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Optimierte Filter zur Erkennung von Bildmerkmalen z.B. bei der Oberflächeninspektion


Kurzfassung

Mit diesen maßgeschneiderten Filterbänken können Fehler-Klassifikationen mit deutlich höherer Trennschärfe und besseren Detektionsraten erzielt werden. Das Verfahren ist als Software einfach in bestehende Systeme zu integrieren.


Hintergrund

Die Erkennung und Extraktion von Bildmerkmalen, also allgemein die Klassifikation von Bildmerkmalen, spielt bei der digitalen Bildverarbeitung eine große Rolle. So werden z. B. bei der Oberflächeninspektion Bilder von den zu prüfenden Oberflächen aufgenommen, um in diesen verschiedene Klassen von Oberflächen-Fehlern zu identifizieren. Dabei können aber selbst Objekte derselben Klasse in sehr unterschiedlichen Größen vorkommen. Dies stellt die bisher verwendeten Methoden der Bildverarbeitung jedoch vor Herausforderungen. Um diese Analyse-Verfahren zuverlässiger und stabiler gestalten zu können, sind an das jeweilige Bildmerkmal angepasste Lösungen von Vorteil.


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Problemstellung

Die bisher bevorzugt verwendeten dyadischen und M Channel Wavelet Filterbänke können aufgrund ihrer ganzzahligen Skalierung nicht optimal an die verschiedenen Größen der Bildmerkmale angepasst werden. Ihre Verwendung bietet daher längst nicht für alle Anwendungen zufriedenstellende Ergebnisse.


Lösung

Das erfindungsgemäße Filterverfahren wurde im Rahmen eines Forschungsprojektes von der Hochschule Pforzheim in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer Institut IOSB und dem Karlsruher Institut für Technologie entwickelt. Es werden maßgeschneiderte „rationale biorthogonale wavelet-Filterbänke“ verwendet. Die Anpassung erfolgt in zwei Schritten: zuerst wird der passendste rationale Skalierungsfaktor ermittelt und danach werden die Filterkoeffizienten an die Bildmerkmale angepasst. Dafür werden biorthogonale Filter verwendet, um mehr Freiheitsgrade zur Verfügung zu haben.
Dieses neue Analyseverfahren wurde im Rahmen einer Testreihe zur Fehlererkennung an spekularen Oberflächen mittels Deflektometrie erprobt. Hierbei hat sich gezeigt, dass mit dem neuen Verfahren bei der Fehler-Klassifikation eine deutlich höhere Trennschärfe erzielt wird. Auch die korrespondierenden Detektionsraten sind bekannten Verfahren überlegen. In der Abbildung sind exemplarische Testergebnisse zusammengestellt, die dies verdeutlichen. Die Erfindung betrifft dieses Analyseverfahren sowie auch seine Implementierung in bestehende Systeme. Die maßgeschneiderten Filterbänke können für eine optimale Merkmalserkennung in bestehende Systeme integriert werden.


Vorteile

  • Deutlich höhere Detektionsraten und Trennschärfe bei der Klassifikation der Bildmerkmale
  • Filterbänke sowie deren Komponenten werden gezielt auf charakteristische Merkmale angepasst
  • Neue Software kann problemlos in bestehende Systeme und Prozesse integriert werden

Anwendungsbereiche

  • Qualitätskontrolle (Fehlererkennung auf Oberflächen)
  • Digitale Bildverarbeitung

Service

Die Technologie-Lizenz-Büro GmbH ist mit der Verwer­tung der Technologie beauftragt und bietet Unternehmen die Möglichkeit der Lizenznahme.


Technologie-Lizenz-Büro (TLB) der Baden-Württembergischen Hochschulen GmbH

Dr.-Ing. Michael Ott
+ 49 721 790 040
ott@tlb.de
www.tlb.de
Adresse
Ettlinger Straße 25
76137 Karlsruhe



Entwicklungsstand

Prototyp


Patentsituation

  • EP 14 002 562.8 anhängig

Stichworte

Bildverarbeitung, Merkmalsextraktion, angepasstes Filter, optimiertes Filter, Optimalfilter, Filterlänge, Filterentwurf, Filterbank, Rationale Wavelets

Kontakt | Geschäftsstelle

TechnologieAllianz e. V.
Laure Wolkers
(Geschäftsstellenleiterin)

c/o PROvendis GmbH
Schloßstr. 11-15
D-45468 Mülheim an der Ruhr