3D Bildverarbeitung an der TU Graz

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Am Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen der TU Graz wurde ein Bündel von Verfahren für die 3D Bildverarbeitung entwickelt. Die Wissenschaftler am Institut forschen auf den Gebieten kalibriertes und unkalibriertes Stereo, aktive Sichtsysteme, 3D-Echtzeit-Bildverarbeitung, "Tracking", 2-½D Oberflächen- und 3D Objektrekonstruktion.

Abgestimmt auf die konkreten Bedürfnisse der industriellen Auftraggeber erarbeitet das Institut maßgeschneiderte Lösungen für Probleme der dreidimensionalen Bildverarbeitung in der Materialprüfung und im Fertigungsprozeß. Forschungsergebnisse wurden u. a. in folgenden Kooperationen erfolgreich zur Anwendung gebracht:

Entwicklung einer automatischen Montagezelle für die "M&R Automatisierung von Industrieanlagen GmbH", Graz: Für die Fertigung kleiner Serien wird eine flexible Montagezelle benötigt. Wir zeigen neue Verfahren für den robusten Griff in die Kiste, die Vereinzelung von Teilen, und das positions- und orientierungsgenaue Greifen.
Mikroskopische Oberflächeninspektion zur Klassifikation von Stahlqualität für "Böhler-Uddeholm", Kapfenberg: Ein aktives Inspektionssystem bestimmt den relevanten Bereich einer Probe, und bewertet die Qualität anhand einer vollautomatischen Klassifikation der Karbidverteilung.
3D Objektscanner und Rekonstruktion für AVL Graz: Das Gerät erfaßt hochgenau Oberflächenpunkte von Objekten in einem Meßvolumen von 0.5 x 0.3 x 0.3m. Im darauffolgenden Rekonstruktionsverfahren werden die Punktwolken in geschlossene 3D Oberflächen rückgeführt.
Weitere von FWF, EU und dem Bundesministeriums für Wissenschaft und Verkehr geförderte Forschungsprojekte befinden sich heute im anwendungsreifen Stadium:
Rekonstruktion: Geländemodell der Venus aus Satellitenradar, 3D Stadtmodelle, Bruchoberflächen aus Bildern eines Rasterelektronenmikroskops (REM).
Aktive Objekterkennung: Ein bewegliches Kamerasystem inspiziert Objekte und löst Probleme wie ungünstige Ansichten oder Mehrdeutigkeiten durch Verschmelzung der Information aus mehreren Bildern ("information fusion").
Autonome Roboternavigation: Höhere Genauigkeit und robustere Positionsbestimmung durch Verschmelzung von Ultraschall und Bildverarbeitung.
Multiuser Augmented Reality: Jeder Benutzer trägt einen Helm mit "see-through" display, nimmt also die Realität direkt wahr. Zusätzlich kann 3D Graphik eingeblendet werden, welche für alle Benutzer zeitlich und räumlich exakt positioniert sein muß. Wir zeigen ein kombiniertes Echtzeit-Tracking Verfahren welches die Robustheit kommerzieller magnetischer Tracker mit der Genauigkeit optischen Trackings verbindet.

 

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