Das InnoProfile Vorhaben

Das künstliche Sehen gehört zu den wichtigsten Technologien des 21. Jahrhunderts. Da die Hardware der Aufnahme und der Verarbeitung direkt abhängig von den Fortschritten der Halbleitertechnik war und ist, hat sich die digitale Bilderverarbeitung seit ihren Anfängen in den 1970ern rasant entwickelt. Sie wird für verschiedenste Applikationen in Industrie, Medizin, Verkehr, Sicherheitstechnik und Gesellschaft angewendet.

Das zeigt sich zum Beispiel auch daran, dass an der Technischen Universität Ilmenau in drei unterschiedlichen Fachgebieten an drei verschiedenen Fakultäten jeweils für andere Anwendungsfelder an Bildverarbeitungsproblemen geforscht wird.

Im Fachgebiet Qualitätssicherung der Maschinenbau Fakultät wird unter Leitung von Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil Gerhard Linß an Fragestellungen zur Qualitätssicherung und industriellen Messtechnik gearbeitet. Dort ist die neue Nachwuchsforschungsgruppe mit dem Projekt QUALIMESS angebunden.
 

Die Ziele

In enger Zusammenarbeit mit regionalen Unternehmen wird die Gruppe an neuen Technologien digitaler Bildverarbeitung forschen.

Ziel ist, die etablierten Systeme in allen Bereichen zu verbessern. Angestrebt sind die Erhöhung der Geschwindigkeit, die Verringerung der Messunsicherheit, die Verbesserung der Robustheit und die Erschließung neuer Aufgabenfelder durch das Erweitern der Messbereiche. Das hohe Potenzial für Verbesserungen und die vielfältigen Ansätze diese Ziele zu erreichen lassen trotz der Risiken, die immer mit neuen Technologien verbunden sind, erwarten, dass ein erheblicher Fortschritt auf diesem Gebiet der Bildverarbeitung erzielt werden kann.
 

Die thematischen Schwerpunkte

Das Vorhaben ist in fünf Themenschwerpunkte gegliedert:

Steigerung des Automatisierungsgrades
Der Themenschwerpunkt „Steigerung des Automatisierungsgrades“ dient dem Ziel, einfache, sicher und ergonomisch bedienbare Systeme zu schaffen. Im Mittelpunkt stehen dabei die automatische Einstellung der systembestimmenden Parameter, automatisierte Inbetriebnahme- und Wartungsfunktionen, sowie die automatische Parametrierung der Kantenortsbestimmung und intelligente Objekterkennung. Durch Reduzierung der Messunsicherheit und die Selbstkalibrierung soll die Qualität der Messergebnisse gesteigert werden. Die Standardisierung von Hard- und Softwareschnittstellen verbessert zudem die Wirtschaftlichkeit der Systeme.

Vollständige Nutzung der Farb- und Spektralinformation für Mess- und Erkennungsaufgaben
Im Rahmen des Themenkomplexes „Vollständige Nutzung der Farb- und Spektralinformation für Mess- und Erkennungsaufgaben“ wird zunächst die Eignung von Farbinformationen zur Differenzierung des Messobjekts von der Umgebung untersucht. Ziel ist die Realisierung von Messaufgaben, die mit der Grauwertbildverarbeitung nicht lösbar sind. Dazu sind eine adaptive Auswertung der Farbkanäle, sowie die Generierung von Farb- und Spektralalgorithmen notwendig. Durch die Bereitstellung der Farbinformation wird zudem die Mensch-Maschine-Kommunikation verbessert.

Fusion von Erkennungs- und Messalgorithmen
Der Themenkomplex „Fusion von Erkennungs- und Messalgorithmen“ soll die Grundlagen zur vollautomatischen Form- und Lageidentifikation, zur Erkennung und zur anschließenden Durchführung von Messungen an einem Messobjekt liefern. Dazu müssen entsprechende Modelle und Algorithmen entwickelt werden. Es muss der Bildaufnahmekanal zur Erfüllung von Mess- und Erkennungsfunktionen ausgelegt werden. Darüber hinaus werden neue Verfahren zur Steigerung der Erkennungsrate entwickelt.

Entwurf und Simulation robuster Systemlösungen
Im Themenkomplex „Entwurf und Simulation robuster Systemlösungen“ soll Robustheit von Bildverarbeitungssystemen gesteigert werden. Neben der Schaffung theoretischer Grundlagen zur Messunsicherheit von Bildverarbeitungstechnik sollen die Störunterdrückung bei Auflichtbeleuchtung und die Reaktion auf unerwartete Reflexionen vorangetrieben werden. Zudem werden die automatische Adaption von Kamera- und Beleuchtungsfunktionen und dieSteigerung der Messinformationsqualität durch synchronisierte Multisensor- und Beleuchtungssysteme weiterentwickelt.

Leistungs- und Geschwindigkeitsoptimierung durch Nutzung kamerainterner Intelligenz
Im letzten Themenkomplex „Leistungs- und Geschwindigkeitsoptimierung durch Nutzung kamerainterner Intelligenz“ werden zunächst eine Engpassanalyse und die Trennung von PC-basierten und kamerabasierten Funktionen durchgeführt. Darauf aufbauend wird eine Lösung nach den Prinzipien für verteilte Bildverarbeitungssysteme erarbeitet. Dabei wird die Automatisierung der Verteilung von Bildverarbeitungsroutinen in Mehrprozessorsystemen entwickelt, wodurch minimale Messzeiten erreicht werden.
 

Die Partner

• Steinbeis-Transferzentrum Qualitätssicherung und Bildverarbeitung
• TechnoTeam Bildverarbeitung GmbH
• mrb automation GmbH
• AVT GmbH Ilmenau
• HENKEL + ROTH GmbH
• Vision & Control GmbH
• Feinmess Suhl GmbH
• ABS Gesellschaft für Automatisierung, Bildverarbeitung und Software mbH

Kontakt

Dr.-Ing. Maik Rosenberger (Nachwuchsforschungsgruppenleiter)
Technische Universität Ilmenau
Fakultät für Maschinenbau
Fachgebiet Qualitätssicherung
PF 10 05 65
98684 Ilmenau
Tel.: 03677 69 39 61
E-Mail: maik.rosenberger[at]tu-ilmenau.de
Internet: http://www.tu-ilmenau.de/qualimess/

Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil Gerhard Linß
Tel.:  03677 69 38 20
Fax:  03677 69 38 23
E-Mail: gerhard.linss[at]tu-ilmenau.de

Die InnoProfile-Initiative entwickelt ihr regionales Innovationsprofil mit der InnoProfile-Transfer-Stiftungsprofessur QUALIMESS Next Generation weiter.