Entwicklung eines Verfahrens zur Fehlerdetektion auf gekrümmten, texturierten Oberflächen unter Nutzung von Golden Templates der 2D-Projektionen
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Für die Verkleidung von Türen und anderen Karosserieteilen im Automobilbau werden aus mehrschichtigen Laminaten mit texturierter Oberfläche
(Textilware, Leder, Leder-Imitate) sogenannte Inserts mit 3D-Freiformflächen gepresst und für die Formhaltigkeit mit Kunststoff hinterspritzt.
Bei diesem Herstellungsprozess können eine Reihe von Fehlern auftreten, welche in einer Prüfstation inline (Prüfzeit < 20 s) erkannt werden sollen.
Zu den Fehlern zählen neben Abweichungen von der 3D-Form vor allem Oberflächendefekte wie Falten, Blasen, Fadenauslöser, Durchspritzungen und Verzüge.
Für die Fehlerdetektion auf der Oberfläche müssen Verfahren der Texturanalyse angewandt werden. Durch die 3D-Verformung der Oberfläche können die Flächen
nicht unter Idealbedingungen (ebene Fläche, homogene Beleuchtungsbedingungen) erfasst werden, was zu lokalen, geometrischen Verkürzungen der Oberfläche führt.
Eine zu 2D-Oberflächen äquivalente Anwendung der Texturanalyse kann nur durch Entzerrung und Beleuchtungskorrektur bei Kenntnis der 3D-Form erreicht werden.
Ein alternativer Ansatz hierzu besteht im Vergleich von 2D-Projektionen (Kameraansichten) mit sogenannten Golden Templates, welche wiederum 2D-Projektionen eines
ungestörten Gutmusters unter identischen Aufnahmeanordnungen darstellen. Aufgrund der Oberflächentextur kann der Vergleich nicht direkt auf den Grauwert- oder
Farbbildern erfolgen. Mittels Texturfilterung müssen zunächst Merkmalbilder mit Invarianzeigenschaften (z.B. Phaseninvarianz) berechnet werden, welche dann mit dem
gleichartig gefilterten Golden Template verglichen werden. Für den Vorgang wird ein größerer Satz von Filtern, der in einer Filterbank organisiert ist,
erforderlich. Durch den Vergleich sollen alle qualitativ/quantitativ relevanten Fehler durch Abweichungen detektierbar sein.
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Abbildung: Beispiel für ein Insert, Fehlerbilder (Falte, Fadenauslöser) und Filterergebnisse
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Die zu bearbeitende Aufgabenstellung ordnet sich in die Realisierung der Fehlerdetektion unter Nutzung von Golden Templates der 2D-Projektionen ein.
Sie betrifft im Wesentlichen die Auswahl, Parametrierung und Umsetzung von Algorithmen sowie die Konzeption, Realisierung und Bewertung der Bildverarbeitungspipeline.
Mit einem Testaufbau für einen ausgewählten Inserttyp können Bilddaten von Gutmustern und fehlerhaften Teilen aufgenommen werden. Für die softwaretechnische
Umsetzung der Algorithmen wird die Verwendung von C/C++ gefordert. Weiterhin ist vorgesehen, die untersuchten Algorithmen in die im ZBS entwickelte
Bildverarbeitungssoftware "VIP-Toolkit" zu implementieren. Das Verfahren ist gesamtheitlich mit dem "VIP-Toolkit" als Verarbeitungspipeline zu realisieren.
Auf zahlreiche Operatoren der Bildverarbeitung und der Texturanalyse im Speziellen kann hier bereits zurückgegriffen werden.
Folgende Aufgaben sind zu bearbeiten:
- Analyse der Oberflächentexturen und Fehler sowie deren Beschreibung bzw. Detektierbarkeit durch Texturanalyse unter Berücksichtigung der Oberflächenkrümmung
- Literaturrecherche, Voruntersuchungen zur Filterung, Lösungsansätze
- Konzeption der Bildverarbeitungspipeline
- Auswahl und Parametrierung der Filterverfahren, Organisation der Filterbank
- Umsetzung von Algorithmen in C++, falls diese im Algorithmen-Pool des ZBS nicht verfügbar sind, Implementierung in das "VIP-Toolkit", Erprobung
- Realisierung und Erprobung der Bildverarbeitungspipeline
- Untersuchungen mit Musterbildern (bei Bedarf: Bildaufnahmen am Testaufbau), Auswertung der Ergebnisse (Bewertung der Leistungsfähigkeit, Randbedingungen für den Einsatz)
- Optimierung der Verarbeitungskette (bzgl. Güte, Performance)
- Dokumentation der Ergebnisse
Die Lösung der Aufgabenstellung erfordert Kenntnisse zur Bildverarbeitung (insbesondere Texturanalyse) sowie zur Programmierung in C/C++ (langjährige Erfahrungen vorteilhaft).
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Ansprechpartner bzw. Betreuer:
Dipl.-Ing. Carsten Lucht, Tel.: 03677-689768-5
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