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Polychromatische Rauheitsmessung Probleme der Bildverarbeitung Dominik Mader Sven Simon, Thomas Risse.

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Präsentation zum Thema: "Polychromatische Rauheitsmessung Probleme der Bildverarbeitung Dominik Mader Sven Simon, Thomas Risse."—  Präsentation transkript:

1 Polychromatische Rauheitsmessung Probleme der Bildverarbeitung Dominik Mader Sven Simon, Thomas Risse

2 Überblick Messverfahren & Randbedingungen Kooperation mit Uni HB Ziele: –Bestimmung OZ & Rauheitsindikatoren –bei hoher Robustheit der Algorithmen, bei guter Trennung der Rauheitsklassen, bei hoher Geschwindigkeit Probleme der Bildverarbeitung Weiterführende Ansätze

3 Verfahren & Randbedingungen Messung der Oberflächenrauheit etwa von Bandstahl im 0.05um- bis 4um-Bereich kontinuierlich, ohne Stopp der Produktion 500m/min an-/isotrop rauh, glatt, gedreht, nitriert, geschliffen, erodiert, geläppt etc. Kalibrierung durch Rugotest-Proben, Tastschnittgerät, Profilometer, Weißlichtinterferometrie, Raster-Mikroskopie … HSB: nur Bildverarbeitung

4 Mess-Aufbau

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6 Entstehung des speckle-Bildes Flächenelemente der beleuchteten Oberfläche streuen Kugelwellen (alle Punkte tragen zu jedem Punkt der Beobachtungsebene bei.) Gangunterschied durch unterschiedliche Wegstrecken des Lichts konstruktive und destruktive Überlagerung Polychromatisch mehrere Effekte

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9 rauheitsabhängige Dekorrelation der speckles Mit zunehmender Rauheit dekorrelieren die speckles, die durch verschiedene Wellenlängen erzeugt werden, d.h. 1)Die Intensitäten unterscheiden sich. 2)Der Ort der Maxima unterscheidet sich.

10 Elongation Das speckle-Bild besteht aus der Summe der Intensitäten. Die Elongation der speckles soll gemessen werden.

11 Elongation per AKF Nur zur Abschreckung Räumliche Autokorrelationsfunktion der polychromatischen speckle-Intensitäten

12 Rauheit R q ist der quadratische Mittenrauhwert

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14 theoretische Elongation λ 1 =488 nm λ 2 =514 nm

15 Auswertung Optisches Zentrum nicht bekannt: Kalibrierung Speckle-Erkennung und –Messung –Hough-Transformation mit template –Klassische Hough-Transformation –Achsen maximaler und minimaler Trägheit (Auto-) Korrelation mit/ohne optische/r Achse Rauheit bei festem Abstand zur opt. Achse optimiere Zuverlässigkeit, Robustheit, Geschwindigkeit, FPGA Implementierung

16 Verfahren zur OZ-Bestimmung global: Hough-Transformation mit template global: klassische Hough-Transformation lokal: Identifikation der speckles, Bestimmung der Achsen minimaler und maximaler Trägheit, OZ = Schwerpunkt der Schnittpunkte geeigneter Achsen Lokale Auto-Korrelationsfunktion erzeugen Richtungsfeld, OZ = Schwerpunkt der Schnittpunkte geeigneter Richtungen

17 Probleme Hough mit template Binarisieren: Schwelle? adaptiv? geeignetes template? fragwürdige Robustheit!

18 Probleme Hough klassisch Binarisieren: Schwelle? adaptiv? Geraden-Schnittpunkte selektieren? OZ = gewichteter Schwerpunkt (Bresenham) fragwürdige Robustheit!

19 Probleme Achsen min. Trägheit Binarisierung: Schwelle? adaptiv? Speckles = Zusammenhangskomponenten elongierte Speckles selektieren OZ = gewichteter Schwerpunkt der Achsen-Schnittpunkte (Bresenham) Fragwürdige Robustheit!

20 Probleme (Auto-) Korrelation Keine Binarisierung nötig! (Auto-)-Korrelation von Bild-Segmenten lokalisiert das speckle-Bild (Abtastung) Elongation spiegelt sich in Steigungen der Autokorrelationsfunktion nahe (0,0) wider. Wieviel Glättung ist zuträglich? Überlappende Rauheitsklassen!

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23 Alternative Ansätze Kreuzkorrelation von Bildern verschiedener Wellenlänge Wavelets von anderen lernen (Radar, Hochfrequenz-Technik) Simulation

24 Simulationsmodell φ γ Optische Achse φγ

25 Simulationsergebnis Messbild (N6) Simulation (Rq=1000nm) Wellenlängen [nm]: 659, 675, 690

26 PC FPGA: Programmierbare Logik-Gatter + Mikroprozessor Beschleunigung Plattformkonzept für die Auswertung Konkreter: Prozessorarchitekturen, konfigurierbare Hardware Eigenschaften: Echtzeitfähigkeit zur Überwachung von Produktionsprozessen Produktionsumfeldgerecht: Embedded System statt PC Hardware-Konzept FPGA

27 DFG-Projekt Computational Science Experiment (Messtechnik) Theorie (Optik) Modelle, Algorithmen, Simulation, Software/ Hardware Überlappungen, die Trennung der Tätig- keiten ist nicht sinnvoll Theoretische Arbeiten, Modellierung + Algorith- men, Messtechnik

28 Dominik.Mader@hs-bremen.de Sven.Simon@informatik.hs-bremen.de risse@informatik.hs-bremen.de Sven.Simon@informatik.hs-bremen.de


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