Bibliothek für 3D-Messdatenverarbeitung

Motivation

Optisch berührungslos arbeitende Verfahren zur 3D-Digitalisierung haben herkömmliche Methoden in vielen Anwendungen abgelöst. Ganz gleich ob punktförmig, linienförmig oder flächenhaft arbeitender Triangulationssensor – viele Millionen 3D-Messdaten werden in wenigen Sekunden erzeugt. Diese Daten liefern eine Beschreibung der Oberflächentopografie des digitalisierten Bauteils. Der Nachweis der Maßhaltigkeit für Aufgaben der Qualitätssicherung erfordert, nach einer Digitalisierung, Methoden und Algorithmen zur Auswertung und Analyse der 3D-Daten, um beispielsweise Maß-, Form- und Lageabweichungen zu bestimmen.

Für eine Offline-Auswertung sind gängige Programme zur Punktwolkenverarbeitung verfügbar, um manuell und interaktiv die gewünschten Geometrieparameter zu bestimmen. Fertigungsintegrierte Systeme erfordern eine schnelle, automatisierte und integrierbare Datenauswertung. Für diesen Zweck wurde das 3D-Messdatenverarbeitungspaket OptoInspect 3D entwickelt. Es besteht aus der Funktionsbibliothek OptoInpect 3D_Alg3DLib und der grafischen Entwicklungs- und Testumgebung OptoInspect 3D_Invent.

 

Methodenübersicht der Bibliothek

• Registrierung von Datensätzen, Abstandsbestimmung
• Approximation von Regelgeometrieelementen (2D, 3D)
• Automatische Datensegmentierung
• Bestimmung von Messgrößen aus Parametern der Regelgeometrieelemente
• Ausdünnung/Homogenisierung und Glättung

 

Leistungsmerkmale der Bibliothek

• Algorithmen als C-konforme Bibliothek
• Schnelle, durch Multicore-Unterstützung optimierte Algorithmen und effiziente Datenstruktur
• Entwicklungs- und Testumgebung mit openGL basierter Visualisierung

 

Methoden für 3D-Messdatenverarbeitung

Registrierung

Die Registrierungsfunktion ermöglicht die Bestimmung der Ausrichtung von zwei Punktmengen zueinander. Dabei dient eine Punktmenge als statische Referenz und bleibt unverändert. Für die zweite, dynamische Punktmenge werden Translation und Rotation solange variiert, bis ein vorgegebenes Abstandsminimum zwischen beiden erreicht ist.

Diese Funktionalität kann beispielsweise für den Vergleich von Messdaten mit einer CAD-Referenz bzw. einem Golden Sample oder für die Verknüpfung der Daten von unabhängigen Teilmessungen verwendet werden. Mittels einer Punktabstandsberechnung (Nachbarschaftssuche) kann der Grad der Übereinstimmung der Datensätze ermittelt werden.

Approximation von Regelgeometrieelementen

Die Beschreibung der geometrischen Qualität eines Bauteils basiert auf regelgeometrischen Formen wie z. B. Gerade, Kreis, Ellipse, Ebene, Kugel und Zylinder, die als Bezugselemente dienen. Aus den Parametern der Regelgeometrie bzw. der Beziehung der Parameter zueinander lassen sich Bauteilabweichungen wie Maß-, Form- und Lageabweichungen bestimmen. Weiterhin werden Regelgeometrien dazu verwendet, um Bauteil- oder Bezugskoordinatensysteme festzulegen.

Die Bestimmung einer Regelgeometrie erfolgt über die Auswahl entsprechender Bereiche der digitalisierten 3D-Daten. Mittels einer Methode zur Minimierung der Summe der Abstandsquadrate, jeweils zwischen Messpunkt und Normgeometrie, erfolgt eine Best-Fit-Einpassung. Hierbei sind die Parameter wahlweise fixierbar, sodass z. B. mit der Anpassung eines Zylinders mit festem Radius dessen Raumlage ermittelt werden kann.

Eine automatisierte Segmentierung bzw. Auswahl der einer Regelgeometrie zugehörigen Punktmenge kann durch eine iterative Best-Fit-Einpassung erfolgen. Damit können Störpunkte eliminiert sowie nicht zur Regelgeometrie gehörende Punkte von der Berechnung ausgeschlossen werden. Alle Best-Fit-Methoden nutzen eine intelligente Fehlergewichtung, die eine besonders hohe Toleranz gegenüber Stördaten gewährleistet. Eine weitere Möglichkeit der Eliminierung von Stördaten besteht in der Nutzung einer Funktion zum Auffinden zusammenhängender Regionen von Punktdaten.

Ausdünnung/Homogenisierung

Verschiedene Oberflächentopologien und Scanstrategien führen zu Punktmengen unterschiedlicher Dichte und Redundanz. Mittels einer Ausdünnungsfunktion können nach der Analyse der lokalen Nachbarschaft redundante Punkte entfernt und neu verteilt werden, sodass die resultierende Punktmenge eine homogene Dichte aufweist. Sowohl die Dichte als auch eine zulässige Verschiebungstoleranz können vorgegeben werden. Mit einer gewichteten Glättung der Punkte besteht die Möglichkeit, hochfrequentes Rauschen zu minimieren. Die Verfälschung der Daten kann über die Vorgabe eines Toleranzmaßes ausgeschlossen werden.

Grafische Entwicklungsumgebung

Die Entwicklungsumgebung OptoInspect 3D_Invent bietet eine intuitive Möglichkeit zum Test und zur Parametrierung der Funktionen anhand eigener Messdaten. Ein Selektionsmodus erlaubt zudem die Anwendung einzelner Algorithmen auf einen vorgegebenen Teilbereich der Gesamtdatenmenge. Die Funktionsbibliothek OptoInspect 3D_Alg3DLib befindet sich in stetiger Weiterentwicklung und Optimierung.