Methoden der 3D-Vermessung von Oberflächen

Handbuch zur industriellen Bildverarbeitung
(Fraunhofer Vision Leitfaden-Reihe Band 17)

Beitrag 2.6: Methoden der 3D-Vermessung von Oberflächen

Autor: Michael Heizmann, Fraunhofer IOSB und Karlsruher Institut für Technologie

 

Messung des Oberflächenreliefs einer Blisterfolie mit einem Lichtschnittsensor
© Fraunhofer IOSB

Messung des Oberflächenreliefs einer Blisterfolie mit einem Lichtschnittsensor

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Wesentliche Merkmale von Objekten sind mit der räumlichen Gestalt ihrer Oberfläche verbunden. Insbesondere bei funktionalen Oberflächen (z. B. Gleitflächen, Führungen) sind korrekte geometrische Eigenschaften entscheidend, aber auch bei Oberflächen, die für den Kunden nur »schön« aussehen sollen, können geometrische Abweichungen (z. B. Beulen, Riefen) relevant sein. Die Geometrie einer Oberfläche lässt sich optisch auf vielfältigen Wegen gewinnen. In diesem Kapitel werden Methoden auf der Grundlage der geometrischen Optik dargestellt, welche die makroskopische Gestalt der Oberfläche erfassen können. Für die Wiedergabe der mikroskopischen Oberflächeneigenschaften geeignete Methoden werden in den Kapiteln 2.8 und 2.9 vorgestellt.

Die Inspektion der räumlichen Gestalt kann mehreren Zielsetzungen dienen:

Messung geometrischer Eigenschaften: In diesem Fall soll ein Objekt auf bestimmte geometrische Kenngrößen, z. B. Länge, Ebenheit etc. untersucht werden. Hierbei ist, wie in der Messtechnik üblich, meist auch eine Quantifizierung der Inspektionsgüte oder -sicherheit gewünscht, etwa in Form einer Messunsicherheit.
Analyse der räumlichen Oberflächenstruktur mit Methoden der Texturanalyse: Die als Ergebnis eines Inspektionsvorgangs erhaltene räumliche Struktur einer Oberfläche kann als Textur interpretiert werden und ist dann mittels Methoden der Texturanalyse inspizierbar (siehe Kapitel 2.15).
Detektion räumlicher Defekte: Hier besteht die Aufgabe darin, signifikante Abweichungen der geometrischen Eigenschaften oder der Textur von gewünschten Ausprägungen (dem Gut-Zustand) zu erkennen. Dabei werden meist zunächst quantitative Oberflächenmerkmale gewonnen, die in einem nachfolgenden Klassifikationsschritt bewertet werden (z. B. in die Klassen »in Ordnung« (IO) bzw. »nicht in Ordnung« (NIO)).

 

Den vollständigen Beitrag können Sie im »Handbuch zur industriellen Bildverarbeitung« (Leitfaden 17) nachlesen.