Entwicklung und Implementierung einer Methode zum Identifizieren und Extrahieren von Kabinen- und Systemkomponenten aus gemessenen 3D-Datensätzen realer Kabinengeometrien

Um eine detaillierte digitale Kabine zu erstellen, werden physische Komponenten durch digitale Modelle, welche die Real-Geometrien wiedergeben, verknüpft. Diese digitale Version der Kabine ermöglicht das Ermitteln von Optimierungspotenziale und das Testen neuer Komponenten in der digitalen Kabinenumgebung. Die konstante Aufrechterhaltung eines Digitalen Zwillings erfordert automatisch generierbare und abfragbare Daten wie 3D-Modelle. Um Real-Geometrien in diesen aktuellen 3D-Modellen wiederzufinden, werden Scan-Daten von den jeweiligen Komponenten benötigt. Die Scan-Daten liegen zunächst in der Form von mehreren Punktewolken vor und spiegeln eine gesamte Szene wider. In dieser Arbeit wird eine Methode evaluiert, die in der Szene Kabinenkomponenten erkennt und die zugehörigen Punkte extrahiert. Zudem soll die Möglichkeit bestehen, wichtige Daten zu der Komponente abzurufen und die Position der Komponente zu bestimmen. Dazu wird aus einer Auswahl an Algorithmen der Spin-Image-Algorithmus gewählt, wichtige Parameter des Algorithmus identifiziert und im Sinne des Anwendungsfalls Kabine getestet und ausgewertet. Zudem werden unterschiedliche Parameter für einen automatisierbaren Scanner identifiziert und beurteilt, um dessen Gebrauch in der Kabinenumgebung in Kombination mit dem Spin-Image-Algorithmus zu evaluieren. Hier wurde festgestellt, dass der verwendete automatisierbare Scanner deutlich größeres Rauschen aufweist als vom Hersteller angegeben. Dieses Rauschen wurde als ein großer negativer Einfluss auf das Erkennen der Objekte mithilfe des Spin-Image-Algorithmus erkannt