Analyse mehrdimensionaler Kunststoffstrukturen mittels digitaler Bildverarbeitung

In der Kunststoffverarbeitung werden heute Produkte mit vielfältigen Oberflächen und Volumenstrukturen erzeugt, die teils dekorativen, teils aber auch funktionalen Zwecken dienen. Je nach Verwendungszweck müssen die Strukturen dabei sehr enge Toleranzen einhalten, um vorgegebene Qualitätsrichtlinien erfüllen zu können. Durch die heutigen hohen Produktionsgeschwindigkeiten ist aber eine manuelle, beziehungsweise visuelle Qualitätskontrolle faktisch nicht mehr möglich.
Vor diesem Hintergrund werden in der vorliegenden Arbeit automatisierte Bildverarbeitungsmethoden zur Analyse und Beschreibung von Strukturen untersucht und angewendet. Dazu werden Methoden entwickelt und vorgestellt, die einerseits eine globale Charakterisierung einer Struktur erlauben und andererseits die Erkennung lokaler Fehler ermöglichen. Es wird nachgewiesen, dass die große Vielfalt unterschiedlicher Strukturen und die unterschiedlichen Zielvorgaben bei deren Analyse dabei verschiedene und auf das Problem angepasste Vorgehensweisen erfordern. So werden zunächst ein syntaktischer und ein statistischer Ansatz zur Erkennung lokaler Fehlstellen in zweidimensionalen oberflächlichen Strukturen erarbeitet und abschließend ein kombinierter Ansatz genutzt, um dreidimensionale Schaumstrukturen zu charakterisieren. Besonderer Wert wird darauf gelegt, die Algorithmen zur optimieren, um den Rechenaufwand, der im Echtzeitbetrieb mit großen Datenmengen entsteht, zu reduzieren. Im Zusammenwirken mit der weiterhin zu erwartenden Leistungssteigerung der Hardware-Komponenten ist somit eine Ausweitung des Einsatzes dieser Verfahren in der industriellen Qualitätsüberwachung möglich und sinnvoll.