Abschlussarbeit

Um robuste Messungen und nachhaltige Datenaufbewahrung zu gewährleisten, werden in den Materialwissenschaften vermehrt bildbasierte 3D-Rekonstruktionsansätze eingesetzt. Allerdings stellen die große Menge an Bilddaten, insbesondere bei hochauflösenden Bildern für Messungen im Mikrometerbereich, Herausforderungen in Bezug auf Speicherung und Übertragung dar. Dies führt zu großen Datensätzen, die schnell an Größe zunehmen können. In dieser Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, das bildbasierte 3DRekonstruktionsansätze effizient komprimiert, um genaue Messungen zu ermöglichen und gleichzeitig eine effiziente Speicherung und Übertragung von Bilddaten zu gewährleisten, die sich auch für die Langzeitarchivierung eignet. Hierzu werden die Bilddaten mit Hilfe von einer selbst generierten Maske in Hintergrund und Vordergrund aufgeteilt und bei der Speicherung unterschiedlich behandelt, wobei der Vordergrund verlustfrei und der Hintergrund verlustbehaftet komprimiert wird. Zusätzlich wird in dem Verfahren aufgezeigt, wie Metadaten, die für die Langzeitarchivierung unverzichtbar sind in Form von XML-Dateien gespeichert werden und wie die bildbasierte 3D-Rekonstruktionsansätze langzeitarchiviert werden sollen. Das vorgestellte Verfahren erreicht eine Kompressionsrate von 1:3,3 bei einer Zielkompressionsrate von 1:128 für den verlustbehafteten teil und eine Speicherplatzersparnis von mehr als zwei Drittel des Originalbildes.

Diese Arbeit untersucht den Einsatz der rotations-telezentrischen Bildgebung zur Detektion visueller Defekte an 3D-Druckerzeugnissen. Während konventionelle bildbasierte Überwachungsverfahren häufig nur eingeschränkte Perspektiven bieten und Defekte wie Maßabweichungen oder Verformungen nur begrenzt erfassen können, ermöglicht die hier vorgestellte Methode eine verzerrungsfreie und hochpräzise Analyse aus allen Blickwinkeln. Grundlage des Verfahrens sind Bilddaten, die mithilfe telezentrischer Optik bei schrittweiser Rotation des Objekts aufgenommen werden. Nach Vorverarbeitung und Segmentierung der Bilddaten wird eine visuelle Hülle des Objekts rekonstruiert. Diese wird mittels des Iterative Closest Point (ICP)-Algorithmus an ein digitales Soll-Modell angepasst, um geometrische Abweichungen präzise zu identifizieren. Eine darauf basierende Fehler-Metrik detektiert gezielt sogenannte Matter-out-of-Place Abweichungen, also Unterschiede zwischen dem erwarteten und dem tatsächlichen Objektzustand. Zur Evaluierung des Verfahrens wurde ein Kalibrierungswürfel gefertigt, vermessen und die Messergebnisse mit den aus den Bilddaten abgeleiteten Fehlern verglichen. Die Auswertung der Ergebnisse zeigt, dass insbesondere fehlerhafte Kalibrierungen der Druckerachsen als Ursache für systematische Defekte erkannt werden konnten. Die rotations-telezentrische Bildgebung erweist sich somit als zuverlässiges und reproduzierbares Verfahren zur Verbesserung im Bereich der additiven Fertigung.