Robustheit automatisiert zusammengesetzter 3D-Messpunktewolken
- 1Zentrum für Optische Technologien, Hochschule Aalen
- 2Carl Zeiss AG
breiter [dot] lisa [at] gmail [dot] com
Die Vermessung großer Objekte erfordert ein Zusammensetzen einzeln gewonnener 3D-Messpunktewolken mit automatisierten Methoden. Das erfolgreiche Matching der Einzelmesspunktewolken wird wesentlich beeinflusst durch die Oberflächenstruktur des Bauteils (Rauheit, Regelmäßigkeit, Detailreichtum), den Überlappbereich der Einzelmessungen oder durch die Größe des Bauteils. In dieser Arbeit wird der Matchingalgorithmus einer kommerziellen Software hinsichtlich Robustheit qualifiziert. Dazu wurden Referenzobjekte mit technischen Oberflächen mittels Streifenprojektion und exakten Poseninformationen aufgezeichnet. Anschließend wurde der kommerzielle Algorithmus mit synthetisch verrauschten Poseninformationen bezüglich Robustheit evaluiert. Die gewonnenen Ergebnisse werden diskutiert.
@inproceedings{breiter2018p3,
author = {Breiter, Lisa and Karl, M. and Höller, F. and Heinrich, Andreas},
title = {{Robustheit automatisiert zusammengesetzter 3D-Messpunktewolken}},
booktitle = {DGaO-Proceedings 2018},
series = {DGaO-Proceedings},
eventtitle = {119. Jahrestagung der DGaO},
eventdate = {2018-05-23/2018-05-26},
venue = {Aalen},
publisher = {Deutsche Gesellschaft für angewandte Optik e.V.},
year = {2018},
pages = {P3},
url = {https://dgao-proceedings.de/paper/119-p3}
}