Klassifikation an eine konkrete Aufgabe anzupassen, war der Anwender bisher auf die Unterstützung eines Experten angewiesen. Die vorgestellte Systematik ermöglicht es nun auch dem Nichtexperten, Prüfaufgaben eigenständig zu lösen. Ohne sich um technische Details der Musterverarbeitung kümmern zu müssen, definiert der Anwender die Prüfaufgabe durch interaktive Bewertung von beispielhaftem Bildmaterial. Das System adaptiert sich anhand dieser Vorgaben selbständig und steht anschließend zur Klassifikation unbekannten Bildmaterials bereit.

 

An important aspect in image processing consists in classifying images according to their textural properties. Examples are the classification of technical surfaces, the analysis of aerial images or the evaluation of medical samples. In order to adapt the underlying algorithms, such as the extraction and optimization of features as well as classification, to a specific task the assistance of experts used to be necessary. The approach presented in this paper enables non-experts to solve their inspection tasks on their own. Without having to deal with technical details of pattern recognition the user is enabled to define the inspection task by interactive evaluation of typical samples. On this basis, the system is adapted automatically for the subsequent classification of unknown images.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-2820.html