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Polychromatische Rauheitsmessung

Polychromatische Rauheitsmessung. Probleme der Bildverarbeitung Dominik Mader Sven Simon, Thomas Risse. Überblick. Messverfahren & Randbedingungen Kooperation mit Uni HB Ziele: Bestimmung OZ & Rauheitsindikatoren

bobby
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Polychromatische Rauheitsmessung

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Presentation Transcript

  1. Polychromatische Rauheitsmessung Probleme der Bildverarbeitung Dominik Mader Sven Simon, Thomas Risse

  2. Überblick • Messverfahren & Randbedingungen • Kooperation mit Uni HB • Ziele: • Bestimmung OZ & Rauheitsindikatoren • bei hoher Robustheit der Algorithmen, bei guter Trennung der Rauheitsklassen, bei hoher Geschwindigkeit • Probleme der Bildverarbeitung • Weiterführende Ansätze

  3. Verfahren & Randbedingungen • Messung der Oberflächenrauheit etwa von Bandstahl im 0.05um- bis 4um-Bereich • kontinuierlich, ohne Stopp der Produktion • 500m/min • an-/isotrop rauh, glatt, gedreht, nitriert, geschliffen, erodiert, geläppt etc. • Kalibrierung durch Rugotest-Proben,Tastschnittgerät, Profilometer, Weißlichtinterferometrie, Raster-Mikroskopie … • HSB: nur Bildverarbeitung

  4. Mess-Aufbau

  5. Entstehung des speckle-Bildes • Flächenelemente der beleuchteten Oberfläche streuen Kugelwellen(alle Punkte tragen zu jedem Punkt der Beobachtungsebene bei.) • Gangunterschied durch unterschiedliche Wegstrecken des Lichts • konstruktive und destruktive Überlagerung • Polychromatisch  mehrere Effekte

  6. rauheitsabhängige Dekorrelation der speckles • Mit zunehmender Rauheit dekorrelieren die speckles, die durch verschiedene Wellenlängen erzeugt werden, d.h. • Die Intensitäten unterscheiden sich. • Der Ort der Maxima unterscheidet sich.

  7. Elongation • Das speckle-Bild besteht aus der Summe der Intensitäten. • Die Elongation der speckles soll gemessen werden.

  8. Elongation per AKF • Nur zur Abschreckung Räumliche Autokorrelationsfunktion der polychromatischen speckle-Intensitäten

  9. Rauheit • Rq ist der quadratische Mittenrauhwert

  10. theoretische Elongation λ1=488 nm λ2=514 nm

  11. Auswertung • Optisches Zentrum nicht bekannt: Kalibrierung • Speckle-Erkennung und –Messung • Hough-Transformation mit template • Klassische Hough-Transformation • Achsen maximaler und minimaler Trägheit • (Auto-) Korrelation mit/ohne optische/r Achse • Rauheit bei festem Abstand zur opt. Achse • optimiere Zuverlässigkeit, Robustheit, Geschwindigkeit, • FPGA Implementierung

  12. Verfahren zur OZ-Bestimmung • global: Hough-Transformation mit template • global: klassische Hough-Transformation • lokal: Identifikation der speckles, Bestimmung der Achsen minimaler und maximaler Trägheit, OZ = Schwerpunkt der Schnittpunkte geeigneter Achsen • Lokale Auto-Korrelationsfunktion erzeugen Richtungsfeld, OZ = Schwerpunkt der Schnittpunkte geeigneter Richtungen

  13. Probleme „Hough mit template“ • Binarisieren: Schwelle? adaptiv? • geeignetes template? • fragwürdige Robustheit!

  14. Probleme „Hough klassisch“ • Binarisieren: Schwelle? adaptiv? • Geraden-Schnittpunkte selektieren? • OZ = gewichteter Schwerpunkt (Bresenham) • fragwürdige Robustheit!

  15. Probleme „Achsen min. Trägheit“ • Binarisierung: Schwelle? adaptiv? • Speckles = Zusammenhangskomponenten • elongierte Speckles selektieren • OZ = gewichteter Schwerpunkt der Achsen-Schnittpunkte (Bresenham) • Fragwürdige Robustheit!

  16. Probleme „(Auto-) Korrelation“ • Keine Binarisierung nötig! • (Auto-)-Korrelation von Bild-Segmenten lokalisiert das speckle-Bild (Abtastung) • Elongation spiegelt sich in Steigungen der Autokorrelationsfunktion nahe (0,0) wider. • Wieviel Glättung ist zuträglich? • Überlappende Rauheitsklassen!

  17. Alternative Ansätze • Kreuzkorrelation von Bildern verschiedener Wellenlänge • Wavelets • von anderen lernen (Radar, Hochfrequenz-Technik) • Simulation

  18. Simulationsmodell Optische Achse Optische Achse γ φ γ φ

  19. Simulationsergebnis Messbild (N6) Simulation (Rq=1000nm) Wellenlängen [nm]: 659, 675, 690 Wellenlängen [nm]: 659, 675, 690

  20. Hardware-Konzept • Plattformkonzept für die • Auswertung • Konkreter: • Prozessorarchitekturen, • konfigurierbare Hardware • Eigenschaften: • Echtzeitfähigkeit zur • Überwachung von • Produktionsprozessen • Produktionsumfeldgerecht: • Embedded System statt PC PC FPGA Beschleunigung FPGA: Programmierbare Logik-Gatter + Mikroprozessor

  21. DFG-Projekt Modelle, Algorithmen, Simulation, Software/ Hardware Computational Science Theorie (Optik) Überlappungen, die Trennung der Tätig- keiten ist nicht sinnvoll Theoretische Arbeiten, Modellierung + Algorith- men, Messtechnik Experiment (Messtechnik)

  22. Dominik.Mader@hs-bremen.deSven.Simon@informatik.hs-bremen.derisse@informatik.hs-bremen.deDominik.Mader@hs-bremen.deSven.Simon@informatik.hs-bremen.derisse@informatik.hs-bremen.de

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