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Zukünftig soll am Virtual Reality Center Production Engineering der Technischen Universität Chemnitz eine markerlose Arbeitsraumüberwachung am Roboterarbeitsplatz zur Untersuchung von Szenarien der Human-Robot-Collaboration zur Verfügung stehen. Ein Objekterkennungssystem auf Grundlage modellbasierter, lokaler Objekterkennungsverfahren wird entwickelt und als Komponente in ein Konzept zur Arbeitsraumüberwachung integriert. Der Fokus liegt auf der Erkennung von Gegenständen aus dem industriellen Umfeld in 3D-Punktwolken, die z. B. mit Stereokamerasystemen erfasst werden. Zur Modellbildung werden vorhandene CAD-Modelle der Gegenstände in Punktwolken überführt. Bezüglich der Arbeitsraumüberwachung dient die Objekterkennung der Initialisierung nachgelagerter Trackingverfahren. Verschiedene Methoden für die Schritte im Objekterkennungsprozess werden untersucht, unter anderem die Merkmals-Deskriptoren SHOT, FPFH, 3DSC, RSD und Spin-Images sowie die Merkmals-Detektoren Harris3D, ISS, SIFT3D und Uniform-Sampling. Durch einen zusätzlich eingeführten Vorverarbeitungsschritt wird der Objekterkennungsprozess optimiert. Vor allem wirken sich eine Segmentierung sowie die Glättung der aufgezeichneten Punktwolken positiv auf die Laufzeit sowie die Erkennungsqualität aus. Das entwickelte System ist in der Lage, vorgegebene Gegenstände zu erkennen und zu lokalisieren. Der Objekterkennungsprozess kann dabei flexibel konfiguriert werden. Optimierungspotential besteht hinsichtlich Laufzeit sowie der Bewertung von Hypothesen zur Objekt-Pose.
Analyse und prototypische Entwicklung von Verfahren zur Extraktion von 3D-Modellen aus Bildmaterial
(2016)
Die Arbeit bietet einen Überblick zu Ansätzen und Verfahren zur automatischen Rekonstruktion von 3D-Modellen einer statischen Szene aus Bildmaterial einer einzigen, monokularen Kamera. Der Fokus liegt dabei auf der Rekonstruktion von Punkt- und Oberflächenmodellen. Zur Rekonstruktion von Punktmodellen werden die Ansätze Structure-from-Motion (SfM) für Fotomaterial sowie Simultaneous-Localisation-and-Mapping (SLAM) für die Verwendung von Videosequenzen untersucht. Weiterhin werden Verfahren zur Rekonstruktion von Oberflächenmodellen aus Punktmodellen betrachtet, unter anderem solche auf Basis der Delaunay-Triangulation, Ball-Pivoting, Greedy-Projection-Triangulation sowie Poisson-Surface-Reconstruction. Auf Basis des SLAM-Verfahrens LSD-SLAM wird ein prototypisches Rekonstruktionssystem entwickelt und im Vergleich zu einem bestehenden SfM-System getestet. Sowohl mit dem SfM-System als auch mit dem Prototyp lassen sich erfolgreich 3D-Modelle erzeugen, wobei das entwickelte System noch Optimierungspotential besitzt.