Investigating the quality inspection process of offshore wind turbine blades using B-spline surfaces

Wind turbines can only extract their rated amount of power if their blades conform closely to the Computer Aided Geometric Design (CAGD). This is quantified by reconstructing B-spline surfaces from measurement data taken from the blade. For reliable comparisons between the surface and CAGD, the generated surface must be an accurate representation of the part. To do this, the input parameters to the fitting process need to be optimized. Previously this has proved to be time consuming and computer intensive. This paper has focused on presenting a protocol for control point locations that increases the initial surface fitness; therefore, decreasing the time taken for an optimiser to converge on the ideal locations. The presented protocol was found to increase the fitness of a surface by up to 150%. For low tolerance products it has been observed that the protocol could remove the need for an optimiser all together

A complete hand-drawn sketch vectorization framework

Vectorizing hand-drawn sketches is a challenging task, which is of paramount importance for creating CAD vectorized versions for the fashion and creative workflows. This paper proposes a complete framework that automatically transforms noisy and complex hand-drawn sketches with different stroke types in a precise, reliable and highly-simplified vectorized model. The proposed framework includes a novel line extraction algorithm based on a multi-resolution application of Pearson's cross correlation and a new unbiased thinning algorithm that can get rid of scribbles and variable-width strokes to obtain clean 1-pixel lines. Other contributions include variants of pruning, merging and edge linking procedures to post-process the obtained paths. Finally, a modification of the original Schneider's vectorization algorithm is designed to obtain fewer control points in the resulting Bezier splines. All the proposed steps of the framework have been extensively tested and compared with state-of-the-art algorithms, showing (both qualitatively and quantitatively) its outperformance

A graph-based method for fitting planar B-spline curves with intersections

The problem of fitting B-spline curves to planar point clouds is studied in this paper. A novel method is proposed to deal with the most challenging case where multiple intersecting curves or curves with self-intersection are necessary for shape representation. A method based on Delauney Triangulation of data points is developed to identify connected components which is also capable of removing outliers. A skeleton representation is utilized to represent the topological structure which is further used to create a weighted graph for deciding the merging of curve segments. Different to existing approaches which utilize local shape information near intersections, our method considers shape characteristics of curve segments in a larger scope and is thus capable of giving more satisfactory results. By fitting each group of data points with a B-spline curve, we solve the problems of curve structure reconstruction from point clouds, as well as the vectorization of simple line drawing images by drawing lines reconstruction

Fail-Safe Vehicle Pose Estimation in Lane-Level Maps Using Pose Graph Optimization

Die hochgenaue Posenschätzung autonomer Fahrzeuge sowohl in HD-Karten als auch spurrelativ ist unerlässlich um eine sichere Fahrzeugführung zu gewährleisten. Für die Serienfertigung wird aus Kosten- und Platzgründen bewusst auf hochgenaue, teure Einzelsensorik verzichtet und stattdessen auf eine Vielzahl von Sensoren, die neben der Posenschätzung auch von anderen Modulen verwendet werden können, zurückgegriffen. Im Fokus dieser Arbeit steht die Unsicherheitsschätzung, Bewertung und Fusion dieser Sensordaten. Die Optimierung von Posengraphen zur Fusion von Sensordaten zeichnet sich, im Gegensatz zu klassischen Filterverfahren, wie Kalman oder Partikelfilter, durch seine Robustheit gegenüber Fehlmessungen und der Flexibilität in der Modellierung aus. Die Optimierung eines Posengraphen wurde erstmalig auf mobilen Roboterplattformen zur Lösung sogenannter SLAM-Probleme angewendet. Diese Verfahren wurden immer weiter entwickelt und im speziellen auch zur rein kamerabasierten Lokalisierung autonomer Fahrzeuge in 3D-Punktwolken erfolgreich emonstriert. Für die Entwicklung und Freigabe sicherheitsrelevanter Systeme nach ISO 26262 wird neben der Genauigkeit jedoch auch eine Aussage über die Qualität und Ausfallsicherheit dieser Systeme gefordert. Diese Arbeit befasst sich, neben der Schätzung der karten- und spurrelativen Pose, auch mit der Schätzung der Posenunsicherheit und der Integrität der Sensordaten zueinander. Auf Grundlage dieser Arbeit wird eine Abschätzung der Ausfallsicherheit des Lokalisierungsmoduls ermöglicht. Motiviert durch das Projekt Ko-HAF werden zur Lokalisierung in HD-Karten lediglich Spurmarkierungen verwendet. Die speichereffiziente Darstellung dieser Karten ermöglicht eine hochfrequente Aktualisierung der Karteninhalte durch eine Fahrzeugflotte. Der vorgestellte Ansatz wurde prototypisch auf einem Opel Insignia umgesetzt. Der Testträger wurde um eine Front- und Heckkamera sowie einen GNSS-Empfänger erweitert. Zunächst werden die Schätzung der karten-und spurrelativen Fahrzeugpose, der GNSS-Signalauswertung sowie der Bewegungsschätzung des Fahrzeugs vorgestellt. Durch einen Vergleich der Schätzungen zueinander werden die Unsicherheiten der einzelnen Module berechnet. Das Lokalisierungsproblem wird dann durch einen Optimierer gelöst. Mithilfe der berechneten Unsicherheiten wird in einem nachgelagerten Schritt eine Bewertung der einzelnen Module durchgeführt. Zur Bewertung des Ansatzes wurden sowohl hochdynamische Manöver auf einer Teststrecke als auch Fahrten auf öffentlichen Autobahnen ausgewertet