Bewertung und Optimierung von Aufnahmekonfigurationen bei der 3D-Digitalisierung mit Lichtschnittsensoren

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Problem der Aufnahmeplanung im Bereich der 3D-Rekonstruktion von Alltagsgegenständen. Je nach Komplexität der Objekte nimmt der Zeitaufwand, der für eine vollständige manuelle Vermessung benötigt wird stark zu. Zusätzlich wird vom Anwender ein hohes Maß an Erfahrung im Umgang mit dem System gefordert. Das Ziel der Arbeit war daher die Entwicklung eines Verfahrens zur vollständigen Automatisierung der Aufnahmeplanung. Die zur Planung und Rekonstruktion benötigten Daten werden dabei von einem auf Lichtschnittsensorik basierenden Scanner-System geliefert. Die Positionierung dieses Scanners wird wiederum von einem Gelenkarmroboter durchgeführt, was eine große Bewegungsfreiheit ermöglicht. Das Verfahren basiert auf den vom Scanner-System zurückgelieferten Tiefenbildern. Diese Tiefenbilder müssen auf eine geeignete Weise qualitativ analysiert werden um mögliche neue Aufnahmepositionen zu ermitteln. Dabei mussten zwei zentrale Problemstellungen gelöst werden: Die Wahl einer geeigneten Repräsentation der unvermessenen Objektbereiche sowie die Entwicklung eines Verfahrens zur Bewertung von Ansichten. Der entwickelte Algorithmus zielt dabei zunächst auf das Schließen von Lücken im Objekt und versucht danach eine vom Anwender vorgegebene Abtastdichte der Oberflächen zu erreichen. Weiterhin wird gezeigt wie sich die Berechnungen durch trickreiche Verwendung des diffusen OpenGL Beleuchtungsmodells vereinfachen und beschleunigen lassen. Die Ergebnisse zeigen, dass das Verfahren in der Lage ist auch komplexere Objekte effektiv zu vermessen.