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  5. Bewertungsmetrik für die Bildqualität bei automatisierten optischen Inspektionsanwendungen

Bewertungsmetrik für die Bildqualität bei automatisierten optischen Inspektionsanwendungen

Publication date
2023-03-31
Document type
Konferenzbeitrag
Author
Topalis, Philip  
Höhner, Marvin
Stoller, Fabian
Gill, Milapji Singh  
Fay, Alexander  
Organisational unit
Automatisierungstechnik  
DTEC.bw  
DOI
10.1007/978-3-662-66769-9_2
URI
https://openhsu.ub.hsu-hh.de/handle/10.24405/22518
Conference
8. Jahreskolloquium "Bildverarbeitung in der Automation" (BVAu 2022) ; Lemgo, Germany ; November 2, 2022
Project
Engineering für die KI-basierte Automation in virtuellen und realen Produktionsumgebungen  
Produktionsnahe Modellwerkstatt zur Forschung an Digitalisierungsthemen im Bereich der Luftfahrzeuginstandhaltung  
Publisher
Springer Vieweg
Series or journal
Technologien für die intelligente Automation
ISSN
2522-8579
Periodical volume
17
Book title
Bildverarbeitung in der Automation : ausgewählte Beiträge des Jahreskolloquiums BVAu 2022
First page
15
Last page
31
Peer-reviewed
✅
Part of the university bibliography
✅
Additional Information
Language
German
Keyword
dtec.bw
Abstract
Die Sicherstellung qualitativ hochwertiger Bilder in der automatisierten optischen Inspektion (AOI) auf der Basis von Bildverarbeitungsmethoden ist eine notwendige Voraussetzung, um sinnvolle Entscheidungen zu treffen. Verschiedene Einflussfaktoren können sich jedoch negativ auf diese Aufgabe auswirken und zu ungeeigneten Bildern führen. Der Systemaufbau, die Charakteristika des zu untersuchenden Objekts, wie beispielsweise Unregelmäßigkeiten oder Muster, sowie die Durchführung der Untersuchung sind nur einige Beispiele von vielen. In Anwendungsfällen, in denen eine hohe Bildqualität aufgrund der genannten Einflussfaktoren nicht sichergestellt werden kann, ist es erforderlich, die erfassten Bilddaten automatisch hinsichtlich ihrer Eignung für eine robuste automatisierte optische Inspektion zu bewerten. Zu diesem Zweck müssen geeignete Bewertungsmetriken verglichen und entsprechend den spezifischen Anforderungen des Anwendungsfalls ausgewählt werden. In diesem Beitrag wird eine in den laufenden Betrieb eines AOI-Systems integrierte Bildqualitätsbewertung vorgestellt. Zu diesem Zweck wird im Prozess zwischen der Bilderfassung und der Bildauswertung ein zusätzliches Modul integriert, das in der Lage ist, nicht verwertbare Bilder zu detektieren. Die Anwendung wird anhand eines Demonstrators gezeigt, der Erkenntnisse für die konkrete Umsetzung von AOI-Aufgaben liefern soll.
Description
Veröffentlicht im Open Access unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de)
Version
Published version
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