Institut für Raumbezogene Informations- und Messtechnik
Hochschule Mainz - University of Applied Sciences

Songül Polat, M.Sc.

Songül Polat, M.Sc.

Fachbereich Technik –
Geoinformatik & Vermessung
Raum: M2.27
Telefon: +49 6131-628-1480
Fax: +49 6131-628-91480

Funktionen

  • – Wissenschaftliche Mitarbeiterin
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Songül Polat, M.Sc.

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Projekte

In der Orthopädietechnik werden Hilfsmittel immer noch überwiegend mit klassischen Guss- und Abformtechniken hergestellt. Die sich bietenden Möglichkeiten über CNC-Fräsen oder 3D-…
Das Entwicklungsprojekt „TakeIT“ soll einen Beitrag zur Lösung eines zentralen Problems der Automatisierungstechnik leisten und konzeptionelle, strukturelle und technologische…

Publikationen

Registrierung von 3D Punktwolken via 2D Korrespondenz für ein kombiniertes Messsystem

2014

Burger, M.,
Polat, S.,
Tietz, B.,
Boochs, F.

PDF / BibTex

Oldenburger 3D-Tage

Ein Messsystem, bestehend aus einem 3D-Sensor (z.B. TOF) und einem höher auflösenden 2D-Sensor (RGB- oder Monochromkamera) kombiniert die Echtzeiterfassung von 3D-Geometrien mit der hohen Informationsdichte der Oberflächentextur. Dabei stehen beide Sensoren in einer festen relativen Beziehung zueinander, die sich über Standardmethoden der Photogrammetrie bestimmen lässt. Sie bildet die Grundlage für die rechnerische Übertragung von 2D-Tracking und Merkmalsextraktion auf die 3D-Geometrie. Ziel ist, in Echtzeit, bei sequenzieller 3D-Aufnahme, ein homogenes und rauschreduziertes dreidimensionales Gesamtmodell zu generieren.

Hohes Rauschen, nicht modellierte Systematiken und frequente Messausfälle verhindern das Funktionieren etablierter Registrierverfahren. Diese, nur auf 3D-Daten basierende Verfahren, berechnen eine Grobregistrierung über homologe 3D-Merkmalspunkte und eine Feinregistrierung über ICP. Im Rahmen der hier vorgestellten Lösung wurden Maßnahmen zur Rauschkompensation und Steigerung der Robustheit konzipiert und entwickelt. Die Registrierung wird aus 2D-Korrespondenzen geschätzt. Dazu werden über Merkmalsoperatoren bestimmte homologe Bildpunkte durch die relative Orientierung mit repräsentativen 3D-Punkten in Verbindung gebracht. Aus den repräsentativen 3D-Punkten wird eine räumliche Transformation geschätzt. Da mit einer Vielzahl von korrespondierenden Punkten geschätzt wird, sind Rauschen und Punktausfälle weniger problematisch. Die Gesamtregistrierung wird zur Steigerung der Robustheit und Genauigkeit über korrespondierende Ebenen vorgenommen. Dazu werden Ebenen im 3D mit einem eigens entwickelten Segmentierungsalgorithmus ermittelt und die Korrespondenz über Ebenen- und Punkthaufenähnlichkeit hergestellt. Die Ebenenregistrierung ist ein flächenbasierter Ansatz, dessen Zuverlässigkeit grundsätzlich gegenüber punktbasierten Ansätzen nicht von Punktvarianz beeinträchtigt wird.