Forum Bildverarbeitung

Bildverarbeitung spielt in vielen Bereichen der Technik zur schnellen und berührungslosen Datenerfassung eine Schlüsselrolle und hat sich in unterschiedlichen Anwendungen einen unverzichtbaren Platz erobert. Von besonderer Bedeutung ist dabei eine zielführende Verarbeitung der erfassten Bildsignale. Das "Forum Bildverarbeitung" greift diese hochaktuelle Entwicklung sowohl hinsichtlich der theoretischen Grundlagen, Beschreibungsansätze und Werkzeuge als auch relevanter Anwendungen auf

Automatische auflösungsabhängige Anpassung von Bildanalyse-Objektmodellen am Beispiel Straßen

[no abstract

Eine skalenübergreifende Charakterisierung der Partikelstruktur von hartmagnetischen magnetorheologischen Elastomeren

Magnetorheologische Elastomere sind eine Klasse von Smart Materials, welche elastische mit magnetischen Materialeigenschaften verbindet. Die Einbettung von magnetischen Mikropartikeln in eine Elastomermatrix führt zu einem komplexen, bisher nicht vollständig verstandenen Materialverhalten. Die Beeinflussbarkeit der mechanischen Eigenschaften mittels von außen applizierten Magnetfeldern stellt die herausragende und namensgebende Eigenschaft dieser Materialien dar. Das Verständnis der mikroskopischen Anordnung und der magnetisch induzierten Bewegung der eingebetteten Partikel bildet den zentralen Schlüssel zur Ergründung der komplexen makroskopischen Materialeigenschaften. Um sich diesem Ziel zu nähern, wurden unterschiedlichste breitgefächerte Messmethoden auf mikroskopische und makroskopische Aspekte eines einzigen Probenmaterials angewendet. So entstand eine umfassende und skalenübergreifende Charakterisierung eines magnetorheologischen Elastomers. Kern der Experimente bildete die Analyse der Anordnung und der magnetisch induzierten Bewegung der eingebetteten magnetischen Mikropartikel mittels Röntgen-Mikrotomographie. Die tomographisch erhobenen Bilddaten ermöglichten sowohl eine Auswertung der Partikelstruktur auf Basis der Partikelgesamtheit, als auch auf Einzelpartikelbasis mit Hilfe eines Particle-Tracking. So konnten neue Erkenntnisse über den magnetisch induzierten Kettenbildungsprozess der Partikel gewonnen und skalenübergreifende Zusammenhänge zwischen mikroskopischen Partikelbewegungen und makroskopischen mechanischen Materialverhalten aufgezeigt werden.:Danksagung v Inhaltsverzeichnis vii Symbolverzeichnis ix Abkürzungsverzeichnis xii 1 Einleitung 1 2 Grundlagen 8 2.1 Magnetorheologische Elastomere 8 2.1.1 Elastomermatrix 8 2.1.2 Magnetische Partikel 10 2.1.3 Magnetische Eigenschaften 11 2.1.4 Partikelstruktur und mechanische Eigenschaften 19 2.2 Mikrostrukturanalyse 22 2.2.1 Röntgentomographie 23 2.2.2 Digitale Bildverarbeitung 32 2.2.3 Statistik von Partikelverteilungen 37 3 Materialien und Methoden 39 3.1 Probenmaterial 39 3.1.1 Wahl geeigneter Materialien 39 3.1.2 Probensynthese 42 3.2 Messmethoden 44 3.2.1 Messkampagnen 45 3.2.2 Mechanische Charakterisierung 49 3.2.3 Mikrostrukturanalyse 52 3.2.4 Auswertung der Bilddaten 58 3.2.5 Vibrating Sample Magnetometrie 72 3.2.6 Begleitende Messmethoden 73 4 Ergebnisse 78 4.1 Makroskopische mechanische Eigenschaften 78 4.1.1 Elastomer 78 4.1.2 Komposit 79 viii Inhaltsverzeichnis 4.2 Partikelstruktur im Ausgangszustand 83 4.2.1 Datenlage 83 4.2.2 Geometrische Charakterisierung der Partikel 86 4.2.3 Räumliche Verteilung der Partikel 89 4.3 Partikelstruktur im Magnetfeldeinfluss 90 4.3.1 Ausrichtungsverhalten der Partikel im Magnetfeld 91 4.3.2 Einbindung der Partikel in die Matrix 93 4.3.3 Statistische Verteilung der Partikelwinkel 96 4.3.4 Partikelbewegung als Reaktion auf das lokale Feld 101 4.3.5 Partikelbewegung als Reaktion auf sukzessive Magnetisierung 114 4.3.6 Paarkorrelationsfunktionen der Partikelstruktur 123 4.4 Magnetische Eigenschaften 130 5 Zusammenfassende Diskussion 135 5.1 Gewonnene Erkenntnisse 135 5.2 Gegenseitige Beeinflussung von Partikelstruktur, magnetischen und mechanischen Eigenschaften 137 5.3 Grenzen der Messgenauigkeit und Fehlerbetrachtung 137 6 Abschließende Worte und Ausblick 140 Literaturverzeichnis I Abbildungsverzeichnis XIII Tabellenverzeichnis XVI

Modellbasierte Mehrzieloptimierung mit neuronalen Netzen und Evolutionsstrategien

Model-based Multi-objective Optimization with Neural Networks and Evolution Strategies Abstract Today, tasks of optimization are not excluded from any part of the modern engineering. Ever more frequently engineers must cope with complex optimization problems with conflicting goals as well as a large number of various constraints. Additionally, there is the claim to incorporate human expert knowledge in an easy and transparent manner within the solutions. Often the dependencies within the parameters of the process which is to be optimized are mathematically no more or only very imperfectly formulatable, are present in the form of rule knowledge, or example situations and must therefore be estimated by suitable models. These requirements present complex challenges for the developers of modern concepts and optimization methods, which are in most cases no longer solvable with methods of classical mathematics alone. Rather, they require the additional employment of adaptive methods, which lead by using synergies between the classical and nature-analog procedures for the development of efficient hybrid systems. In this work a multitier system for model-based, multi-objective optimization is presented, which consists of the data driven process modeling for calculation of objectives and constraints, their multi-objective optimization as well as an interactive Decision Making System. The uniqueness of the presented approach is the development of modeling and interpolation of the generated pareto optimal solutions and their corresponding objectives after the optimization by neural networks. In this way the approach allows to perform an interpolation access within the pareto set as well as the extraction of knowledge between the process variables near the pareto set and pareto front. Besides the representation of a practical-suited methodology, extensions in the theory of evolutionary algorithms in the form of learning the evolution direction during the optimization represents a further emphasis. The additional combination with a gradient-based optimization algorithm makes the approach a multi-hybrid system, which is characterized by very good convergence characteristics and a high quality of the generated solutions. As an example of the industrial application of the presented approach, a system for model-based, multi-objective recipe optimization in the animal fodder industry is described. The aim of the work is the development of an adaptive, multi-hybrid multi-objective evolutionary algorithm which exhibits its superiority by efficiently using synergies between different natur-analog and mathematical methods as well as the presentation of a practical methodology for engineers to optimize the production processes. This includes a more efficient, powerful design of experiments, process modeling and multi-objective optimization.Heute sind Aufgaben der Optimierung aus keinem Bereich der modernen Technik mehr wegzudenken. Dabei zeigt sich immer häufiger, daß es sich um komplexe Optimierungsprobleme handelt, die zum einen sich widersprechende Ziele und zum anderen eine große Anzahl von unterschiedlichen Randbedingungen enthalten. Zusätzlich besteht der Anspruch, menschliches Expertenwissen in die Lösung dieser Probleme unkompliziert und transparent einzubringen und für die Problemlösung verwendbar zu machen. Oft sind die Abhängigkeiten innerhalb der zu optimierenden Prozesse mathematisch nicht mehr oder nur sehr unvollkommen formulierbar, liegen in Form von Regelwissen oder Beispielsituationen vor und müssen daher mit Hilfe von geeigneten Modellen geschätzt werden. Diese Anforderungen stellen die Entwickler von modernen Modellbildungs- und Optimierungsmethoden vor große Herausforderungen, die in den meisten Fällen nicht mehr allein mit Methoden der klassischen Mathematik lösbar sind. Vielmehr erfordern sie den zusätzlichen Einsatz lernfähiger Methoden, die durch das Ausnutzen von Synergien zwischen den klassischen und natur-analogen Verfahren zur Entwicklung leistungsfähiger hybrider Systeme führen. In dieser Arbeit wird ein mehrstufiges Verfahren zur modellbasierten Mehrzieloptimierung vorgestellt, das sich aus der datengetriebenen Prozessmodellbildung zur Berechnung der Zielfunktionen und Randbedingungen, ihrer multikriteriellen Optimierung sowie einem interaktiven Decision-Making-Modul zusammensetzt. Die Besonderheit des hier entwickelten Ansatzes besteht darin, daß die bei der Optimierung generierte, näherungsweise pareto-optimale Lösungsmenge nach Abschluß der Optimierung durch Neuronale Netze modelliert wird und so einen interpolierenden Zugriff auf ihre Elemente sowie die Extraktion von Wissen über die Zusammenhänge zwischen den Prozessgrößen im näherungsweise pareto-optimalen Bereich gestatten. Neben der Darstellung einer praxistauglichen Gesamtmethodik stellen Erweiterungen im Bereich der Theorie Evolutionärer Algorithmen in Form des Lernens der Evolutionsrichtung während der Optimierung einen weiteren Schwerpunkt dar. Die zusätzliche Kombination mit einem gradientenbasierten Optimierungsalgorithmus machen den Ansatz zu einem Multi-Hybrid-System, das sich durch sehr gute Konvergenzeigenschaften und eine hohe Qualität der generierten Lösungen auszeichnet. Beispielhaft wird eine mit diesem Ansatz entwickelte und im industriellen Einsatz befindliche Applikation zur modellbasierten Rezepturoptimierung in der Tierfutterindustrie beschrieben. Ziel der Arbeit ist es, einen lernfähigen, multi-hybriden multikriteriellen Evolutionären Algorithmus zu entwickeln, der seine Überlegenheit durch das effiziente Ausnutzen von Synergien zwischen den einzelnen Verfahren zeigt, sowie eine praxisbezogene Methodik zu erarbeiten, die es dem Ingenieur gestattet, rezepturgesteuerte Produktionsprozesse - angefangen von der Datenerfassung und Versuchsplanung, über die Prozessmodellierung bis hin zur multikriteriellen Optimierung - effizienter zu gestalten

Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen auf Basis intravaskulärer Ultraschallaufnahmen zur klinischen Anwendung in einem IVB-System

Erkrankungen des Herz-Kreislaufsystems sind in Deutschland für fast 50% der Todesfälle verantwortlich. Insbesondere die Arteriosklerose (vulgo: „Arterienverkalkung“) ist dabei ein dominierendes Krankheitsbild. So ist es auch nicht verwunderlich, dass die Arteriosklerose seit den Anfängen der wissenschaftlichen Medizin ein Feld für umfangreiche Untersuchungen gewesen ist. Speziell durch den technischen Fortschritt bildgebender Verfahren war es möglich neuartige Diagnose- und Therapiemethoden zu entwickeln. Dabei hat sich gerade der intravaskuläre Ultraschall zu einem Goldstandard in der Diagnose arteriosklerotischer Erkrankungen und, in Kombination mit der intravaskulären Brachytherapie, zu einer Erfolg versprechenden Basistechnik für therapeutische Maßnahmen entwickelt. Grundvoraussetzung fast jeder bildbasierten Intervention ist aber die Separierung der Bilddaten in anatomisch und pathologisch differenzierte, saliente Regionen. In Anbetracht zunehmender, umfangreicherer Datenmengen kann eine derartige Aufarbeitung nur rechnergestützt durch Problem adaptierte Klassifikationsalgorithmen gewährleistet werden. Daher war es das Ziel dieser Arbeit, neue Methoden zur Merkmalsextraktion und Algorithmen zur Klassifikation morphologischer und pathologischer Strukturen in koronaren Gefäßen bereitzustellen. Aus der initialen Fragestellung wurde zudem zeitnah deutlich, dass das Forschungsvorhaben Anknüpfungspunkte zu weiteren hochgradig relevanten inter- und intradisziplinären Forschungsthemen, beispielsweise der Histologie, Systembiologie oder Chemietechnik, aufweist. Aber auch vonseiten der Anwendungsszenarien wurden teilweise völlig neue, innovative Wege beschritten. Exemplarisch sei ein E-Learning-Ansatz zur „Übersetzung“ digitaler Bilddaten in haptisch erfahrbare Reliefs für blinde und sehbehinderte Schülerinnen und Schüler genannt. In Anbetracht dieser partiell divergierenden Sichtweisen war auch die generalisierte, von der expliziten Fragestellung abstrahierte Umsetzung eine Ausrichtung der Arbeit. Dieser Intention folgend wurden drei wesentliche methodische und konzeptionelle Entwicklungen innerhalb der Arbeit realisiert: ein Expertensystem zur Approximation arterieller Kompartimente mittels unscharfer elliptischer Templates, ein neuartiger, effizienter Ansatz zur signaltheoretischen Extraktion textureller Merkmale und die Etablierung maschinelle Lernverfahren unter Integration von a priori Wissen. Über eine konsequente Integration statistischer Gütemaße konnte zudem eine ausgeprägte Rückkopplung zwischen Klassifikations- und Bewertungsansätzen gewährleistet werden. Gemeinsam ist allen Ansätzen das Ansinnen, trotz hoch anwendungsbezogener Umsetzungen, die fortwährende Portabilität zu beachten. In einer übergeordneten Abstraktion kann die Intention der Arbeit somit auch in der „generalisierten Nutzung signaltheoretischer Merkmale zur Klassifikation heterogener, durch texturelle Ausprägungen zu differenzierende Kompartimente mittels maschineller Lernverfahren“ verstanden werden