In quality assurance the inspection of geometric features of objects is one the most common tasks. There is a great variety of measuring principles. One of these is the measurement by electro-optical sensors with corresponding image processing. Image processing, on the other hand, is used for many different tasks as well. Examples are object recognition, colour measurement, scene interpretation and many more. Measurement of geometric features is one of many applications, special optimizations are therefore rarely applied for this particular applications needs. In image processing in general, the development over the last years was towards colour images or even more than three channels, so called “multi channel images”. One of the results of the advanced popularity of colour image processing is, that today some types of three channel cameras are not more expensive than their single channel counterparts. Even though these cameras are being used in system for measurement of geometric features, the algorithms used do not take advantage of the additional channels information. There are a lot of special colour image processing algorithms existing today, but there are very little concepts that address the application of measurement of geometries. In this thesis new approaches are being discussed to use the information delivered by colour image sensors in a way that the measurement of geometries in the image will be improved. Four different aspects of the chain of image processing will be addressed in this work. Two of them are applicable for all kinds of multi channel images and two are dedicated to special properties of the single most common colour image sensor type, the senor with attached colour filter array (CFA) with an arrangement according to B.E. Bayer. The two general multi channel approaches are: – Extraction of object edge information by means of a new image filter where the information of all available channels is used – High precision edge probing for those new filtered edge images with the aim of subpixel accurate edge position determination The two CFA-Sensor related aspects are: – A new “Demosaicing” algorithm to reconstruct the three channel image from the sensors raw data with special importance to geometrically correct edge reproduction – Choice for object illumination source where the interaction of the emission spectra of the source and spectral sensitivity of the senor is optimized to the needs of the designated application The new approaches presented in this thesis deliver a contribution to image processing for measurement of geometric features with multi channel images, i.e. colour images. With them, better results, respectively lower measurement uncertainty, can be achieved. While they are applicable in their presented state, they do not stand as completed system. They are meant as a new way, a concept, to utilise multi channel image data to enhance current measuring machines. In addition these concepts open up prospects to further improvement.
Für die Qualitätssicherung gehört die Messung geometrischer Merkmale an Bauteilen zu den am häufigsten geforderten Aufgaben. Es gibt eine Vielzahl verschiedener Messprinzipien dafür. Eines davon ist die Messung mittels bildauflösender optoelektronischer Sensoren und dazugehöriger Bildverarbeitung. Die Bildverarbeitung wird aber auch für viele andere Anwendungen genutzt. Es gibt sowohl Beispiele für maschinelles Sehen wie Objekterkennung oder Texturanalyse als auch Beispiele für die Verbesserung der Darstellung für den Menschen wie Optimierung auf bestimmte Ausgabegeräte oder Farbraumanpassungen. Die Bildverarbeitung wird relativ selten für die Messung geometrischer Größen angewendet, deshalb gibt es kaum spezialisierte Algorithmen, die auf die Anforderungen dieser Applikation zugeschnitten sind. Ein Trend der letzten Jahre in der Bildverarbeitung ist, dass verstärkt Farbkameras eingesetzt werden, wo früher nur Ein-Kanal-Kameras genutzt wurden. Einhergehend mit dieser Entwicklung ist der Preisverfall bei den Farbkameras. Es gibt inzwischen Farbkameras, die den gleichen Preis haben wie äquivalente Ein-Kanal-Kameras. Deshalb ist es üblich, auch für Aufgaben, in denen traditionell die Farbinformation nicht genutzt wird, Farbkameras einzusetzen, sei es nur, um dem Bediener ein angenehmeres Arbeiten zu ermöglichen. Obwohl auch bei Maschinen, die mittels Bildverarbeitung geometrische Größen messen sollen, Farb- bzw. Mehrkanalkameras genutzt werden, werden die Informationen der zusätzlichen Kanäle nicht für die Messaufgabe berücksichtigt. In dieser Arbeit werden neue Ansätze vorgestellt, um die Zusatzinformation von Mehrkanalsensoren so zu nutzen, dass bessere Ergebnisse bei der Messung geometrischer Größen erzielt werden. Vier verschiedene Aspekte der Kette der Bildverarbeitung werden dabei betrachtet. Zwei davon gelten für Mehrkanalbildverarbeitung im Allgemeinen und zwei weitere widmen sich speziell dem verbreitetsten Farbkameratyp: Ein-Chip-Sensoren mit vorgesetztem Farbfilterraster (CFA) mit Bayer-Anordnung. Die zwei allgemeinen Mehrkanal-Ansätze betreffen: – Gewinnung von Objektkanten-Informationen mittels eines neuen Bildfilters, wobei alle Kanäle berücksichtigt werden. – Kantenortsbestimmung mit Subpixelpräzision in diesen gefilterten Bildern. Die zwei Ansätze, die sich speziell mit Sensoren mit CFA beschäftigen sind: – Ein neues Verfahren zur Rekonstruktion des Farbbildes aus den Rohdaten des Sensors, sog. Demosaiking, mit vorteilhaften Eigenschaften für Geometriemessungen, d.h. ohne Verfälschung des Kantenortes. – Auswahl von geeigneten Lichtquellen unter Berücksichtigung des Zusammenwirkens der spektralen Emission der Quelle mit den spektralen Empfindlichkeiten des Sensors. Die neuen Ansätze, die mit dieser Arbeit vorgestellt werden, liefern einen Beitrag zur Messung geometrischer Größen bei Systemen, in denen Farbkameras verbaut werden. Mit den untersuchten Verfahren können bessere Ergebnisse bzw. geringere Messunsicherheiten erreicht werden. In der vorgestellten Form und den beispielhaften Implementierungen sind sie anwendbar. Sie sind aber nicht als abgeschlossenes System zu betrachten. Vielmehr soll diese Arbeit einen neuen Weg aufzeigen, Mehrkanalinformationen für Geometriemessungen bei aktuellen Messmaschinen zu nutzen, und als Anregung für weiterführende Arbeiten dienen.