Entwicklung von Softwaremodulen zum Elastischen Bildvergleich
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Die Erhöhung der Produkt- und Prozessqualität haben die Bildverarbeitung zunehmend zu einer
Schlüsseltechnologie werden lassen, welche die Wettbewerbsfähigkeit industrieller Anwender sichert.
Wesentliche Aufgabenstellungen im industriellen Bereich lassen sich in Vollständigkeitsprüfung,
Positionserkennung, Kennzeichnungsidentifikation, Oberflächeninspektion und Dimensionelles Messen unterscheiden.
Bei der Herstellung von Aufdrucken auf Waren aller Art werden an die Druckqualität hohe Anforderungen gestellt.
Durch ein Prüfsystem müssen alle auftretenden Fehler erkannt werden,
wie z.B. Farbabweichungen, nicht gedruckte Elemente, unbedruckte Stellen,
Farbspritzer, verlaufene Farben und Fremdkörper.
Die automatische Prüfung erfolgt in der Regel durch einen Bild-Bild-Vergleich, d.h. den Vergleich des aktuellen
Bildes mit einem gespeicherten Gutmuster, dem Golden Template.
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Druckfehler (unten) im Vergleich mit dem Gutmuster (oben)
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Bei der Kontrolle von Druckbildern tritt das Problem auf, dass die zu vergleichenden Bilder durch (zulässige)
Verzerrungen des Drucksiebes nicht exakt zur Deckung gebracht werden können. Wenn diese Verzerrungen nicht korrigiert
werden, werden beim Vergleich der Bilder mehr Fehler gefunden, als tatsächlich vorhanden sind. Durch den Vergleich
werden selbst Lagetoleranzen in der Größe von ein bis zwei Pixeln als Fehler erkannt.
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Bild-Bild-Vergleich mit (unten) und ohne (oben) elastischen Ausgleich von Bildverzerrungen
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Die bisherige Vorgehensweise besteht darin, durch lokales Pattern Matching (Korrelation) die Verzerrungen
zwischen den Bildern zu bestimmen und anschließend durch die Transformation eines Bildes die Verzerrungen zu minimieren.
Diese Methode ist jedoch sehr zeitaufwendig. Deshalb soll ein Verfahren entwickelt und implementiert werden,
das einen elastischen Bild-Bildvergleich durchführt. Dabei soll für jede Teil-Region der Bilder der beste
Vergleich innerhalb eines kleinen Suchfensters bestimmt werden, wobei durch lokale und globale
Nebenbedingungen (Multiresolution-Ansatz) ein glatter Verlauf des Versatzes zwischen
den zu matchenden Regionen angestrebt wird. Damit können Sprünge im Versatz bzw.
ungültige Messwerte als lokale bzw. globale Fehler erkannt werden.
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Aufgaben:
- Einarbeitung in Verfahren des Bild-Bild-Vergleichs
- Auswertung im Rahmen einer Recherche gewonnener themenrelevanter Literaturquellen
- Bewertung der Eignung von Algorithmen für ausgewählte Anwendungsfälle
- in Absprache mit dem Betreuer: Umsetzung ausgewählter Verfahren in C++
- Test und Bewertung der implementierten Verfahren an realem Bildmaterial
- Dokumentation der Ergebnisse
Zur Bearbeitung sind neben Grundkenntnissen in der Bildverarbeitung Programmierkenntnisse in C/C++ von Vorteil.
Die Themenstellung eignet sich insbesondere längere Studienabschnitte (Ingenieurspraktikum, Diplomarbeit).
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Ansprechpartner bzw. Betreuer:
Dipl.-Ing. Dietmar Kollhoff, Tel.: 03677-2010303
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