Farbkameras in der Koordinatenmesstechnik

Die Einsatzgebiete und Anforderungen an die optischeKoordinatenmesstechnik sind in den letzten Jahrenstark gewachsen. Insbesondere die breiteVerfügbarkeit von Farbkameras hat zu einer Fülleneuer Möglichkeiten und Herausforderungen geführt. Inder vorliegenden Arbeit untersucht der Autorverschiedene Algorithmen für die hochauflösendeMessung mit Farbkameras. Als Ausgangspunkt werdenAlgorithmen für die Kantenortbestimmung mitSubpixelauflösung, die bereits in der Messung mitGrauwertkameras erprobt worden sind, verwendet. Dieuntersuchten Algorithmen verfolgen den Ansatz derverlustfreien Umwandlung der mehrdimensionalenFarbinformationen in eindimensionaleIntensitätsverteilungen. Bei der Umwandlung werdendie Farbinformationen als Vektoren betrachtet, unddie Änderungen von Farbe und Intensität zwischenbenachbarten Bildpunkten über geeigneteVektoroperationen berechnet. Dadurch werdenInformationsverluste und Widersprüche, die bei einerseparaten Betrachtung der Farbkanäle auftretenkönnen, vermieden. Die Arbeit richtet sich anIngenieure, Informatiker und Naturwissenschaftler,die in den Bereichen Bildverarbeitung und Messtechniktätig sind.

Autorentext

2000-2007 Studium der Ingenieurinformatik an der TU-Ilmenau, Schwerpunkt Bildverarbeitung. Seit 2007 Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fraunhofer Institut für Fabrikbetrieb und Automatisierung IFF in Magdeburg, Geschäftsfeld Mess und Prüftechnik.

Klappentext
Die Einsatzgebiete und Anforderungen an die optische Koordinatenmesstechnik sind in den letzten Jahren stark gewachsen. Insbesondere die breite Verfügbarkeit von Farbkameras hat zu einer Fülle neuer Möglichkeiten und Herausforderungen geführt. In der vorliegenden Arbeit untersucht der Autor verschiedene Algorithmen für die hochauflösende Messung mit Farbkameras. Als Ausgangspunkt werden Algorithmen für die Kantenortbestimmung mit Subpixelauflösung, die bereits in der Messung mit Grauwertkameras erprobt worden sind, verwendet. Die untersuchten Algorithmen verfolgen den Ansatz der verlustfreien Umwandlung der mehrdimensionalen Farbinformationen in eindimensionale Intensitätsverteilungen. Bei der Umwandlung werden die Farbinformationen als Vektoren betrachtet, und die Änderungen von Farbe und Intensität zwischen benachbarten Bildpunkten über geeignete Vektoroperationen berechnet. Dadurch werden Informationsverluste und Widersprüche, die bei einer separaten Betrachtung der Farbkanäle auftreten können, vermieden. Die Arbeit richtet sich an Ingenieure, Informatiker und Naturwissenschaftler, die in den Bereichen Bildverarbeitung und Messtechnik tätig sind.