Precision target mensuration in vision metrology

Abstract

Digitale Nahbereichsphotogrammetrie, im Englischen meist als "Vision Metrology" bezeichnet, wird heutzutage als flexibles und hochgenaues 3D-Meßverfahren in unterschiedlichen industriellen Bereichen verwendet. Durch die Verwendung spezieller Zielmarken ist eine hochgenaue Punktbestimmung markierter Objektpunkte möglich. Die erzielbare Punktgenauigkeit dieser Messmethode liegt bei 1/100.000 der Objektgröße. Üblicherweise werden für die Signalisierung der Punkte kreisrunde Zielmarken verwendet. Diese erlauben höchste Genauigkeit zu erzielen.<br />Dabei wird vorausgesetzt, dass Zielmarken "perfekte" Punkte im Raum darstellen, was aufgrund der Stärke des Markenmaterials und der Größe des Zielmarkendurchmessers nur bedingt der Fall ist. Diese Tatsache führt zu Exzentrizitäten zwischen den Zentren der abgebildeten Zielmarken und ihren tatsächlichen Mittelpunkten. Daraus resultieren Fehler im Berechnungsprozess, welche zu einer verfälschten Raumlage der Punkte führen. Ein zentrales Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung mathematischer Formeln und Algorithmen für die automatische Bestimmung der Kreisebenen der Zielmarken, mit deren Hilfe die zu vor genannten Exzentrizitäten korrigiert werden können. Der dazu entwickelte Berechnungsprozess wurde in das photogrammetrische Softwarepaket Australis implementiert und anhand von praktischen Anwendungen evaluiert.<br />Im weiteren Verlauf der Arbeit werden die Ergebnisse von Simulationsrechnungen präsentiert, welche den Einfluss von zwei unterschiedlichen Fehlerarten aufzeigen. Der erste Teil der Simulationen untersucht die Auswirkung der oben angeführten Exzentrizität auf die Objektpunkte. Die zweite Gruppe der Simulationsrechnungen analysiert den Fehlereinfluss von gekrümmten Zielmarken auf den Zielmarkenmessprozess.<br />Dieser Einfluss ist vor allem bei der Vermessung von gewölbten Oberflächen interessant, da hier die Zielmarken direkt auf den zu bestimmenden Oberflächen fixiert werden.<br />

Digital close-range photogrammetry, commonly referred to as vision metrology (VM), is regularly used as a flexible and highly accurate 3D measurement system. Through the use of triangulation combined with specialized targets to mark points of interest, accuracies exceeding 1:100,000 can be achieved with VM. In practical applications, circular targets are used to achieve the highest accuracy. The precise measurement of targets is one of the main factors within VM and directly influences the ability to achieve high accuracy. This overall computational process assumes that the targets represent perfect points in space. In practice, however, target thickness and target diameter adversely effect this assumption. This can lead to the introduction of error and to incorrect calculation of the desired 3D positions.<br />A central theme of the thesis is the development of a mathematical model for the automatic determination of the surface plane of circular targets, which will serve to correct the aforementioned errors. The developed process has been implemented and evaluated in the photogrammetric software package Australis.<br />In addition to the development of the new technique for target plane determination, the research also included an investigation, using two groups of network simulations, of induced systematic errors within the photogrammetric measurement process. The first set of simulations investigated the image error effect on the determined target position in 3D space in instances where the derived image coordinate correction functions were not applied. The second group of simulations were conducted to assess the distortion induced in the 3D measurement process by curved targets.