Qualitative Beurteilung photogrammetrischer Aufnahmekonstellationen im Nahbereich

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Mina Gerhardt
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1 Qualitative Beurteilung photogrammetrischer Aufnahmekonstellationen im Nahbereich Karsten Raguse Manfred Wiggenhagen

2 Inhalt Motivation Übersicht Optische Messkette Bestandteile der Messkette Simulation einer Aufnahmeplanung Anwendungsbeispiel Zusammenfassung

3 Ziel: Motivation / Idee Bewertungskriterium der Aufnahmekonstellation = Ergebnis der Bündelausgleichung Beurteilung der Qualität der Aufnahmen im Vorfeld des Versuches Testen verschiedener Konstellationen durch Simulation der Aufnahmeanordnung und Auswertung Aufdeckung und Eliminierung von Schwachstellen in der Aufnahmekonfiguration Optimierung der Konfiguration

verschiedener Konstellationen durch Simulation der Aufnahmeanordnung und Auswertung

4 MindMap der 3D-Koordinatenbestimmung

5 Optische Messkette Definition Photogrammetrie Optische Messtechnik Qualitätsmanagement Prozesskette Optische Messkette

6 Übersicht Optische Messkette Optische Messkette Teilprozesse Analyse und Bewertung 1 Qualitätskriterium pro Teilprozess Gliederung und Sortierung der Kriterien Bildbezogene Kriterien Kriterien für die Zielmarkeneigenschaften Kriterien für die Kamerakalibrierung Bündelbezogene Kriterien Aufnahmegeometrie (Schnittwinkel)

Kriterien Bildbezogene Kriterien Kriterien für die Zielmarkeneigenschaften

7 Punktsignalisierung Zielmarkeneigenschaften Forderung automatische Markenerkennung mit einer Standardabw. < 0.2 Pixel Lösung Vorgaben der Erkennungssoftware und der Markenhersteller in Bezug auf Größe und Kontrast einhalten Zielmarkenkontrast Signal / Rauschverhältnis > 3 Zielmarkengröße MXT DOT QUAD CODE > 12 Pixel > 7 Pixel > 15 Pixel > 15 Pixel

2 Pixel Lösung Vorgaben der Erkennungssoftware und der Markenhersteller in Bezug auf

8 Passpunktverteilung Zielmarkeneigenschaften Forderung stabile äußere Orientierung ( 3 Voll-Passpunkte) Lösung Einteilung des Bildes in Sektoren in 3 der 4 äußeren Sektoren muss ein Passpunkt liegen

9 Kamerakalibrierung Bestimmung der inneren Orientierung Forderung zuverlässige Bestimmung der inneren Orientierung Lösung Nutzung geeigneter Testtafeln zur Kalibrierung (Vorgaben zu den Zielmarkeneigenschaften beachten) Aufnahmestrategie entsprechend anerkannter Verfahren (4 gekantete und 4 konvergente Aufnahmen, o.ä.)

Kalibrierung (Vorgaben zu den Zielmarkeneigenschaften beachten)

10 Kamerakalibrierung Überprüfung der inneren Orientierung Forderung Aussage über die Gültigkeit der Parameter der inneren Orientierung Lösung Nutzung geeigneter Testtafeln zur Kalibrierung Hochgenaue Bestimmung der Koordinaten der Zielmarken auf der Tafel Zwei Aufnahmen aus unterschiedlichen Perspektiven liefern zuverlässige Ergebnisse

Testtafeln zur Kalibrierung Hochgenaue Bestimmung der Koordinaten der Zielmarken

11 Aufnahmegeometrie Berechnung der 3D-Objektkoordinaten Forderung stabile Geometrie bei der 3D-Koordinatenbestimmung Redundanz und Wirtschaftlichkeit aufeinander abstimmen Lösung Berechnung der erzielbaren Genauigkeiten vor der Messung Variation der Standpunkte Variation der Kamera-Objektiv Kombinationen Simulation der Aufnahmekonfiguration mit ihren Ergebnissen

Berechnung der erzielbaren Genauigkeiten vor der Messung Variation der Standpunkte

12 Simulation der Aufnahmekonfiguration

13 Simulation der Aufnahmekonfiguration Pro Standpunkt können die Kameradaten individuell verändert werden ( Datenbank) Auswirkungen auf die Konstellation werden in Real-Time angezeigt Berechnung und Visualisierung der Fehlerellipsen (Fehlerellipsoid) der Objektpunkte

auf die Konstellation werden in Real-Time angezeigt Berechnung und

14 Aufnahmekonfiguration

15 Aufnahmekonfiguration Verschiedene Aufnahmekonfigurationen optimale Konfiguration (Konf 1) falsche Fokussierung (Konf 2) schlechte Aufnahmegeometrie (Konf 3) zu kleine Zielmarken (Konf 4) Soll Konf 1 Konf 2 Konf 3 Konf 4 s ds ds ds ds ,4 0,1 0,1 0,4 1, ,7 0,2 0,3 0,2 2, ,1 0,1 0,2 0,2 0, ,0 0,2 0,4 0,6 4,2 0,15 0,25 0,35 2,18 alle Streckenangaben in mm

Soll Konf 1 Konf 2 Konf 3 Konf 4 s ds ds ds ds 1-2 18,4 0,1 0,1 0,4 1,6 9-10 27,7 0,2 0,3 0,2

16 Bündelausgleichung Ablaufschema einer Bündelausgleichung Bildkoordinaten Innere Orientierung Näherungswerte für - äußere Orientierung - Objektkoordinaten Bündelausgleichung Ausgeglichene Bildkoordinaten mit Standardabweichung Ausgeglichene äußere Orientierung mit Standardabweichung Ausgeglichene Objektkoordinaten mit Standardabweichung

Bündelausgleichung Ausgeglichene Bildkoordinaten mit Standardabweichung

17 Bündelausgleichung Forderung Bündelausgleichung Vorverarbeitungswerkzeuge bei der Bildkoordinatenmessung (Charakterisierung der Eingangswerte) Werkzeuge zur Analyse der Ergebnisse Lösung Analyse-Software bei der Bildkoordinatenmessung (z.b. Kontrolle der Zielmarkengröße) Werkzeuge zur Visualisierung der Ergebnisse (Residuen der Bildkoordinatenmessungen / Fehlerellipsoid der ausgeglichenen Objektkoordinaten)

18 Anwendungsbeispiel Erweiterung der ISO-Norm 8721: Road vehicles Measurement techniques in impact tests Optical instrumentation Bewertung der optischen Messkette bei Sicherheitsversuchen in der Automobilindustrie

Optical instrumentation Bewertung der optischen

19 Anwendungsbeispiel Qualitätskriterium pro Kamera / Bild Innere Orientierung Zielmarkengröße Zielmarkenkontrast Bewegungsunschärfe Punktverteilung... Bündelbezogene Kriterien Schnittgeometrie Synchronität... Qualitätskriterium für die gesamte Konstellation Längenabweichung der Referenzmaßstäbe Wert für die Genauigkeit der Konstellation

.. Bündelbezogene Kriterien Schnittgeometrie Synchronität.

20 Anwendungsbeispiel Berechnung und Darstellung der Qualitätskriterien pro Bild, mit der Aufschlüsselung der einzelnen Kriterien Berechnung und Darstellung der bündelbezogenen Kriterien Ergebnisse der Auswertung und Überprüfung auf ISO- Konformität

einzelnen Kriterien Berechnung und Darstellung der

21 Zusammenfassung Aufschlüsselung der Bestandteile der optischen Messkette bietet folgende Vorteile: Aufdecken und Eliminieren von Schwachstellen in einzelnen Teilprozessen Verdeutlichung prägnanter Bestandteile Optimierung von einzelnen Prozessen Wirtschaftlichkeit wird durch die Simulation von verschiedene Aufnahmekonstellation erhöht Vorabschätzungen bieten bessere Planungsgrundlage

22 Projektpartner Volkswagen AG Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG DaimlerChrysler AG Audi AG BMW AG Institut für Photogrammetrie und GeoInformation (IPI)

23 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

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