Qualitative Deformationsanalyse unter Ausnützung der Farbinformation

Abstract

In den klassischen Aufgabengebieten der Ingenieurgeodaesie ist durch die Automatisierung eine enge Verknuepfung mit der Informationsverarbeitung gegeben. Theodolite mit integrierten CCD-Kameras ermoeglichen einen hohen Automatisationsgrad und stellen ein hochpraezises Messwerkzeug dar. In dieser Arbeit wird ein Messmodul beschrieben, dass einen Ansatz liefert, um das menschliche visuelle Wahrnehmungsvermoegen nachzubilden. Den Ausgangspunkt stellt eine Unterscheidung von Objekten im CCD-Bild nach unterschiedlichen Farben dar. Es wird ein Algorithmus vorgestellt, der einzelne Objekte extrahiert und deren Formveraenderungen analysiert. Die Bildinformation der CCD-Kamera wird für eine qualitative Deformationsanalyse genuetzt. Nach der Berechnung und Transformation der Abstandfunktion wird ein heuristischer Ansatz mit Regeln zur Interpretation der erhaltenen Ergebnisse gewaehlt. Als Ergebnis liegt dann eine semantische Aussage über das Auftreten von Deformationen vor. Aufgrund der gegebenen Lokalisation der Objekte koennen dann mit weiteren Messungen spezifische quantitative Untersuchungen gemacht werden. Das Verfahren wurde aus einer Reihe von empirischen Untersuchungen entwickelt, deren wichtigsten Testmessungen werden detailliert vorgestellt. Weiters wurden Untersuchungen über die Empfindlichkeit der Methode und der Signifikanz der Ergebnisse durchgefuehrt. Die Formulierung der Regeln und die Ergebnisse der daraus folgenden Interpretationen werden anschliessend beschrieben. Schlussfolgerungen und Vorschlaege zur weiteren Entwicklung des Farbsegmentverfahrens beenden diese Arbeit. Die Arbeit steht in engem Zusammenhang mit dem FWF-Forschungsprojekt "Theodolite-based and Knowledge-based Multi-Sensor-System for 3D Object Recognition", wo dieses Farbsegmentverfahren als ein qualitatives Messmodul integriert werden kann.

The classical application fields of engineering geodesy are in close connection with computer science by automation. Theodolites with integrated CCD cameras make a high automation possible and represent a highly precise measuring tool. In this work a measuring module is described that furnishes an approach to copy human visual perceptivity. Different colours represent the starting point for distinction of objects in the CCD image. An algorithm is presented, which extracts individual objects and analyses their deformation. The image information of the CCD camera is used for a qualitative deformation analysis. After the computation and transformation of the distance function a heuristic method with rules is selected for the interpretation of the received results. A semantic statement about the occurrence of deformations is the result. Due to the given localization of the objects specific quantitative investigations can be made with further measurements. The procedure was developed from a set of empirical investigations, their most important test measurements are presented in detail. Further investigations about the sensitivity of the method and the significance of the results are conducted. Afterwards the formulation of rules and results of the interpretations following from it are described. This work finishes with conclusions and suggestions for further developments of this colour-segmentation procedure. This work stands in close relationship with the FWF research project "Theodolite-based and Knowledge-based Multi-Sensor-System for 3D Object Recognition", where this colour-segmentation procedure can be integrated as a qualitative measuring module.