Szenenerkennung in der industriellen Robotik durch eine monokulare beschleunigte Kamera

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Die Rekonstruktion von Objekttiefeninformationen ist eine wichtige Voraussetzung für viele technische Anwendungen wie 3D-Objekterkennung und -klassifikation, industrielle Qualitätsprüfung, Fahrerassistenzsysteme, Roboterführung oder Satellitenbildauswertung. Bisherige Algorithmen zur 3D-Szenenrekonstruktion sind zeitaufwendig, von hoher Komplexität oder teuer und benötigen einen sehr hohen Aufwand. Die 3D-Rekonstruktion kann oft nicht automatisch ausgeführt werden. Diese Verfahren sind in der Praxis bisher wenig robust und eignen sich deshalb nur bedingt für spezielle Anwendungen. Aufgrund dieser Defizite wird ein neues Verfahren auf der Basis der Theorie der Triangulation entwickelt. Ziel des Forschungsvorhabens ist eine allgemeingültige Erweiterung der Theorie der 3DRekonstruktion auf die Ermittlung der Objekttiefeninformationen mit einer einzelnen, beschleunigt bewegten Kamera. Durch die Beschleunigung der Kamera werden zusätzliche Informationen in die Rekonstruktion der 3D-Strukturen mit einer monokularen Kamera eingebracht und sie stellt sich aus diesem Grund eine erforderliche Voraussetzung für die Rekonstruktion eines bewegenden Objektes dar. Mit der Hilfe eines 6D-Bewegungssensors und einer Smart-Kamera berechnet das Messsystem zur Szenenerkennung die 3D-Tiefeninformationen aus der Kamerapose und den Pixelkorrespondenzen aus dem optischen Fluss der Bildsequenz. Im Hinblick auf das Potenzial zur robusten Bauteilidentifikation, Bauteilmessung und Roboternavigation findet das Verfahren zur 3D-Szenenrekonstruktion ein breites Einsatzgebiet in der industriellen Robotik. Besonders im Bereich der Produktionstechnik, wo immer mehr Industrieroboter mit unterschiedlichen Verfahren zur 3D-Umgebungswahrnehmung eingesetzt werden, jedoch keine einfache, robuste, genaue und allgemein einsetzbare Technik zur 3D-Szenenrekonstruktion existiert, kann das Potenzial der 3D-Rekonstruktionen ausgeschöpft werden.