Optisches Erkennen großer technischer Strukturen

Ziel dieser Arbeit ist das optische Erkennen großer technischer Strukturen durch Verfahren der 3D-Rekonstruktion und 3D-Segmentierung. Dazu werden gängige Verfahren vorgestellt und verfügbare Lösungen zur 3D-Rekonstruktion verglichen, um so einen Überblick über den Stand der Technik zu ermöglichen. Eine darauf aufbauende Auswahl von verfügbaren Technologien, zusammen mit etablierten Segmentierungs-Verfahren aus Bildverarbeitung und Data Mining, angewandt auf den 3D-Raum, ergeben eine umfassende Prozesskette zur 3D-Rekonstruktion und 3D-Segmentierung, welche die gestellten Anforderungen erfüllt. Segmentiert wurde auf Punktdaten, da die 3D-Rekonstruktionsergebnisse hier genauer sind. Texturierte Drahtgittermodelle, welche andere Algorithmen zur Segmentierung ermöglicht hätten, wurden nicht verwendet. Die 3D-Segmentierung wird dazu mit einem eigenen Programm, welches unter Verwendung von modernen Bibliotheken zur Visualisierung und Interaktion, vereint unter einer intuitiv zu bedienenden Oberfläche, prototypisch umgesetzt. Für die 3D-Segmentierung werden verschiedene, aus dem 3D-Modell extrahierbare, Informationen genutzt, in ihrer Eignung bewertet und kombiniert.

The aim of this work is the optical detection of large technical structures by methods of 3D-reconstruction and 3D-segmentation. Therefore common methods are presented and available solutions for 3D-reconstruction are compared with each other, in order to provide an overview on the state of the art. Based on this, a selection of available technologies is made, including established segmentation methods from image processing and data mining applied to the 3D space. This results in a comprehensive process chain for 3D-reconstruction and 3D-segmentation, which meets the requirements. Segmentation is based on point data, because the 3D-reconstruction results are more accurate there. Textured wire-frame models were not used. This excludes some other algorithms for segmentation. The 3D-segmentation is implemented as a prototype using modern libraries for visualization and interaction with an intuitive graphical user interface. For the 3D-segmentation various extractable information from the 3D model is used and combined. Its suitability for segmentation is evaluated.