2D-Bildverarbeitungssysteme kommen schon seit einigen Jahren zum Einsatz und liefern Bildverarbeitungs-Lösungen für vielerlei Einsatzgebiete: von der Nahrungsmittelindustrie bis hin zur Luft- und Raumfahrtindustrie. Obwohl sich diese Systeme bewährt haben, stoßen sie an ihre Grenzen: Sie werden von Umgebungsbedingungen beeinflusst, die nicht in jedem Fall zu dem gewünschten Ergebnis führen. Hierzu zählen eingeschränkte Lichtverhältnisse, Farberkennung beim Shape Matching und die Abhängigkeit von der Lage des Objektes. 3D-Bildverarbeitungssysteme können die Herausforderung schlechter Lichtverhältnisse und der Farberkennung meistern, jedoch soll in diesem Beitrag schwerpunktmäßig das Problem der Objektlageerkennung in 2D-Systemen betrachtet und mögliche Lösungen mit Hilfe von 3D-Software-Technologie erörtert werden.

Die richtige Position

Nehmen wir beispielsweise ein über ein Förderband laufendes Metallwerkstück mit drei Bohrungen, bei denen die Durchmesser bestimmt werden sollen. Ist die Objektlage auf dem Förderband bekannt, können mit Hilfe von 2D-Bildbibliotheken die Bohrungsdurchmesser berechnet werden. Selbst wenn das Objekt auf dem Band verdreht liegt, lassen sich die Bohrungen mit Hilfe der Farbanalyse erkennen und vermessen. Wenn nun aber das Objekt gekippt oder schräg geneigt auf dem Band liegt oder die drei Bohrungen auf unterschiedlichen Ebenen liegen, bietet die herkömmliche 2D-Kalibrierung keine Lösung. Wegen der perspektivischen Verzerrung erkennt die Kamera die Objektumrisse nicht realistisch. Kreisumfänge werden als Ellipsen interpretiert, sodass keine metrische Vermessung möglich ist.

Die Lösung in 3D

Der erste Schritt, die Problematik zu umgehen, erfordert die 3D-Darstellung des Objekts zu Referenzzwecken. Dies wird durch Punktwolken dargestellt. Zur Generierung eines solchen Modells können verschiedenste 3D-Sensoren und 3D-Verfahren eingesetzt werden, wie z.B. Laser-Lichtschnitt-Verfahren, Streifenprojektionsverfahren, Time-of-Flight-Kameras und andere 3D-Kameras. Ebenso wichtig wie die Erfassung der 3D-Darstellung ist die Kalibrierung, ohne die eine metrische Vermessung des Bauteils nicht möglich wäre. Hier gibt es Erfassungsmethoden, die eine direkte Punktwolke inklusive metrischer Koordinatoren generiert. Andere Verfahren hingegen, wie das Laser-Lichtschnittverfahren, benötigen einen Kalibrierungs-Zwischenschritt, um ein 3D-Modell mit metrischen Koordinaten zu erstellen. Hierfür stehen unterschiedliche Kalibrierungstools zur Verfügung, die in der Lage sind, systemunabhängig mit unterschiedlichsten Kalibrierungen (metrisch, statisch oder winkel) zur benötigten Lösung zu gelangen - wie die Software-Bibliothek SAL3D.

Wissen, was erfasst werden soll

Sobald die Punktwolke eines Objekts vorliegt, sollen - unabhängig von der Objektlage - die Bohrungen für die anschließende Vermessung lokalisiert werden. Dahinter steht eine einfache Idee: Wenn ein Referenzobjekt mit bereits vermessenen Bohrungen vorliegt, lässt sich das gescannte Objekt nach dem Referenzobjekt ausrichten und dadurch die exakte Position der Bohrungen ermitteln. Genau dieses Prinzips bedient sich ein 3D-Best-Fit-Algorithmus. Hier sind folgende Schritte nötig:

• Die erste Punktwolke - das Referenzmuster - erhält man durch den Import einer CAD-Datei mit dem entsprechenden CAD-Import-Tool oder aus dem vorherigen Scan eines bekannten Objekts, wobei die Prüffenster (im genannten Beispiel die Bohrungen) manuell ausgewählt werden. Bei diesem Set-up kann bereits bestimmt werden, welche Bereiche des Objektes vermessen werden sollen.
• Die zweite Punktwolke - das zu vermessende Objekt - wird direkt auf der Fertigungslinie durch einen Live-Scan erzeugt. Dies geschieht völlig unabhängig von der Lage oder Position des Objektes, was teure mechanische Positionier-Systeme in der Fertigungslinie überflüssig macht.
• Nachdem jedes Objekt gescannt wurde, berechnet der Best-Fit-Algorithmus eine mathematische starre Transformation, die beide Punktwolken mit großer Präzision exakt übereinander schiebt. Diese Transformation bildet alle Punkte der gescannten Fläche auf dem Referenzmodel ab.

Diese Funktion wird dazu benutzt, die im Set-up-Prozess ausgewählten Bereiche des Objektes zu identifizieren, damit nur die tatsächlich relevanten Informationen im nächsten Schritt in 2D exportiert werden.

Export in 2D-Systeme

Mit der Generierung der 3D-Darstellung in metrischen Koordinaten ist der komplizierteste Teil des Verfahrens erledigt. Als letzter Schritt bleibt die Vermessung des Durchmessers der Bohrungen. Für diese Aufgaben haben sich 2D-Tools seit Jahren bewährt. Es besteht kein Grund auf sie zu verzichten. Die erfassten und zum Messen identifizierten 3D-Oberflächendaten müssen so exportiert werden, dass sie von einem 2D-Tool interpretiert werden können. Hierfür benötigt man eine flache Abbildung der 3D-Daten. Um dieses Abbildung zu generieren, verwendet die Softwarebibliothek SAL3D von Aqsense die ZMap-Funktion, um 3D-Daten in 2D-Tools nutzen zu können. Das ZMap-Tool berechnet hierfür eine zweidimensionale Matrix. Diese stellt die Projektion der 3D-Punktwolke auf die XY-Ebene dar. Jeder Wert in der Matrix entspricht dabei der Z-Koordinate an diesem Punkt.

Wenn das gescannte Objekt nicht parallel zur XY-Ebene positioniert ist, würde eine zweidimensionale Darstellung das Objekt verzerren - ein rundes Loch z.B. als Oval darstellen. Durch die vorherige Definition des zu bestimmenden Bereiches auf dem Objekt ist die Software jedoch in der Lage, die 3D-Daten vor dem Export in z.B. ZMap so zu drehen, dass ein Abgleich in 2D ohne Verzerrung möglich ist. Auf diese Weise können 2D-Bibliotheken die eigentliche Vermessung des Bauteils übernehmen.

Zusammenfassung

Statt 2D-Technologien zu ersetzen, liefert eine 3D-Bildverarbeitungsbibliothek einfache Werkzeuge zur Erfassung und Verarbeitung von Punktwolken. Durch den Export von 3D-Daten und aufgrund der schnellen Verarbeitungsgeschwindigkeit in Tools der SAL3D-Bibliothek können Probleme gelöst werden, die mit herkömmlichen 2D-Tools nicht lösbar waren.