Automatisierte bildbasierte Erkennung von Punkten auf beliebigen 3D-Oberflächen anhand eines Kontrastliniengitters
INSPEKTION VON PUNKTEN AUF 3D-OBERFLÄCHEN

Berührungslose Messung von 3D-Oberflächen an definierten, räumlich gleichmäßig verteilten Punkten

Messen und bewerten Sie 3D-Oberflächenpositionen und -normalen mit einer automatisierten App. Die Analyse erfolgt über ein Kontrastliniengitter, das auf das Objekt aufgedruckt wird.

  • Schnelle und rückverfolgbare Ergebnisse
  • Passende Lösung für Crashtest-Druckwesten
  • Weitere Anwendungsbereiche: Umformung, modellbasierte Entwicklung & Prototypenbau

Präzise und dateneffiziente Messung von definierten 3D-Oberflächenpunkten

In vielen industriellen Bereichen müssen 3D-Oberflächen an definierten, gleichmäßig verteilten Punkten vermessen und inspiziert werden. Die Menge der Punkte variiert je nach Anwendungsfall von einigen Dutzend bis hin zu eintausend. Um eine Deformationsanalyse durchzuführen, müssen diese Punkte über mehrere Deformationsstufen hinweg identifiziert werden.

Eine Digitalisierung der gesamten Oberfläche ist sehr genau und erzeugt daher eine große Anzahl von Koordinaten und Daten, die für diese speziellen Anwendungsfälle nicht benötigt werden. Eine effektivere Methode besteht darin, die Prüfpunkte als Schnittpunkte eines Kontrastliniengitters zu markieren, sie aus mehreren Blickwinkeln zu erfassen und mittels Bilderkennung zu vermessen.

Ein konkreter Anwendungsfall, für den diese Vorgehensweise optimal geeignet ist, betrifft die Messung von Drucksensorwesten an Crashtest-Dummys. Diese Westen verfügen bereits über ein Kontrastliniengitter, das es ermöglicht, die Positionen der einzelnen Punkte vor und nach dem Aufprall zu messen, um die auf den Dummy wirkenden Kräfte zu lokalisieren. Dieses Beispiel kann auf andere Branchen übertragen werden.

Die wichtigsten Herausforderungen bei der Deformationsmessung von 3D-Oberflächen

  • Neue Normen erfordern neue Präzision

    Regulierungsbehörden in allen Branchen verschärfen die Anforderungen. Das betrifft u. a. das IIHS im Bereich der Automobilsicherheit, aber auch steigende Qualitätsansprüche in der Luft- und Raumfahrt, im Energiesektor oder in der medizinischen Produktion. Da die Toleranzen immer kleiner und die Komplexität immer größer wird, können herkömmliche Messverfahren nicht mehr mithalten.

  • Unpassende Messkonzepte, begrenzte Rückverfolgbarkeit

    Manuelle und taktile Messverfahren sind zeitaufwändig, fehleranfällig und ineffizient, insbesondere wenn einige hundert Punkte in mehreren Deformationsstufen geprüft werden müssen.
    Darüber hinaus erschweren inkonsistente Daten und unstrukturierte Prüfverfahren die Nachverfolgung von Veränderungen im Zeitverlauf oder den zuverlässigen Vergleich von Verformungsstufen.

  • Aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen

    Das Erfassen von Verformungsdaten ist nur der erste Schritt; Informationen aus diesen Daten zu ziehen, dauert oft sehr lange. Ohne eine automatisierte Auswertung verlieren Teams wertvolle Zeit bei der Umwandlung von Rohbildern oder Scandaten in verwertbare Ergebnisse.

Unsere Lösung: Grid Recognition

Automatisieren Sie die Prüfung definierter Punkte auf 3D-Oberflächen mit der Grid Recognition App, die für ZEISS INSPECT Optical 3D und ZEISS CORRELATE verfügbar ist.
Messen von Positionen und Normalen auf 3D-Oberflächen mit Hilfe eines Kontrastliniengitters
Messen von Positionen und Normalen auf 3D-Oberflächen mit Hilfe eines Kontrastliniengitters

Messen von Positionen und Normalen auf 3D-Oberflächen mit Hilfe eines Kontrastliniengitters

Erzielen Sie präzise Ergebnisse auf der Grundlage von Bildern aus verschiedenen Blickwinkeln

Grid Recognition ermöglicht die automatisierte, bildbasierte Erkennung eines Kontrastliniengitters auf einer beliebigen 3D-Oberfläche. Um das Gitter aus mehreren Blickwinkeln zu erfassen, kann ein ATOS-Sensor (entweder manuell geführt oder per Roboter in einer ScanBox positioniert) oder eine TRITOP-Handkamera verwendet werden.

Die Standardparameter sind für Messungen an Drucksensorwesten optimiert, die bei Crashtests zum Einsatz kommen. Alle Parameter lassen sich jedoch leicht an andere Anwendungen anpassen, z. B. an individuelle Gitter, die auf Bleche geätzt oder mit Klebeband auf Tonmodellen angebracht werden.

Die App enthält zwei Python-Skripte, mit denen das ausgewählte Gitter (entweder vollständig oder reduziert) in einzelne Punktelemente umgewandelt oder in eine ASCII-Datei exportiert werden kann.

Ihre Vorteile

Hohe Präzision und Effizienz
Schnelle Ergebnisse
Schnelle Ergebnisse

Schnelle Ergebnisse

Grid Recognition misst alle sichtbaren Gitterpunkte innerhalb von Minuten, einschließlich der Bildaufnahme, während die automatisierte Erkennung selbst nur wenige Sekunden dauert.

Verbesserte Präzision und Wiederholgenauigkeit
Verbesserte Präzision und Wiederholgenauigkeit

Verbesserte Präzision und Wiederholgenauigkeit

Die automatisierte Erkennung schließt menschliche Subjektivität und Fehler bei der Messung und Auswertung aus und gewährleistet konsistente und zuverlässige Ergebnisse. Die Verwendung in Projektvorlagen gewährleistet einen konsistenten und wiederholbaren Prüf-Workflow.

Alles in einer Software
Alles in einer Software

Alles in einer Software

Grid Recognition ist nahtlos in ZEISS INSPECT Optical 3D und ZEISS CORRELATE integriert – unsere Messtechnik-Softwareplattformen mit leistungsstarken Funktionen für viele verschiedene Anwendungsfälle. Sie erhalten ein umfassendes Tool, das die Ergebnisse in einem einzigen, einheitlichen Bericht zusammenfasst und präsentiert.

Intuitiver Workflow

Mit wenigen intuitiven Schritten führt die App Sie zu zuverlässigen Ergebnissen.

Schnelle Ergebnisse in wenigen Schritten

  • Vorbereitung des Objekts
    Vorbereitung des Objekts

    Um wichtige Inspektionspunkte auf der 3D-Oberfläche zu definieren, bedrucken Sie die Oberfläche mit einem topologisch rechteckigen Liniengitter von hohem Kontrast – idealerweise weiß auf schwarz oder umgekehrt. Um den Ursprung des Gitters zu markieren, fügen Sie eine Kreismarke in einer Ecke hinzu, in der Regel oben links.

    Müssen Sie die Verformung von Drucksensorwesten bei Crashtests analysieren? Das typischerweise aufgedruckte Kontrastliniengitter definiert 475 Punkte, die Sie vor und nach dem Aufprall vermessen können.

  • Anstatt hunderte von Punkten manuell zu messen, wird das Objekt aus mehreren Winkeln durch ATOS-Referenzpunktmessungen oder TRITOP-Photogrammetriemessungen erfasst.

    Bei der Messung der Drucksensorweste eines Crashtest-Dummys sind beispielsweise 12 Messungen ausreichend, die sich auf 4 Längs- und 3 Querpositionen um die Vorderseite des Dummys herum verteilen.

    Sie können einzelne Gitterpunkte per Mausklick auswählen und über Python-Skripte auf deren Daten zugreifen – dazu später mehr.

    Nach dem Import der Messdaten kann die Software automatisch den Gitterursprung und iterativ alle sichtbaren benachbarten Gitterpunkte erkennen und dabei Updates in Echtzeit bereitstellen.

  • Im Dialogfeld können Sie den Kontrast und die Proportionen des Gitterursprungs anpassen. Die Standardeinstellungen sind auf die bei Crashtests verwendete Drucksensorweste ausgerichtet. Für andere Anwendungen können die Parameter ganz einfach angepasst werden – wir unterstützen Sie gerne bei der Erstellung individueller Gitterdesigns.

  • Die App enthält 2 Python-Skripte, die Ihren Workflow verbessern. Sie können diese Skripte ohne Anpassung verwenden oder sie modifizieren, sodass sie Ihre speziellen Anforderungen erfüllen.

    Mit dem ersten Skript können Sie Gitterpunkte in einzelne Punktelemente umwandeln. Wählen Sie das zu konvertierende Gitter aus – entweder vollständig oder reduziert – sowie das Namenspräfix der automatisch nummerierten Punktelemente, die erstellt werden sollen.

  • Mit dem zweiten Skript können Sie Gitterpunkte in eine ASCII-Datei exportieren, um sie z. B. in eine andere Software zu importieren. Wählen Sie das zu exportierende Gitter aus – entweder vollständig oder reduziert – sowie das Namenspräfix der automatisch nummerierten Punktnamen. Diese, gefolgt von den jeweiligen 3D-Positionskoordinaten, werden als aufeinanderfolgende Zeilen in einen frei wählbaren Ordner in die Datei geschrieben.

Geeignet für eine Vielzahl von Anwendungen

Ursprünglich wurde Grid Recognition für Crashtests entwickelt, kann jedoch für eine Vielzahl von Anwendungsfällen konfiguriert und eingesetzt werden. Die App unterstützt 3D-Messungen mit Kontrastliniengittern auf beliebigen Oberflächen.

Produktentwicklung

Die Grid Recognition App unterstützt die 3D-Vermessung von Tonmodellen, die in der Konstruktion verwendet werden. Die aufgebrachten Kontrastgitter ermöglichen eine genaue Messung von Oberflächenverschiebungen und Formabweichungen über Konstruktionsiterationen hinweg.

Blechumformung

Die App vereinfacht die Prüfung von Blechumformungsprozessen, indem sie ein direkt auf Metalloberflächen wie Stahl oder Aluminium geätztes Kontrastgitter nutzt.

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