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Konzepte für die Merkmalsextraktion und Klassifikation zur automatischen optischen Analyse des Laserschweißprozesses

 
: Daßler, S.

Chemnitz, 2008, 102 S.
Chemnitz, TU, Dipl.-Arb., 2008
Deutsch
Diplomarbeit
Fraunhofer IWU ()
Laserschweißen; Videoanalyse; MPEG-7; keyhole; Schmelzbad; UIMA; Lernverfahren; Klassifikation; laser welding; video analysis; MPEG-7; welding tail; machine learning; classification

Abstract
Die Schweißprozessanalyse als Nachverarbeitungsschritt des Laserschweißens basierend auf Videodaten ist eine komplexe Erkennung signifikanter Merkmale zur Bewertung der Prozessqualität. Dazu gehören unter Anderem die Analyse der geometrischen Eigenschaften des Schweißspots (Keyhole genannt) und der Schmelzbadlänge, sowie die Detektion der Durchschweißung innerhalb des Spots. Die ermittelten Daten können in Form einer Textdatei ausgegeben werden, um von weiterverarbeitenden Systemen, wie dem am IWU entwickelten Multisensorsystem, nutzbar zu sein. Zusätzlich werden noch weitere signifikante Merkmale innerhalb der einzelnen Videobilder mit Hilfe geeigneter Algorithmen der Bildverarbeitung ermittelt. Zur Unterstützung der Analysealgorithmen werden ausgewählte genormte visuelle MPEG-7 Deskriptoren erstellt. Dabei wird der Grundstein für eine zukünftige Integration mit anderen Systemen gelegt. Alle extrahierten Merkmalsdaten werden jeweils für das Training eines binären Klassifikators verwendet, dessen Trainingsmenge aus verschiedenen Videos von guten und schlechten Schweißvorgängen besteht. Dieser Klassifikator kann dann zur Bewertung des Videos eines Laserschweißvorgangs verwendet werden. Dadurch soll letztendlich die Möglichkeit geschaffen werden, dass bei der Eingabe eines unbekannten Videos mit Hilfe des Klassifikators eine Aussage getroffen wird, ob es sich um eine gute (i.O.) oder schlechte (n.i.O.) Schweißnaht handelt.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-77489.html