Studienabschlussarbeiten

Die folgende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Aufbaus zur synchronen Aufnahme eines Objektfeldes durch die Kombination einer Kamera für den sichtbaren Bereich des Lichtes und einer Kamera für den kurzwelligen Infrarotbereich. Dabei werden die Materialeigenschaften des Silizium CCD oder CMOS Sensors und des Indium-Gallium-Arsenid CMOS Sensors jeweils für den sichtbaren und den infraroten Bereich zunächst in der Theorie vorbereitet. Daraufhin werden diese in einer neuen Anordnung in Verbindung mit anderen passiven optischen Bauelementen zur Anwendung gebracht. Die Anordnung dient dazu den visuellen und den infraroten Kanal voneinander zu trennen, um die Kanäle dann auf die entsprechenden Sensoren zu fokussieren. Zusätzlich wird für diese Anordnung eine breitbandige Beleuchtung entwickelt, welche dazu dient, das Objektfeld mit dem Testobjekt zu beleuchten. Der Aufbau soll im Kontext eines Bilderfassungssystems für komplexe Sortieraufgaben zum Einsatz kommen. Die Arbeit beschreibt die Entwicklung dieses Aufbaus unter Zuhilfenahme der wissenschaftlichen Fachliteratur und verfolgt verschiedene Lösungsansätze. Ziel des Projektes ist es in der Lage zu sein visuelle und infrarote Bilddateien am Ausgang des Bildaufnahmesystems einer digitalen Bildverarbeitung bereit zu stellen.

Die stereoskopische Bildverarbeitung zur 3D-Bilddatengewinnung spielt eine zunehmend große Rolle in verschiedenen Anwendungsfeldern. Insbesondere die Kombination mit künstlichen neuronalen Netzen verspricht neuartige Leistungsfähigkeiten. In dieser Arbeit wird ein Überblick zur aktuellen Entwicklung von Stereo Matching Algorithmen basierend auf neuronalen Netzen gegeben und Auswahlkriterien geschildert. Das ausgewählte modulare neuronale Netz AANet (Adaptive Aggregation Network for Efficient Stereo Matching, ein Convolutional Neural Network) und eine verbesserte Variante AANet+ werden mit zwei konventionellen Bildzuordnungsverfahren (Semi-Global Block Matching und DAISY Deskriptor) vorgestellt und verglichen. Die Implementation dieser Software und der Einsatz über eine Nvidia GeForce RTX 2060 SUPER Grafikkarte, sowie verfügbare vortrainierte Modelle und Datensätze werden ausgeführt. Es wird zudem auf eingesetzte und in der Programmiersprache Python geschriebene Vorverarbeitungsschritte eingegangen. Die 3D-Bilddatengewinnung findet über die Korrespondenzpunktsuche und die anschließende Generierung von Disparitätskarten statt. Für die genannten Verfahren wurden Disparitätskarten erzeugt und evaluiert, um die Eignung des AANet zu beurteilen. Dazu stehen sowohl veröffentlichte Datensätze mit rektifizierten Bildpaaren und Grundwahrheiten bereit, als auch ein Datensatz, welcher Szenerien mit unterschiedlicher Messanordnung zeigt, sowie ein selbst erstellter synthetischer Datensatz. Dieser wurde in der Software Blender mit Grundwahrheit erzeugt. In der Arbeit konnte gezeigt werden, dass der Einsatz von AANet unter bestimmten Rahmenbedingungen gute Ergebnisse liefert. AANet kann abhängig vom vortrainierten Modell sehr gut mit ähnlichen Bildpaaren zum Modell arbeiten und liefert dabei bei hoher Schnelligkeit gute Bildqualitäten ohne weitere Anpassungen zu benötigen. Im Vergleich zu DAISY und SGBM liefert es bessere Ergebnisse unter diesen Voraussetzungen. Die Untersuchungen haben jedoch gezeigt, dass bei größerer Variation des Basisabstands der Kameras dieser Vorteil nicht gegeben ist. SGBM liefert im Vergleich zu AANet mit dem vortrainierten Modell des KITTI Datensatzes bei geringen Basisabständen bessere Ergebnisse, wohingegen der DAISY Deskriptor bei großen Basisabständen bessere Ergebnisse erzielt, wenn diese Algorithmen dementsprechend eingestellt werden. Dabei verhielten sich in den Untersuchungen synthetische und reale Bilder ähnlich.

Die folgende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Aufbaus zur synchronen Aufnahme eines Bildfeldes durch die Kombination einer Kamera für den sichtbaren Bereich des Lichtes und einer Kamera für den kurzwelligen Infrarotbereich. Dabei werden die Eigenschaften des Silizium CCD Sensors und des Indium-Gallium-Arsenit CCD Sensors jeweils für den sichtbaren und den infraroten Bereich zunächst wissenschaftlich diskutiert. Daraufhin werden diese in einer neuen Anordnung in Verbindung mit anderen passiven optischen Bauelementen zur Anwendung gebracht. Die Anordnung dient dazu den visuellen und den infraroten Kanal voneinander zu trennen, um die Kanäle dann auf die entsprechenden Sensoren zu fokussieren. Zusätzlich wird an die Anordnung eine breitbandige Beleuchtung entwickelt, welche dazu dient, das Bildfeld mit dem Testobjekt zu beleuchten. Der Aufbau soll im Kontext eines Bilderfassungssystems für eine komplexe Sortieraufgabe zum Einsatz kommen. Die Arbeit beschreibt die Entwicklung dieses Aufbaus unter Zuhilfenahme der wissenschaftlichen Fachliteratur und verfolgt verschiedene Lösungsansätze. Ziel des Projektes ist es in der Lage zu sein visuelle und infrarote Bilddateien am Ausgang des Bildaufnahmesystems einer digitalen Bildverarbeitung bereit zu stellen.

In den letzten Jahren hat sich die Entwicklung von Kamerasensoren insbesondere die Erhöhung der Qualität bildbestimmender Parameter stark verbessert. Durch die Massenfertigung dieser Sensoren werden kommerziell attraktive Lösungen wie Multikameraanwendungen, möglich. Um die Bilder der einzelnen Bildsensoren zu einem Gesamtbild zusammenzufügen werden Softwarealgorithmen verwendet. Diese Algorithmen stoßen schnell an ihre Grenzen, wenn die Bildsensoren ungünstige Bilder liefern, die schlecht miteinander kombinierbar sind oder gar Bereiche fehlen, die von keinem Bildsensor erfasst werden. Hierfür ist eine geeignete Anordnung der Bildsensoren zu finden. Im Labor Präzisionsprüftechnik an der TU Ilmenau wird ein Multikamerasystem mit Kamerasensoren zu den industriellen Anwendungen entwickelt. Zur Anordnung und Justierung der Multikamerasensoren besteht ein Bedarf an einer Kamerajustiervorrichtung, die es der Kamera ermöglicht, sich während des Bildregistrierungsprozesses frei im Raum zu bewegen oder zu drehen. Die vorliegende Arbeit wird daher den Entwurf und Umsetzung eines Demonstrators der Kamerajustiervorrichtung erfolgen. Ausgangspunkt der Arbeit bilden die Optimierung des Demonstratorgestells und die Verbesserung eines bestehenden Prototyps bzw. Erstellung eines neuen Konzepts. Zuerst werden in der Arbeit die auf der Stabilität des Demonstratorgestells beeinflussten Faktoren analysiert und diskutiert und die entsprechenden Maßnahmen zur Optimierung des Demonstratorgestells vorgeschlagen. Anschließend wird eine Justiervorrichtung für Kameraabdeckplatte bzw. Kameragehäuse optimieret werden, um die Justiervorrichtung für den neuen Prototyp besser anpassen zu können. Danach wird ein neues Konzept zur Verbesserung des bestehenden Prototyps mit einer neuen um die vertikale Achse gedrehten Winkel-Freiheitsgrade erstellt. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf die Umsetzung des Konzepts mit der Herstellung der metallischen Justiervorrichtung. Nach dem neuen Aufbau des Prototyps wird der Demonstrator praktisch getestet und untersucht. Dadurch wird gewährgeleistet, dass das Demonstratorgestell stabilisiert die Justiervorrichtung unterstützen und die Justiervorrichtung bei der Kalibrierung des Multikamerasystems die Anforderungen erfüllen können. Abschließend wird eine Anleitung zum Aufbau des Demonstrators, Einrichtung und Justage Systems erstellt werden. Schlagworte: Multikamerasystem, Kamerasensoren, Justiervorrichtung, Stabilität, Justierung

Die Objektdetektion auf Basis der Bildverarbeitung über Licht nimmt eine immer höhere Bedeutung in unterschiedlichen Bereichen an, insbesondere im industriellen Umfeld. Neben der Lichtintensität und -wellenlänge spielt auch die Polarisation des Lichts eine wichtige Rolle, die sie eine Vielzahl an Informationen über die Objekteigenschaften liefert. Deshalb eröffnet die Polarisationsbildgebung eine neue Modalität der Bildverarbeitung und kann für die kontakt- und zerstörungsfreie Gewinnung von spezifischen Werkstoffeigenschaften eingesetzt werden. Für die Polarisationsbildgebung wird eine neuartige Snapshot-Polarisationskamera entwickelt. Diese Kamera basiert auf einem integrierten On-Chip-Filter-Array. Das On-Chip-Filter-Array besteht aus sich räumlich wiederholenden Mikropolarisationsfiltern für unterschiedliche Polarisationsrichtungen (0 ˚, 45 ˚, 90 ˚ und 135 ˚). Unter Benutzung dieser Kamera werden die Lichtkomponenten in allen vier Polarisationsrichtungen mit einer Einzelaufnahme erfasst. Daher kann der Zeitaufwand der Bildaufnahme stark reduziert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wurde anhand experimenteller Untersuchungen und Evaluierung bestimmt, mit welcher Güte die Kenngrößen des Lichtpolarisationszustandes sowie die Objekteigenschaften auf Grund von Polarisationseffekten mit dieser Kamera ermittelt werden können. Darüber hinaus wurden Methoden und Algorithmen für die Kameraintegration in ein Multi-Kamera-Bildverarbeitungssystem erarbeitet und umgesetzt.