Bildverarbeitung für ein generisches Entladesystem

Im Rahmen dieser Arbeit wurden Verfahren der Bildverarbeitung für den Einsatz in einem generischen Entladesystem untersucht. Eine wichtige Randbedingung bestand darin, dass keine exakte Kenntnis über die Form und die Beschaffenheit der zu greifenden Objekte vorausgesetzt werden sollte. Anhand mehrerer experimentelle Entladesysteme konnte die Effektivität der vorgestellten Verfahren demonstriert werden

Ansichtsbasierte 6 DoF Objekterkennung mit lokalen kovarianten Regionen

Diese Arbeit präsentiert einen neuen Ansatz zur Detektion und Lokalisation von Objekten, welcher die lokale Deformation korrespondierender, kovarianter Regionen nutzt, um die 6 Freiheitsgrade (DoF) einer Starrkörpertransformation zwischen einer Menge registrierter Modell- und Kameraansichten zu schätzen. Dazu werden Algorithmen entworfen, die es erlauben, aus jeder einzelnen Regionenkorrespondenz eine unabhängige 6 DoF Lagehypothese abzuleiten, falls die Oberflächennormale und Tiefe eines Regionenzentrums bekannt ist. Cluster dieser lokalen Hypothesen werden als grobe Lokalisierung und robuste Segmentierung bzw. Ausreißereliminierung für eine nachfolgende globale Lageerkennung genutzt. Dieses Vorgehen erlaubt eine integrierte Verarbeitung aller vorhandener Modell- und Kameraansichten und erlaubt die Fusion unterschiedlicher kovarianter Regionentypen, inkl. Regionen auf Basis von Tiefenbildern. Die nachfolgende Auswertung ermittelt die 6 DoF Objektlage, welche am besten den 2D-3D oder 3D-3D Korrespondenzen der Regionenzentren innerhalb eines Clusters entspricht. Die Kombination von lokaler und globaler Auswertung erlaubt selbst bei starken Beleuchtungsstörungen, großen Blickwinkeländerungen, Verdeckungen, Mehrdeutigkeiten und komplexen Szenen eine akkurate und robuste Lokalisation. Dies wurde anhand 6 Bauteilen und ausführlichen Experimenten verifiziert, wobei Genauigkeiten der Lage unter 1mm und 1° erreicht werden konnten. Nahezu alle Algorithmen sind fein granular parallelisierbar und ermöglichen daher eine Auswertezeit auf moderner Hardware unter 0.4s. Das Einlernen eines Objektmodells erfolgt mit Hilfe eines Industrieroboters und einer darauf montierten Stereokamera vollständig autonom

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

Szenen- und Objektmodellierung für Serviceroboter

Ein Serviceroboter benötigt für die Perzeption und Manipulation der Umwelt Modellwissen. Die Erzeugung geeigneter Repräsentationen von Alltagsgegenständen auf Basis von Sensordaten und automatisierter Nachbearbeitung ist Gegenstand der Arbeit

Attributierte Grammatiken zur Rekonstruktion und Interpretation von Fassaden

Dem Bedarf und Nutzen hoch detaillierter 3D-Stadt- und Gebäudemodelle steht deren aufwendige Erfassung gegenüber. Ist die automatische Ableitung vereinfachter Dachstrukturen aus Luftbildern oder Laseraltimetrie weitestgehend gelöst, so existieren für terrestrisch erfasste Daten nur erste Ansätze zur automatischen Rekonstruktion der Fassadenstruktur. Diese zielen zumeist auf die Interpretation großer, planarer Fassaden ab und reduzieren sie auf die regelmäßige Anordnung von Fenstern. Im Wesentlichen mangelt es daher sowohl an Verfahren zur Rekonstruktion weiterer Fassadenelemente wie Treppen oder Türen als auch an Methoden zur Interpretation heterogener, komplexer Fassaden mit Vorsprüngen, Erkern sowie einer geringen Anzahl von Fenstern. Die vorliegende Arbeit thematisiert die Interpretation von 3D-Punktwolkee, die mittels terrestrischem Laserscanning in urbanen Räumen erfasst wurden. Der Fokus liegt dabei auf 3D-Punktwolkee heterogener Fassaden, die sich durch eine geringe Breite sowie durch Vorsprünge und Erker auszeichnen. Das Ziel der Arbeit ist die Rekonstruktion und Interpretation von Fassaden durch einen Parser, der attributierte Grammatiken und robuste Schätzer kombiniert. Aufgrund der Generizität der verwendeten Attributgrammatiken ist die Schätzung von Modellen mit einer vorab unbekannten Anzahl von Parametern möglich und der Varianz der Objekte wird somit Rechnung getragen. Das vorgestellte Konzept zeichnet sich durch die starke Integration von Vorwissen aus. Es wird sowohl ein geometrisches als auch ein semantisches Modell von Fassaden aufgestellt und in die attributierte Grammatik überführt. Darüber hinaus werden Wahrscheinlichkeitsdichten der Form- und Lageparameter der betrachteten Fassadenteile aus gemessenen Daten geschätzt und in der attributierten Grammatik kodiert. Die entsprechenden a priori Wahrscheinlichkeiten sind wesentlicher Bestandteil des vorgestellten robusten Schätzverfahrens MOSAP sowie des Parsing-Algorithmusparse3d. Die Relationen zwischen einzelnen Fassadenteilen werden auf die Grammatik abgebildet, die somit zur Repräsentation der komplexen Strukturen dient und die Basis des Parsing-Algorithmus darstellt. Beginnend mit dem allgemeinsten Symbol werden durch parse3d iterativ Produktionsregeln angewendet und so Modellhypothesen in Form von Ableitungsbäumen erzeugt, von denen schließlich die Wahrscheinlichste gewählt wird. Die Selektion der abzuleitenden Symbole sowie der anzuwendenden Regeln basiert auf den a priori Wahrscheinlichkeiten sowie den Wahrscheinlichkeitsdichten, die aus Kontextinformation wie den Parametern bereits rekonstruierter Objekte oder Teilmengen der 3D-Punktwolkee geschätzt werden. Die Schnittstelle zwischen Grammatik und 3D-Punktwolke wird durch den robusten Schätzer MOSAP sowie die eingeführten Guards realisiert. Letztere bestimmen die Wahrscheinlichkeit einer Produktionsregel und ermöglichen so deren Selektion. Die Grammatiksymbole, die durch eine geringe Anzahl von Parametern geometrisch definiert sind, werden durch einen robusten Schätzer rekonstruiert. Es wird der Algorithmus MOSAP (Model Based Sampling and Prediction) eingeführt, der auf dem hypothesize-and-verify Paradigma basiert und sich durch das modellbasierte Sampling auszeichnet, in das Modellwissen in Form von Wahrscheinlichkeitsdichten der Form- und Lageparameter der zu bestimmenden Objekte eingebracht wird. Darüber hinaus wird die Prädiktionsgüte als neuartiges Kriterium zur Bewertung der Modellhypothesen eingeführt.Attribute Grammars for the Reconstruction and Interpretation of Facades The needs and benefits of highly detailed 3D city and building models is opposed to their expensive acquisition. Though the automatic derivation of simplified roof structures from aerial images or laser altimetry is mostly solved, only a few approaches for the automatic reconstruction of facade structures from terrestrial data were presented yet. Most of the existing work is on the interpretation of large, planar facades that are reduced to a regular arrangement of windows. Therefore, it lacks in both, the reconstruction of additional facade elements such as stairs or doors as well as methods for the interpretation of heterogeneous and complex facades with protrusions, oriels and only a small number of windows. This thesis deals with the interpretation of 3D point clouds that have been captured by terrestrial laser scanning of urban areas. The focus is on 3D point clouds of heterogeneous facades, that are characterized by their narrow width and by protrusions and oriels. The main contribution is the reconstruction and interpretation of facades by a parser that combines attribute grammars and robust estimators. Due to the generic attribute grammar the estimation of models with a previously unknown number of parameters is possible and the heterogeneity of the objects is thus considered. The concept is distinguished by the heavily integration of prior knowledge. The geometric and the semantic model of facades are defined and transferred to the attributed grammar. Furthermore, the probability densities of the shape and position parameters of the considered facade parts are estimated and incorporated in the attributed grammar. The corresponding a priori probabilities are essential for the presented robust estimator MOSAP and the parsing algorithm parse3d. The relations between single parts of a facade are mapped to the attribute grammar. Therefore, the grammar represents the complex structures of facades and constitutes the foundation of the parsing algorithm. Beginning with the most common symbol parse3d iteratively applies production rules and, thus, generates hypothesis represented by derivation trees. Finally the most likely derivation tree is selected. Both, the selection of the symbol to be derived and the selection of the production rule to be applied base on the a priori probabilities and the densities that are estimated from the context information like the parameters of already reconstructed objects or subsets of the 3D point cloud. The interface between the grammar and the 3D point clouds is realized by the robust estimator MOSAP and guards. The latter determine the likelihood of a production rule and, therefore, provide a selection criterion. The symbols of the grammar that are geometrically defined by a small set of parameters are reconstructed by a robust estimator. MOSAP (Model Based Sampling and Prediction) bases on the hypothesize-and-verify paradigm and is characterized by the model-based sampling strategy that takes advantage of the probability densities of the shape and position parameters of the objects to be reconstructed. Furthermore, MOSAP evaluates the hypothesis by the newly introduced 'goodness of prediction' criterion

Siegen Symposium for Geomeasurement Technology - Current and future challenges : from the four-eyes principle to AI

Die klimabedingt zu erwartende Zunahme von Extremwetterereignissen stellt die bebaute Umwelt vor erhebliche Herausforderungen und erfordert die Entwicklung geeigneter Anpassungsstrategien. Der Geomesstechnik kommt dabei eine besondere Bedeutung zu, denn verknüpft mit der mathematisch-mechanischen Modellbildung liefert sie die Grundlage für die Bewertung möglicher geomechanischer Risiken und für die daraus abzuleitenden Planungsmaßnahmen. In diesem Symposium werden die aktuellen Entwicklungen, die Möglichkeiten und Grenzen der Geomesstechnik in einem interdisziplinären und thematisch breit angelegten Kontext ausgelotet.The expected increase in extreme weather events due to climate change poses considerable challenges to the built environment and requires the development of suitable adaptation strategies. Geomeasurement technology is of particular importance in this context, because linked with mathematical-mechanical modeling it provides the basis for the assessment of possible geomechanical risks and for the planning measures to be derived from them. In this symposium, the current developments, the possibilities and limits of geomeasurement technology will be explored in an interdisciplinary and thematically broad context