Abstract A contribution for new methods in object recognition, modelling and measurement Dissertation, presented on February 20, 2003 by Dipl.-Ing. Christian Usbeck The aim of the presented work is the investigation of intelligent image processing methods for automatic recognition and measurement of signalled and non-signalled measuring points. Different Methods are explained for sighting of cooperative targets to measure the position of such structures by an image sensor with sub-pixel accuracy. Due to a simulation for the recognition of cooperative targets are image processing algorithms comparable through an analysis of the uncertainty of the detected position. By means of the uncertainty of the detected position an optimal method for the target detection is selected. The results of the simulations are verified by measuring the uncertainty of detected position on a real measuring system. Thus an estimation of the uncertainty of detected positions for the whole system is possible. The estimation of the local structure of images is used to recognise the pattern of targets. It is shown how this method could be used to detect a sub-pixel accurate position that meets the sighting position of the target pattern. By the use of different patterns for targets this method is also applicable to coded measuring points. Additional investigations are showing how the application of image processing could automate the acquisition of target pattern with a measurement system. Special methods are specified for the estimation of the position by using a color-coded linear structure and the estimation of a medial contour line derived from the outlines of linear geometries. The development of intelligent image processing algorithms for the sighting of non- signalled points expands the application range of measurement systems with reflectorless electronic distance measurement. For example such intelligent measurment systems could be used for the digitalization of buildings and the monitoring of bridge constructions. The results of the present work could be used for robust detection of target pattern. The developed image processing algorithms could solve many problems in the field of optical coordinate measurement too.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung von intelligenten Bildverarbeitungsverfahren für die automatische Erkennung und Vermessung von signalisierten und nicht signalisierten Messpunkten. Für die Anzielung der signalisierten kooperativen Ziele werden verschiedene Verfahren vorgestellt, die eine subpixelgenaue Lagebestimmung der abgebildeten Struktur ermöglichen. Durch eine Simulation des Anzielvorgangs auf kooperative Ziele konnte ein Vergleich verschiedener Verfahren bezüglich der zu erreichenden Positionsunsicherheit im Bild erfolgen und ein optimales Verfahren ausgewählt werden. Die Ergebnisse der Simulation werden durch Messungen an einem realen Messaufbau für die Abschätzung der erreichbaren Unsicherheit für ein Gesamtsystem verifiziert. Die Anwendung der lokalen Approximation eines Polynoms f(x,y) zweiter Ordnung auf Ausschnitte eines Videobildes zeigt, wie für ausgewählte Muster einer Zielmarke der Anzielpunkt bestimmt werden kann. Darüber hinaus bietet das beschriebene Verfahren eine Möglichkeit zur Anzielung kodierter Messpunkte durch eine unterschiedliche Gestaltung der Zielmuster. Weitere Untersuchungen zeigen, dass durch den Einsatz der Bildverarbeitung in Messsystemen die Erfassung von Zielmarken automatisiert werden kann. Für die automatische Anzielung von farbkodierten linienförmigen Geometrien ist das Verfahren der lokalen Approximation zur Ermittlung der Lage der abgebildeten Struktur und zur Bestimmung der Farbübergänge geeignet. Für partiell verdeckte linienförmige Geometrien ist in dieser Arbeit eine Kombination der Houghtransformation und der Geradenapproximation zur subpixelgenauen Bestimmung der mittleren Konturlinie vorgestellt worden. Die Entwicklung von Bildverarbeitungsverfahren zur Messung von nicht signalisierten Punkten ermöglicht die Erschließung neue Anwendungsgebiete für Messsysteme mit einer reflektorlosen elektronischen Distanzmessung. "Intelligente Messsysteme" für die Fassaden- und Bauwerksdigitalisierung sowie die Überwachung von Brückenbauwerken sind mögliche Anwendungen. Die Ergebnisse der vorgelegten Arbeit sind in den verschiedensten Anwendungsgebieten der Bildverarbeitung zur robusten Erfassung von Zielmarken, wie zum Beispiel zur Lösung von Problemen in der optischen Koordinatenmesstechnik, einsetzbar.