Schneller, genauer, mehr digital sehen

Ob autonome Autos, Medizintechnik oder Industrieproduktion – ohne digitale Bilder geht nichts. Bilddaten schnell und in hoher Qualität zu verarbeiten, ist das Ziel des InnoProfile-Transfer-Vorhabens QUALIMESS Next Generation in Ilmenau. Eine Bilanz.

Ob in Stereo, 3D oder sogar im Spektralbereich – mit optischen Instrumenten können heute hochaufgelöste Bilder produziert werden, die jedoch einer schnellen Bearbeitung bedürfen, um sie ohne Verzögerung nutzen zu können. Seit mittlerweile zehn Jahren arbeiten die Ingenieure der Technischen Universität deshalb an neuen Technologien für die digitale Bildverarbeitung. Dabei kooperieren sie eng mit ihren Firmenpartnern, die seit 2014 eine Stiftungsprofessur finanzieren.

3D-Druck besser kontrollieren

Unter anderem gehen die Wissenschaftler der Frage nach, wie 3D-Bilddaten für die additive Fertigung, also den 3D-Druck, und die Kontrolle dieses Herstellungsprozesses verarbeitet werden können. Ihr Ziel ist es, den Prozess zu automatisieren und dabei Zeit und Material zu sparen. Im Rahmen ihrer Untersuchungen haben die Ingenieure verschiedene Materialien auf ihre Eignung für die additive Fertigung untersucht. Durch die stereoskopische Kamerabeobachtung des Herstellungsprozesses war es ihnen möglich, jederzeit Abweichungen feststellen und bei Bedarf eingreifen zu können.

Pixelwolke: 3D-Rohbilddaten

Wolke aus Punkten: Aus diesen 3D-Rohbilddaten, insgesamt 10 Millionen Punkten, kann ein 3D-Modell errechnet und damit die Qualität der additiven Fertigung kontrolliert werden.

TU Ilmenau

Anhand der 3D-Rohbilddaten, einer sogenannten Punktewolke, konnten sie den Baukörper untersuchen. Aus 476 Schichten und 10 Millionen Punkten haben sie ein 3D-Modell errechnet und computertomographisch untersucht. Das Ergebnis: Der Baukörper wich nur 0,2 Millimeter von seinem Computermodell ab und war somit fast perfekt.

Live-Bilder in 3D

Bilder von zwei bis drei parallel angeordneten Kameras in Echtzeit verarbeiten zu können, hat sich QUALIMESS ebenfalls zum Ziel gesetzt. Die Stereo-Bildaufnahmen ermöglichen verschiedene Tiefenpunkte und aus den Daten lassen sich 3D-Bilder erzeugen. Die Technologie eignet sich zum Beispiel zur Überwachung von Lagerbeständen. Für die schnelle Verarbeitung der Daten und die direkte Bildwiedergabe haben die Ilmenauer eine Basisplatine mit verschiedenen Schnittstellen entwickelt.

Softwaresystem zur Kamera-Charakterisierung

Made in Ilmenau: Mit diesem mobilen System können Kameras radiometrisch und fotometrisch charakterisiert werden.

TU Ilmenau

Außerdem produzierten sie Demonstratoren mit Sensoren für die Bildverarbeitung. Die Gehäuse dafür haben sie im 3D-Druck hergestellt. Testbilder ergaben, dass die Sensoren mit einer Abweichung von gerade einmal 0,25 Pixeln sehr genau arbeiten.

Qualitätsmessung und Bildverarbeitung

Um die Sensoren hochwertiger Bildverarbeitungssysteme, wie Multispektralkameras, bewerten zu können, haben die Ingenieure eine neuartige Softwareplattform entwickelt. Das kompakte, portable System enthält eine selbst gebaute Lichtquelle und einen Monochromator, der die gewünschte Wellenlänge einstellt. Auf diese Weise können auch RGB-Kameras, also gewöhnliche digitale Video- und Fotokameras, radiometrisch und fotometrisch charakterisiert werden.

Anders als RGB-Kameras verarbeiten multispektrale Kameras nicht nur rotes, grünes und blaues Licht, sondern statt des blauen infrarotes Licht. Im Rahmen von QUALIMESS ist ein Verfahren zur Verarbeitung spektraler Bilddaten entwickelt worden, die nahezu in Echtzeit bearbeitet werden können. Es sind viel versprechende Ergebnisse, die das QUALIMESS-Team im kommenden, letzten Jahr der Förderung weiterentwickeln und in die Anwendung bringen will.