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Aktive stereoskopische Systeme gewinnen zunehmend an Relevanz in der 3-D-Rekonstruktion von Objektoberfächen. Solche Systeme bestehen aus einer Lichtquelle und zwei oder mehr Kameras. Bei der Lichtquelle kann es sich um ein Lichtmodulatorsystem oder einen Videoprojektor handeln. Die Kameras erfassen das Objekt aus verschiedenen Perspektiven.
Um 3-D-Koordinaten zu berechnen, projiziert der Projektor ein bestimmtes Lichtmuster auf das Objekt, welches von den Kameras aufgenommen wird. Durch Bildverarbeitungsmethoden werden die 2-D-Bildkoordinaten von signalisierten Oberflächenpunkten extrahiert. Wenn die Parameter der inneren und äußeren Orientierung der Kameras bekannt sind, können die 3-D-Koordinaten des Oberflächenpunktes bestimmt werden.
Andere Methoden
Charakteristisch für die meisten Projektionsmethoden ist die Verwendung von festen Lichtmustern mit identischer Auflösung für das komplette Objekt ohne Berücksichtung seiner individuellen geometrischen Struktur. Die daraus resultierenden 3-D-Modelle enthalten oft Millionen von Punkten, was die anschließende Verarbeitung (z. B. Speichern, Übertragen, Rendern etc.) der Daten sehr schwierig und zeitaufwändig werden lässt. Vereinfachung und Ausdünnung der Punktwolke ist daher oft notwendig, jedoch ist es schwierig, die Anzahl der benötigten Modellpunkte zu reduzieren, ohne morphologische Informationen zu verlieren.
Konzept von AdPro
Das aktuelle Konzept von AdPro entspricht dem generellen Aufbau eines aktiven stereoskopischen Systems (siehe Bild 1). Es besteht aus zwei CCD-Kameras (Oscar F-510C, Auflösung 2588 x 1958) und derzeit einem LCD-Projektor (Panasonic PT-LB10E, Auflösung 1024 x 768). Ein Computer dient als Kontrolleinheit für Kameras und Projektor. Die Innovation im Vergleich zu anderen aktiven Systemen besteht in der Fähigkeit zur Adaption des projizierten Punktmusters an die Oberflächengeometrie, so dass die Punktdichte des 3-D-Modells in Bereichen mit starker Oberflächenkrümmung höher ist. Auf diese Weise werden alle morphologischen Informationen mit einem Minimum an Punkten gewonnen und keine weitere Ausdünnung und Vereinfachung der Punktwolke ist notwendig.
Das System basiert auf einem iterativen Algorithmus (siehe Bild 2). Vor dem Beginn der 3-D-Erfassung ist eine Kalibrierung der Kameras und des Videoprojektors notwendig. Dann wird ein initiales regelmäßiges Punktmuster auf das Objekt projiziert. Jede Kamera nimmt ein Bild des beleuchteten Objektes auf. Die 2-D-Koordinaten der signalisierten Punkte werden in beiden Bildern bestimmt und zugeordnet. Mithilfe der in der Kalibrierung bestimmten Kameraparameter werden die 3-D-Koordinaten der Punkte errechnet. Eine 3-D-Vernetzung der Punktwolke wird dann durchgeführt, um ein 3-D-Netzmodell des Objektes zu generieren. Für jeden Stützpunkt des Netzes wird die Oberflächenkrümmung bestimmt um zu entscheiden, ob bei der nächsten Iteration zusätzliche Punkte in seiner Umgebung projiziert werden sollen. Dieser Prozess wird wiederholt, bis die gewünschte Punktdichte erreicht ist und das endgültige 3-D-Modell des Objektes berechnet werden kann.
Ergebnisse
Bild 3 zeigt die 3-D-Rekonstruktion einer Maske. Die Größe der Maske beträgt 150 mm(l) × 200mm(h) × 130mm(w), das 3-D-Modell besteht aus 770 Punkten.
Um die Qualität der erfassten 3-D-Oberfläche zu beurteilen, wurde die Maske ebenfalls mit einem konventionellen Scanningsystem erfasst. Das Ergebnis war ein aus 10.177 Punkten bestehendes 3-D-Modell. Im Vergleich dazu kommt die adaptive Methode mit 8% dieser Punktmenge aus, ohne signifikante Verluste in der morphologischen Genauigkeit zu erzeugen.
Fazit
Die Effizienz der Methode konnte nachgewiesen werden, da die rekonstruierte 3-D-Oberfläche signifikant weniger Speicherplatz benötigt als traditionelle Methoden und eine Ausdünnung der Punktwolke in der Nachbearbeitung überflüssig gemacht wird. Die Qualität des 3-D-Modells war im Vergleich zu den aus traditionellen Methoden gewonnen Daten zufriedenstellend. Der Aufnahmeprozess ist nicht schneller als bei traditionellen Methoden, dafür entfällt jedoch aufwändige Nachbearbeitung und Aufbereitung der Daten, da das gewonnene 3-D-Modell bereits optimiert ist.
Danksagungen
Diese Arbeit wird gefördert vom European Social Funds (Frankreich), der Fachhochschule Mainz (Deutschland) und dem Regional Council of Burgundy (Frankreich).
Fachkontakt:
Fachhochschule Mainz
Prof. Frank Boochs
Holzstraße 36
55116 Mainz
Telefon: 0 61 31 2859-672
Fax: 0 61 31 28596-99
E-Mail: boochs@geoinform.fh-mainz.de
http://www.i3mainz.fh-mainz.de
Pressekontakt:
Fraunhofer-Allianz Vision
Regina Fischer M. A.
Am Wolfsmantel 33
91058 Erlangen
Telefon: +49 9131 776-530
Fax: +49 9131 776-599
E-Mail: vision@fraunhofer.de
http://www.vision.fraunhofer.de
Das System wird im Rahmen der Sonderschau "Berührungslose Messtechnik" anlässlich der Control 2007 in Sinsheim, 8. bis 11. Mai, in Halle 5, Stand 5304, vorgestellt. Die Sonderschau will einen Beitrag zur Verbreiterung der Akzeptanz berührungsloser Messtechnik leisten, indem an einigen ausgewählten Exponaten die Konstruktionsprinzipien, Eigenheiten und Grenzen der neuen Messmöglichkeiten demonstriert werden. Die Sonderschau findet mit Unterstützung der P. E. Schall GmbH, den Mitgliedern des Control-Messebeirats und der Fraunhofer-Allianz Vision statt.
http://www.vision.fraunhofer.de/de/0/projekte/331.html - weitere Informationen
http://www.vision.fraunhofer.de/de/5/presse/142.html - Text-Download für Presse
Systemaufbau
Quelle: i3mainz
None
Rekonstruierte Oberflächengeometrie einer
Quelle: i3mainz
None
Criteria of this press release:
Electrical engineering, Energy, Information technology, Materials sciences, Mathematics, Mechanical engineering, Physics / astronomy
transregional, national
Research results, Transfer of Science or Research
German
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