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Stochastische Planungsverfahren für die deflektometrische Oberflächeninspektion

Stochastische Planungsverfahren für die deflektometrische Oberflächeninspektion
Ansprechpartner:

Dipl.-Inform. Masoud Roschani

Projektbeschreibung

Bei der Deflektometrie stellt sich das Problem, dass nicht alle spiegelnden Oberflächen mit einer einzelnen Messung vollständig und mit konstanter Präzision erfasst werden können. So führt z.B. eine konkave Oberfläche zu einer Komprimierung des Musters. Folglich lassen sich bei starken konkaven Krümmungen nur kleine Regionen auf der zu prüfenden Oberfläche vermessen. Ein weitere Schwierigkeit bei konkaven Oberflächen sind Selbstverdeckungen, die verhindern, dass das Objekt aus allen Richtungen vollständig beobachtet werden kann. Andererseits wird das Muster bei einer konvexen Krümmung gedehnt. Dann lassen sich zwar große Bereiche vermessen, aber aufgrund der endlichen Darstellungsgenauigkeit des Schirms mit einer niedrigeren Präzision.

Generell kann dieses Problem durch weitere zusätzliche Messungen gelöst werden. Hierbei stellt sich die Frage wie und unter welchen Kriterien geeignete Sensorkonfigurationen gewählt werden können. Die Konfiguration bei einer deflektometrischen Messeinrichtung setzt sich zusammen aus den Positionen und Orientierungen des Bildschirms und der Kamera sowie eventuell intrinsiche Kameraparameter wie Brennweite oder Blendenöffnung. Eine manuelle Wahl der hochdimensionalen Parameter ist zeitaufwendig und bei komplex geformten Prüfobjekten (Objekte, die starke Krümmungen mit Vorzeichenwechsel beinhalten) eine nicht triviale Aufgabe.

Deshalb wird am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme das Ziel verfolgt automatisiert optimale Sensorkonfigurationen zu bestimmen, so dass die gesamte Oberfläche mit möglichst wenigen Messungen vollständig und mit hoher Präzision abgedeckt wird. Dabei wird eine Art Regelschleife erzeugt, die abhängig von den bisherigen Messungen eine neue optimale Konfiguration hinsichtlich eines geeigneten Gütemaßes wählt.

Regelschleife

Eine konkrete Realisierung kann in einem probabilistischen Rahmenwerk erfolgen. Dies erlaubt die Betrachtung von Unsicherheiten mit denen Aussagen über Bereiche, in denen eine Messung notwendig ist, gemacht werden können. Die nächstbeste Sensorkonfiguration kann so gewählt werden, dass das zugehörige Messergebnis eine maximale Menge an Information über die Oberfläche enthält. Dies kann z.B. über informationstheoretische Größen wie Entropie oder momentbasierte Größen wie Varianz im Gütemaß formalisiert werden.