Automatischer Entwurf und Autokonfiguration von Bildverarbeitungssystemen für die industrielle Oberflächeninspektion

Automatic design and auto-configuration of image processing systems for industrial surface inspection

  • Die industrielle Oberflächeninspektion und insbesondere die Defekterkennung ist ein wichtiges Anwendungsgebiet für die automatische Bildverarbeitung (BV). Für den Entwurf und die Konfiguration der entsprechenden Softwaresysteme, in der Regel anwendungsspezifische Einzellösungen, werden im industriellen Umfeld zumeist entweder firmeneigene Bildverarbeitungsbibliotheken, kommerzielle oder freie Toolboxen verwendet. In der Regel beinhalten diese u.a. Standardalgorithmen der Bildverarbeitung in modularer Form, z. B. Filter- oder Schwellwertoperatoren. Die einzelnen BV-Methoden werden in der Regel nach dem Prinzip der visuellen Programmierung in einer grafischen Entwicklungsumgebung ausgewählt und zu einer BV-Kette bzw. einem -Graph zusammengesetzt. Dieses Prinzip ermöglicht es auch einem Programmierunkundigen, BV-Systeme zu erstellen und zu konfigurieren. Eine gewisse Grundkenntnis der Methoden der Bildverarbeitung ist jedoch notwendig. Je nach Aufgabenstellung und Erfahrung des Systementwicklers erfordern manueller Entwurf und Konfiguration eines BV-Systems erheblichen Zeiteinsatz. Diese Arbeit beschäftigt sich mit automatischen Entwurfs-, Konfigurations- und Optimierungsmöglichkeiten dieser modularen BV-Systeme, die es auch einem ungeübten Endnutzer ermöglichen, adäquate Lösungen zu generieren mit dem Ziel, ein effizienteres Entwurfswerkzeug für Bildverarbeitungssysteme mit neuen und verbesserten Eigenschaften zu schaffen. Die Methodenauswahl und Parameteroptimierung reicht von der Bildvorverarbeitung und -verbesserung mittels BV-Algorithmen bis hin zu ggf. eingesetzten Klassifikatoren, wie Nächste-Nachbar-Klassifikator (NNK) und Support-Vektor-Maschinen (SVM) und verschiedenen Bewertungsfunktionen. Der flexible Einsatz verschiedener Klassifikations- und Bewertungsmethoden ermöglicht einen automatischen problemspezifischen Entwurf und die Optimierung des BV-Systems für Aufgaben der Fehlerdetektion und Texturanalyse für 2d-Bilder, sowie die Trennung von Objekten und Hintergrund für 2d- und 3d-Grauwertbilder. Für die Struktur- und Parameteroptimierung des BV-Systems werden Evolutionäre Algorithmen (EA) und Partikelschwarmoptimierung (PSO) verwendet.

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Metadaten
Author:Stefanie Peters
URN (permanent link):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-24931
Advisor:Andreas König
Document Type:Doctoral Thesis
Language of publication:German
Year of Completion:2010
Year of Publication:2010
Publishing Institute:Technische Universität Kaiserslautern
Granting Institute:Technische Universität Kaiserslautern
Acceptance Date of the Thesis:2010/03/31
GND-Keyword:Bildverarbeitung ; Evolutionärer Algorithmus ; Partikel-Schwarm-Optimierung ; Systementwurf ; Texturanalyse
Faculties / Organisational entities:Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
DDC-Cassification:620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten

$Rev: 12793 $