Online-Klassifikation von Texturen auf gewölbten Oberflächen

Farbtexturen Schmetterling
© Fraunhofer IWU

Farbtexturen

Xeidana ® (Extensible Environment for Industrial Data Analysis) ist eine am Fraunhofer IWU konzipierte Entwicklungsumgebung für die Lösung von Datenanalyseaufgaben im industriellen Bereich. Die Software ist modular aufgebaut und zeichnet sich insbesondere durch folgende technische Eigenschaften aus: Die Anpassungsfähigkeit an verschiedene Aufgabenstellungen über Bibliotheken, die Erweiterbarkeit um Schnittstellen für neue Sensorsysteme und die mögliche Zusammenführung und gemeinsame Auswertung von Daten, die aus solchen verschiedenen Sensorsystemen stammen.

Extraktion von Farbton und Helligkeit
© Fraunhofer IWU

Extraktion von Farbton und Helligkeit

Zu den bisherigen Anwendungsgebieten von Xeidana® gehören unter anderem:

  • Analyse von Puls-Phasen-Thermographiebildern (Detektion innerer Defekte in Faserverbundwerkstoffen)
  • Bildverarbeitungsaufgaben (Erkennung von Oberflächendefekten, Vermessung von Bauteilen, etc.)
  • Signalauswertung (Klassifikation von Wirbelstrom-, Ultraschallsignalen für die Qualitätskontrolle von Laserschweißnähten)

Im Bereich der Oberflächeninspektion ist die Klassifikation von Farbtexturen auf ebenen Oberflächen, wie z. B. Holz-, Textil- oder Papierbahnen, eine klassische Aufgabenstellung. Auf regelmäßigen Texturen können unerwünschte Defekte oder partielle Verschmutzungen unabhängig von Helligkeitsschwankungen und/oder Schatten zuverlässig erkannt werden.

Mit dem am Fraunhofer IWU auf der Basis von Xeidana entwickelten Inspektionssystem ist es nun auch möglich, Farbtexturen auf gewölbten Oberflächen zu erkennen und in Echtzeit sicher zu klassifizieren. Die Bildaufnahme erfolgt dabei mittels einer Standard-Farbkamera. Die Klassifizierung der Texturen geschieht nach einem vorherigen Anlernvorgang.

3D-Farbtextur
© Fraunhofer IWU

3D-Farbtextur

Bei der Erkennung von Texturen auf gewölbten 3D-Oberflächen besteht die Herausforderung darin, dass die Texturen nicht mehr regelmäßig sind, sondern ihre Lage (Drehung) oder ihr Abstand zur Kamera verändert ist oder sie verzerrt dargestellt werden. Das Fraunhofer IWU nutzt für die Lösung dieser Aufgabe das eigens entwickelte Verfahren der „Robusten Klassifikation“, mit dem die Extraktion und Nutzung spezieller Merkmale durchgeführt werden kann, die zugleich gegenüber Verschiebung, Skalierung, Rotation und Verzerrung invariant sind. Nach der Transformation des RGB-Farbbildes in den HSI-Farbraum werden aus Segmenten des transformierten Bildes 2D-HSI-Spektren berechnet. Aus den Spektren werden wiederum geeignete statistische Merkmale, wie Entropie oder Momente n-ter Ordnung, die die genannten Eigenschaften aufweisen, abgeleitet. Dadurch wird eine hohe Störsicherheit und Trennleistung erreicht.

Einsatzbereiche für die Klassifikation von Texturen auf gewölbten Oberflächen finden sich damit in der Medizin-, Textil- oder Medientechnik, der Automobilindustrie, der Möbelindustrie oder bei der Überwachung von Arbeitsräumen (Tracking) in der Sicherheitstechnik.

3D-Farbtextur
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3D-Farbtextur

Klassifikation von Farbtexturen
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Klassifikation realer Farbtexturen (8+1 Klassen)