Sebastian von Enzberg arbeitet seit Dezember 2016 im Forschungsbereich Produktentstehung am Fraunhofer IEM als Senior-Experte „Industrial Data Analytics“. Seine Kolleginnen und Kollegen gratulieren ganz herzlich.

Zum Thema: Spline-Methoden für die modellbasierte 3D-Oberflächeninspektion

Die 3D-Oberflächenforminspektion ist eine wichtige Methode für die Qualitätskontrolle von Karosserieteilen im Automobilbau. Die Prüfung von Blechteilen im Presswerk ist eine anspruchsvolle Aufgabe, da diese Bauteile komplexe Geometrien besitzen können und verformbar sind. Die Oberfläche wird auf kleinste lokale Verformungen wie z. B. Beulen und Dellen untersucht, die im mittleren Mikrometerbereich, und somit unterhalb von Bauteiltoleranzen und -verformungen, aber oberhalb der Oberflächenrauheit liegen.

Die Arbeit beschreibt ein automatisches, modellbasiertes Oberflächeninspektionssystem, das auf einem photogrammetrischen Messsystem mit Musterprojektion aufbaut. Klassische Inspektionssysteme sind stark ingenieursmäßig motiviert und bedienen sich Methoden aus der Messtechnik und digitalen Signalverarbeitung. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt im Einsatz von Methoden aus der Computergrafik, vornehmlich B-Spline-Oberflächenmodelle und dem maschinellen Lernen, insbesondere auto-assoziative künstliche neuronale Netze (Assoziativspeicher). Entlang der gesamten Verarbeitungskette werden neue Verfahren zur Verbesserung des Inspektionssystems vorgeschlagen: Ein hierarchischer Assoziativspeicher sowie ein spline-basierter Assoziativspeicher als Oberflächenmodell, ein spline-basiertes Registrierungsverfahren sowie eine Multi-Schwellen-Segmentierung.

Zu den Prüfern der Arbeit gehörten apl. Prof. Dr.-Ing. Ayoub Al-Hamadi, Prof. Dr. rer. nat. Gunther Notni sowie Prof. Dr. rer. nat. Andreas Wendemuth.