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2010
Conference Paper
Titel
3-D-Datenverarbeitung und Messdatenauswertung bei der Computertomographie
Abstract
Im folgenden Vortrag wird die Prozesskette beim dimensionellen Messen mit CT näher beschrieben und die einzelnen Schritte bei der Datenverarbeitung und Messdatenauswertung erläutert. Nach der Digitalisierung des Bauteils im CT werden 3D-Volumendaten (das sogenannte Voxelmodell) aus den aufgenommenen Durchstrahlungsbildern in der Rekonstruktionssoftware berechnet. Auf Basis dieses Voxelmodells können einerseits erste Bauteiluntersuchungen durchgeführt werden, z.B. eine Porositätsanalyse. Andererseits bildet das Voxelmodell die Grundlage für die Extraktion der Oberflächendaten, die für die messtechnische Auswertung und Qualitätskontrolle herangezogen werden. Die Oberflächeninformationen stehen dann in Form von 3D-Messpunktwolken oder Dreiecksnetzen (STL-Daten) zur Verfügung. Auf diese Weise erhält man eine erste Visualisierung der Messdaten. Weiterhin ist aufgrund der häufig sehr großen Datenmengen von mehreren Millionen Punkten bzw. Dreiecken eine Reduzierung der Messdaten erforderlich, um diese anschließend auswerten zu können. Nun kann die messtechnische Auswertung beginnen. Um sich einen schnellen Eindruck über die Abweichungen des Bauteils vom Sollmodell zu verschaffen, wird häufig ein Soll-ist-Vergleich berechnet. Dafür muss zunächst ein Abgleich der Koordinatensysteme erfolgen, da das CAD-Koordinatensystem und das Koordinatensystem, in dem die CT-Messdaten vorliegen, nicht übereinstimmen. Für die schnelle und präzise Ermittlung von Maßen und Formabweichungen sind zusätzliche Werkzeuge notwendig. Da eine Vielzahl von technischen Bauteilen zum großen Teil aus regelgeometrischen Grundelementen wie Ebenen, Zylindern, Kegeln oder Kugeln aufgebaut sind, bieten sich hier Algorithmen zur Besteinpassung von Regelgeometrieelementen an. Weiterhin kann eine Wanddickenanalyse von Interesse sein. Da die CT auch alle innenliegenden Flächen erfasst, wird die Wanddicke für das komplette Bauteil in den STL-Daten berechnet und kann ebenfalls in farbcodierter Darstellung visualisiert werden. Auf diese Weise werden kritische Bereiche sofort erkennbar.