3D-Metrology

3D-Metrology enables a precise geometric description and provides highly accurate positioning and orientation in the three-dimensional space and in time.

For applications of mobile measurement technology we use the latest laser tracker, total stations, laser scanner, measuring arms and industrial cameras in combination with custom developments in hard- and software.

Our applications range from very small objects such as Specimens for nana tomography of complex technical components to larger installations such as telescopes, antennas and measuring campaigns with respect to global reference systems such as e.g. the establishment of laser communication units to low-flying satellites.

Contact Person

Prof. Dr.-Ing. Anita Sellent

Tel.: +49 6131-628-
Fax.: +49 6131-628-9

Prof. Dr.-Ing. Frank Boochs

Tel.: +49 6131-628-1432
Fax.: +49 6131-628-91432

Prof. Dr.-Ing. Jörg Klonowski

Tel.: +49 6131-628-1436
Fax.: +49 6131-628-91436

Prof. Dr.-Ing. Martin Schlüter

Tel.: +49 6131-628-1440
Fax.: +49 6131-628-91440

Prof. Dr. Ing. Renate Czommer

Tel.: +49 6131-628-1439
Fax.: +49 6131-628-91439

Projects

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Publications

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i3mainz - Jahresbericht 2018

2019

PDF / RTF

Jahrebericht 2018

Im Jahresbericht werden die Projekte und Aktivitäten des i3mainz in komprimierter Form vorgestellt.

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Analyse von Bildresiduen mit Machine-Learning im Rahmen von Kamera-Kalibrierungen

2017

RTF

Photogrammetrie ermöglicht es, Objekte mithilfe von Digitalbildern zu vermessen. Bei optimalen Messbedingungen sind Qualitätsunterschiede der abgeleiteten Maße vor allem auf die mathematische Modellierung des verwendeten Sensors und des Objektivs zurückzuführen. Photogrammetrische Kalibrierungen erfolgen meist mittels Bündelblockausgleichung. Diese gestattet es, vielerlei statistische Kennzahlen abzuleiten. Eine tiefer gehende Analyse der berechneten Parameter, Standardabweichungen, Korrelationen und deren Verteilungen kann Aufschluss darüber geben, ob das verwendete Kalibriermodell Schwächen aufweist. Solche Defizite können sich durch systematische Restfehler im Bild- oder Objektraum äußern. Da solche Restfehler auch zu Ungenauigkeiten in den daraus abgeleiteten Informationen führen können, ist deren mathematischer Nachweis und anschließende Kompensation zur Erzielung höchster Genauigkeiten unausweichlich. Neueste Ansätze nutzen Korrekturterme, um Residuensystematiken schon während der Bündelblockausgleichung zu modellieren. Dieser Beitrag beschreibt, wie auch Machine-Learning-
Techniken dabei helfen können, verbliebene systematische Abweichungen in Bildresiduen nachzuweisen, ohne dass hierzu ein Eingriff in die Bündelblockausgleichung notwendig ist. Dies wird im ersten Schritt anhand von Beispieldaten erläutert. Im zweiten Schritt wird die Wirkung dieser Vorgehensweise an einer realen Kamerakalibrierung verdeutlicht. Abschließend erfolgt eine Diskussion der im Zuge dieser Arbeit erzielten Resultate und möglicher Eignung dieses Verfahrens in der Praxis.

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COSCH - Vier Jahre interdisziplinärer Dialog zum Nutzen des kulturellen Erbes.

2017

RTF

KulturBetrieb - Magazin für innovative und wirtschaftliche Lösungen in Museen, Bibliotheken und Archiven

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Ontology-based Knowledge Representation for Recommendation of Optimal Recording Strategies - Photogrammetry and Laser Scanning as Examples.

2017

RTF

gis.Science

Experts’ knowledge about optical technologies for spatial and spectral recording is logically structured and stored in an ontology-based knowledge representation with the aim to provide objective recommendations for recording strategies. Besides operational functionalities and technical parameters such as measurement principles, instruments, and setups further factors such as the targeted application, data, physical characteristics of the object, and external influences are considered creating a holistic view on spectral and spatial recording strategies. Through this approach impacting factors on the technologies and generated data are identified. Semantic technologies allow to flexibly store this knowledge in a hierarchical class structure with dependencies, interrelations and description logic statements. Through an inference system the knowledge can be retrieved adapted to individual needs.

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How to optimally record cultural heritage objects? Decision support through connected knowledge.

2017

RTF

EVA Berlin 2017. Elektronische Medien & Kunst, Kultur und Historie 24. Berliner Veranstaltung der internationalen EVA-Serie Electronic Media and Visual Arts, 2017

Optical recording of material cultural heritage (CH) is a multidisciplinary activity where the understanding of cross-disciplinary semantics is vital for a successful completion. In many cases, a lack of understanding of transdisciplinary semantics slows this process down. The end users who are mostly humanities experts lack the technical knowledge of spatial and spectral recording and could therefore demand more than what is actually required or sufficient for the intended CH application. The negotiations between technical experts and the end users are a tedious process. We present a semantic-based decision support system, COSCH^KR, that employs reasoning and recommends optimal recording technology(ies) according to the application requirements of the recorded and processed data. COSCH^KR is an ontology-based knowledge model that implies the development of semantic technologies within the Semantic Web framework. It represents formalized knowledge of the disciplines involved in the process of optical recording of material CH. The paper describes the applicability of the model in spatial, spectral, and visualization applications and summarises current possibilities and challenges.

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An Interdisciplinary Discussion of the Terminologies used in Cultural Heritage Research

2017

RTF

A. Bentkowska-Kafel, L. MacDonald (eds), Digtial Techniques for Documenting and Preserving Cultural Heritage.

Accuracy, Artefact, Feature, Precision, Reconstruction, Resolution, Texture, Uncertainty are words central to many discussions of the documentation of CH. This chapter charts the interdisciplinary discussion towards a common understanding of terminologies used in CH. It is a discussion that recognizes critical differences or common misuse, and aims to contribute to a shared understanding that may be useful for all knowledge domains in the field.

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Knowledge-based object recognition in point clouds and image data sets

2017

RTF

gis.Science

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Genauigkeitsabschätzung von Bündelblockausgleichungen mit Hilfe des EMVA1288 Standards

2017

RTF

gis.Science Zeitschrift für Geoinformatik

Dieser Beitrag beschreibt die a priori Abschätzung erreichbarer Genauigkeiten der Bündelblockausgleichung. Dies geschieht mit Hilfe des EMVA1288 Standards. Durch numerische Simulationen wird hierzu zunächst die Zentrumsunsicherheit der Zielmarken mit der daraus folgenden Objektraum-Unsicherheit verknüpft. Der nächste Schritt ist eine Verknüpfung der EMVA1288-Kennzahlen und der daraus resultierenden Unsicherheit eines Grauwertes mit Algorithmen zur Ellipsendetektion. Abschließend wird ein stochastisches Modell vorgeschlagen und an einer real durchgeführten Kamerakalibrierung untersucht.

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