Erkennung von Abweichungen in regelmäßigen Texturen durch Selbst-Filterung im Frequenzbereich

Das Erkennen von Abweichungen in regelmäßig texturierten Oberflächen ist eine schwierige Aufgabe im Bereich der automatischen Sichtprüfung. Ein bekanntes Verfahren besteht darin, die regelmäßigen Muster der Textur im Frequenzraum gezielt durch Masken zu unterdrücken, so dass die anschließende Rücktransformation nur noch die Abweichungen von der regelmäßigen Textur zeigt. Dieses Verfahren hat allerdings den Nachteil, dass es einen Einlernvorgang erfordert, bei dem die geometrischen Eigenschaften der Textur genau erfasst werden müssen. Weniger bekannt ist dagegen, dass eine Unterdrückung der regelmäßigen Textur mit dem Ansatz der Selbst-Filterung auch ganz ohne Einlernvorgang oder Wissen über die aktuelle Textur möglich ist. Da über die Selbst-Filterung wenig Literatur existiert und der Einfluss der verwendeten Übertragungsfunktion kaum analysiert wird, möchte der vorliegende Beitrag diese Lücke schließen.