Zusammenfassung
Der Beitrag beschreibt eine Methode für die Fehlererkennung der Oberflächenform durch eine 3-D-Vermessung und anschließende Auswertung der Daten mit Hilfe eines neuronalen Netzes.
Die Erkennung von Abweichungen der Oberfläche von der gewünschten Form eines Meisterobjektes erfordert normalerweise eine exakte Justierung der Objekte in einer Position. Insbesondere können Verformungen nicht ausgeglichen werden. Bei der hier vorgestellten Methode ist diese genaue Justierung nicht erforderlich.
Es werden zunächst mehrere Meisterstücke in unterschiedlichen Positionen und Variationen in ein neuronales Netz eingespeichert. Beim Abruf des Netzes mit den Daten der zu überprüfenden Teile, werden nicht gespeicherte Merkmale geglättet und dadurch quasi das Meisterstück in der aktuellen Lage rekonstruiert. Die Auswertung kann dann durch einfache Differenzbildung erfolgen.
Anhand eines Beispiels werden die Möglichkeiten, die diese Methode bietet, demonstriert.
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Lilienblum, T., Günther, G., Küehel, M., Michaelis, B. (1998). Fehlererkennung der Oberflächenform durch SD-Vermessung und Auswertung mit einem künstlichen neuronalen Netz. In: Levi, P., Schanz, M., Ahlers, RJ., May, F. (eds) Mustererkennung 1998. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-72282-0_57
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