Kompakte Darstellung von 3D-Punkten durch eine erweiterte Theorie der Fourierdeskription

这是一个新的研究3D模型的理论. Mit Hilfe dieser entwickelten Methoden韦尔登Aufgaben zur Datenreduktion and Bauteilerkennung von 3D-Bauteilen gelöst.在项目第一阶段，有三个理论工作、数据还原和建筑知识--一个是模拟建筑的错误。在第二阶段的测试中，韦尔登将测试结果显示为真实的信息。在这个研究项目中，韦尔登的机械零件是分类的。在三维物体技术的基础上，我们可以看到物体的几何结构（如Löcher、Bohrungen、Haken等）。3D分类系统的设计还没有完成。Daher is not twendig，die in Phase 1 verwendeten Klassifikationsmethoden für diese Art von Objekten weiter zu verbessern.将韦尔登的方法用于一个金属结构的评定。Hierzu韦尔登有两种替代传感器用于3D分类：一种基于激光照明方法的测试和一种照相机。该方法的神经网络是在生产技术中对物体进行分类的一种复杂的3D方法。

Ziel des Forschungsprojektes ist es, eine neue Theorie zur kompakten Beschreibung von 3D- Punktwolken zu erarbeiten. Mit Hilfe dieser entwickelten Methoden werden Aufgaben zur Datenreduktion und Bauteilerkennung von 3D-Bauteilen gelöst. In Projektphase 1 wurden diese drei Ziele – Theorieerarbeitung, Datenreduktion und Bauteilerkennung – anhand von simulierten Bauteilen erreicht. In der beantragten Phase 2 werden die erzielten Ergebnisse auf reale Messdaten übertragen. In diesem Forschungsprojekt werden unterschiedliche Maschinenbauteile klassifiziert. Im Gegensatz zum Stand der Technik zur 3DObjekterkennung unterscheiden sich diese Art von Objekte dadurch, dass sie ein hohes topologisches Geschlecht besitzen (viele Löcher, Bohrungen, Haken, etc.). Gängige 3DKlassifikationsverfahren können dies nicht erkennen. Daher ist es notwendig, die in Phase 1 verwendeten Klassifikationsmethoden für diese Art von Objekten weiter zu verbessern. Anschließend werden die Methoden zur Klassifikation an einem Messaufbau evaluiert. Hierzu werden zwei alternative Sensorkonzepte zur 3D-Klassifikation untersucht: Ein auf der Laser-Lichtschnitt-Methode basierendes Verfahren und ein kameragestütztes. Die Neuheit der Methoden ist die komplette 3D-Erfassung der Objekte zur Klassifikation im produktionstechnischen Umfeld.