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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren, mit welchem ein in einer Anordnung
angeordnetes Objekt erkannt werden kann, seine Lage erfasst werden kann
und eine Vorrichtung anhand der Erkennung gesteuert werden kann.
Die Erfindung betrifft außerdem eine Vorrichtung, welche
das erfindungsgemäße Verfahren durchführt.
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Die
Bestimmung der räumlichen Lage, d. h. der Position und
Orientierung, eines Objektes, spielt in vielen Bereichen der Automatisierungstechnik,
insbesondere der Handhabung von Objekten, eine wichtige Rolle. Ein
typisches Beispiel ist das Greifen und Handhaben eines Objektes,
wie beispielsweise eines Werkstückes. Um automatisch einen
Greifpunkt bestimmen zu können, an welchem beispielsweise
ein Roboter oder ein anderer Handhabungseinheit ein Objekt greifen
kann, ist eine weitgehend automatische Objekterkennung und La gebestimmung
notwendig.
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Probleme
treten hierbei insbesondere dann auf, wenn das zu greifende Objekt
nicht separiert liegt, sondern weitere Objekte in der Umgebung vorliegen.
Dies ist beispielsweise bei dem in der Praxis häufig anzutreffenden
Fall der Anlieferung von Objekten als ungeordnetes Schüttgut
oder mit teilgeordneter Packordnung der Fall. Hier hat jedes Objekt noch
mehrere andere Objekte oder die Kiste in der näheren Umgebung.
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Bisherige
Lösungen zur Bestimmung der Lage, die auch Entfernungsdaten
nutzen, lassen sich in zwei Gruppen einteilen. Die eine Gruppe arbeitet
mit einer Kombination aus 2D-Datenauswertung, wie sie beispielsweise
durch Kameras erhalten wird, mit 3D-Daten. Die zweite Gruppe arbeitet
direkt auf den 3D-Daten, in denen auf der Basis von speziellen geometrischen
Merkmalen, wie Kreisen, Konturen, Ecken, Flächen, Steigungen,
Krümmungen usw., die aus der digitalisierten Szene extrahiert
werden, die Lage bestimmt wird.
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Verfahren
der ersten Gruppe, in welchen 2D-Daten mit 3D-Daten kombiniert werden,
sind beispielsweise
- • ISRA VISION
SYSTEMS AG WO 2005/075936 A1 :
Diese
Druckschrift beschreibt ein Verfahren zur Bestimmung der Lage von
Objekten unter Verwendung photogrammetrischer Methoden („3D Robot
Vision”). Ein Nachteil, der auf Verwendung der Photogrammmetrie
beruht, ist, dass auf dem Objekt entsprechende Merkmale vorhanden
sein müssen, die es erlauben, photogrammetrische Verfahren
anzuwenden.
- • EADS:
Dieses Verfahren basiert auf einer Kombination aus 3D-
mit 2D-Auswertung für Kurbelwellen. Die 3D-Daten liegen
relativ ungenau vor. Deshalb wird der Roboter auf eine Position über
der Kiste vorpositioniert aufgrund des Höhenprofils der 3D-Daten
bei gleichzeitiger Kollisionsvermeidung mit Hilfe der 3D-Daten beim
Anfahren der Vorposition. An dieser Position findet eine 2D-Auswertung
der Lage und eine Griffberechnung für die gefundene Kurbelwelle
statt. Für den Griff wird mit Hilfe der 3D-Daten eine Betrachtung
möglicher Kollisionen zwischen dem Greifer und den 3D-Daten
durchgeführt. Bei der anschließenden Roboterbewegung
für den Greifvorgang für die in den 2D-Daten ermittelte
Lage einer Kurbelwelle wird die Vorschubbewegung des Roboters automatisch
mit einem weiteren (taktilen) Sensor gestoppt. Abschließend
wird eine Lagebestimmung des gegriffenen Objekts im Greifer an einem
separaten Platz mit Kameraauswertung durchgeführt bevor
die Kurbelwelle abgelegt wird.
- • FANUC EP
1 589 483 A2 :
Ein gesamtes Modell und Teilmodelle
(bestimmte Regionen auf einer Kontur) eines Objekts werden als 2D-Daten
(Kameradaten) in verschiedenen Orientierungen in einer Datenbank
abgelegt. Die Auswahl eines Greifobjekts und Bestimmung seiner Lage
erfolgt aufgrund dieser Gesamtmodelle und Teilmodelle des Objekts
in 2D-Daten, die von einer Kamera aufgenommen werden (bekannte Korrelationsverfahren).
3D-Daten, die anschließend mit einem entsprechenden 3D-Sensor
am Roboterarm aufgenommen werden, dienen dazu, den Greifer am Roboter
senkrecht zum gefundenen Objekt auszurichten.
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Verfahren
der zweiten Gruppe, die direkt auf 3D-Daten arbeiten, sind beispielsweise:
- • In Y. Zhang, „Superquadric
representation of scenes from multi-view range data", University
of Tennessee, Knoxville, 2003, wird eine krümmungsbasierte
Segmentierung auf Dreiecksnetzen und Einpassung von Superquadriken
vorgenommen. Es werden triangulierte Daten (Dreiecksnetze) vorausgesetzt.
- • In E. Wahl et al. „Surflet-Pair-Relation
Histograms: A Statistical 3D-Shape Representation for Rapid Classification",
in proceedings Forth International Conference on 3D-Digital Imaging
and Modeling (3DIM 2003), 6–10 October 2003, Banff, Alberta,
Canada, IEEE Computer Society Press, pages 474–481,
wird eine statistische Darstellung von 3-dimensionalen Formen mit
Hilfe von 4-dimensionaler Merkmalen vorgenommen, die die lokalen
und globalen Charakteristiken der Oberflächen der betrachteten
Objekte beschreiben. Dieses Verfahren wurde jedoch nur auf Einzelobjekten
entwickelt. Außerdem ist ein großer Rechenaufwand
zur Erstellung der 4-dimensionalen Merkmale nötig und ist
eher zur schnellen Szeneninterpretation mit Objektsegmentierung
und Klassifizierung geeignet.
- • Fraunhofer IPA: DE 10 2006 036 346 A1 :
„Verfahren
zur automatisierten 3D-Objekterkennung und Lagebestimmung” nutzt
mathematische Verfahren, um Regelgeometrien in 3D-Daten einzupassen.
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Allen
diesen Verfahren ist gemein, dass sie Intensitätsinformationen
(2D-Auswertung) oder geometrische Merkmale des Objekts selbst für
die Lageerkennung nutzen.
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Es
ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zur Steuerung
einer beweglichen Vorrichtung relativ zu einem in einer Anordnung
angeordneten Objekt anzugeben, welches eine schnellere und genauere
Bestimmung der Lage des Objektes ermöglicht und durch welches
eine bewegliche Vorrichtung präziser gesteuert werden kann.
Es ist außerdem Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine entsprechende
Vorrichtung anzugeben.
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Diese
Aufgabe wird gelöst durch das Verfahren zum Steuern einer
beweglichen Vorrichtung relativ zu mindestens einem in einer Anordnung
angeordneten Objekt nach Anspruch 1 sowie die Vorrichtung, welche
relativ zu mindestens einem in einer Anordnung angeordnetem Objekt
steuerbar ist, nach Anspruch 28. Vorteilhafte Weiterbildungen des
erfindungsgemäßen Verfahrens und der erfindungsgemäßen
Vorrichtung werden durch die jeweiligen abhängigen Ansprüche
gegeben.
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Erfindungsgemäß ist
ein Verfahren zum Steuern einer beweglichen Vorrichtung relativ
zu mindestens einem in einer Anordnung angeordneten Objekt. Unter
Anordnung soll hier jede Ansammlung von einem oder mehreren Objekten
verstanden werden, sowohl geordnete wie auch ungeordnete. Insbesondere
wird auch ungeordnetes Schüttgut als Anordnung verstanden.
Die Anordnung kann unbegrenzt sein. Sie kann ohne eine Abgrenzung
oder auch in einem Behältnis, wie beispielsweise einer Kiste,
vorliegen. Die Anordnung kann identische und/oder unterschiedliche
Objekte enthalten. Das Verfahren ist auch auf mehrere unterschiedliche
Objekte anwendbar.
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In
einem ersten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens
werden Tiefenbilder mit einer Vielzahl von Bild punkten von zumindest
einem positiven und zumindest einem negativen Volumen eines Modells
des Objektes für eine Vielzahl von Orientierungen und/oder
Positionen des Modells gelesen.
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Unter
einem Tiefenbild soll hier ein Bild verstanden werden, welches zumindest
einen Teil des Objektes in seiner räumlichen Ausdehnung,
Position und/oder Orientierung abbildet. Derartige Tiefenbilder
weisen jeweils eine Vielzahl von Bildpunkten auf. Ist das Tiefenbild
dreidimensional, können derartige Bildpunkte auch Punktwolken
oder Voxel sein.
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Für
eine schnelle Durchführung des Verfahrens ist es bevorzugt,
wenn die Tiefenbilder zweidimensionale Bilder in einer Bildebene
sind, wobei jeder Bildpunkt den zur Bildebene senkrechten Abstand
eines abgebildeten Gegenstandes angibt. Solche zweidimensionalen
Tiefenbilder sind also eine Abbildung jener der Bildebene zugewandten
Oberfläche des durch sie abgebildeten Gegenstandes.
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Im
ersten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens
werden derartige Tiefenbilder von zumindest einem positiven und
zumindest einem negativen Volumen für eine Vielzahl von
Orientierungen und/oder Positionen des Modells gelesen. Unter einem
positiven Volumen wird hierbei ein Volumen verstanden, welches vollständig
von dem Modell des Objektes ausgefüllt ist. Das Volumen
liegt also im Inneren des Modells vor. Unter einem negativen Volumen
wird ein Volumen verstanden, welches von dem Modell nicht erfüllt
ist, also keine Überschneidung mit dem Modell aufweist.
Im Inneren des negativen Volumens liegt also kein Teil des Models
vor.
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Die
positiven und negativen Volumina sind anhand des Models des Objektes
festgelegt. Sie sind relativ zum Model fest fixiert. Die Anzahl
der positiven und negativen Volumina hängt dabei von der
Form des Models ab und davon, wie genau das Model beschrieben werden
soll.
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Die
Tiefenbilder sind nun Abbildungen zumindest eines Teils der positiven
und negativen Volumina. Die Tiefenbilder können separat
vor dem erfindungsgemäßen Verfahren oder im Verfahren
erstellt werden. Sie werden erstellt, indem, nachdem das zumindest
eine negative und zumindest eine positive Volumen relativ zum Model
des Objektes definiert ist, das Model in verschiedene Orientierungen
und/oder Positionen gedreht bzw. verschoben wird und für
diese Orientierungen bzw. Positionen jeweils ein Tiefenbild bestimmt
wird, welches zumindest einen Teil der positiven und negativen Volumina
abbildet. Sind die Tiefenbilder wie oben beschrieben zweidimensionale Abstandsdaten,
so ist für eine gegebene Orientierung bzw. Position das
Tiefenbild der senkrechte Abstand des positiven bzw. negativen Volumens
von der Bildebene des Tiefenbildes. In diesem Fall tragen nur Teile
der Volumina zum Tiefenbild bei, die der Bildebene zugewandt liegen.
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Im
ersten Schritt des Verfahrens werden die Tiefenbilder gelesen. Im
einfachsten Fall bedeutet das, dass die Tiefenbilder aus einem Speicher
gelesen werden, in welchem sie gespeichert sind. In den Speicher
können sie, nachdem sie wie oben beschrieben aufgenommen
wurden, eingelesen worden sein. Das Festlegen bzw. Bestimmen der
Tiefenbilder kann zu einem früheren Zeitpunkt geschehen,
es ist aber auch möglich, die Tiefenbilder unmittelbar
vor der Durchführung des Verfahrens jeweils neu zu berechnen.
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Die
Tiefenbilder können auf verschiedene Weise bestimmt werden.
Zum einen ist eine rechnerische Bestimmung der Tiefenbilder möglich.
Hierzu wird das Objekt, relativ zu welchem die bewegliche Vorrichtung
gesteuert werden soll, beispielsweise als CAD-Modell, dargestellt.
Eine solche Darstellung ist beispielsweise im STL- oder VRML-Format
möglich, insbesondere in einer OpenGL-Umgebung. Zu diesem
CAD-Modell werden dann, wie oben beschrieben, zumindest ein positives
und ein negatives Volumen definiert. Auch diese Volumina können
in der CAD-Darstellung dargestellt werden. Die Volumina werden nun
gemeinsam mit dem Modell des Objektes gedreht und/oder verschoben.
Eine solche Drehung oder Verschiebung ist in der CAD-Darstellung ohne
weiteres möglich. Für eine Vielzahl von Orientierungen
und/oder Positionen des Modells zusammen mit den positiven und negativen
Volumina wird nun jeweils zumindest ein Tiefenbild berechnet. Hierzu
wird relativ zu dem Modell des Objektes eine für alle Orientierungen
gleiche Ebene oder Fläche festgelegt, welche dann die Bildebene
oder Bildfläche bildet. Relativ zu dieser Bildebene wird
dann für die Punkte des Bildes in der Bildebene der jeweils
senkrecht zur Bildebene stehende Abstand des CAD-Modells zur Bildebene
bestimmt und das so erhaltene Bild für die entsprechende
Orientierung des Modells gespeichert.
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Die
Tiefenbilder können aber auch bestimmt werden, indem mit
einem Tiefenbildsensor ein reales Modell des Objektes in einer Vielzahl
von Orientierungen aufgenommen wird und als Tiefenbild gespeichert
wird. Auf diese Weise kann die Erstellung eines CAD-Modells umgangen
werden.
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In
einem zweiten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens
werden nun Daten aufgenommen, welche die Anordnung und/oder das
Objekt beschreiben. Erster und zweiter Schritt können in
beliebiger Reihenfolge durchgeführt werden. Sie können auch
gleichzeitig durchgeführt werden. Die im zweiten Schritt
aufgenommenen Daten des realen Objektes, relativ zu welchem die
bewegliche Vorrichtung gesteuert werden soll, sind vorzugsweise
Daten, welche die räumliche Lage, Position, Orientierung und/oder
Form des Objektes wiedergeben. Besonders geeignet sind, insbesondere
wenn die Tiefenbilder zweidimensionale Tiefendaten enthalten, Tiefenbilder
des Objektes, welche den Abstand des Objektes zum zur Aufnahme der
Daten verwendeten Sensor und/oder zu einer Detektionsebene angeben.
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Nach
dem ersten und dem zweiten Schritt liegen nun sowohl Tiefenbilder
für eine Vielzahl von Orientierungen bzw. Positionen als
auch Daten, die das Objekt beschreiben, vor. In einem dritten Schritt werden
nun zumindest ein Teil der Daten zumindest einem Teil der Bildpunkte
der Tiefenbilder für zumindest einige der Orientierungen
und/oder Positionen des Modells bzw. des Objektes zugeordnet. Die
Zuordnung erfolgt vorzugsweise so, dass ein bestimmter Ort relativ
zum Modell des Objektes, der durch das Tiefenbild abgebildet wurde,
mit einem entsprechenden Ort relativ zum tatsächlichen
Objekt, der in den Daten des zweiten Schritts abgebildet wurde, übereinstimmt.
Auf diese Weise können die Orte in den Tiefenbildern direkt
mit den Orten in den Daten verglichen werden.
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In
einem vierten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens
wird nun die Position und/oder die Orientierung, d. h. die Lage,
des Objektes bestimmt, indem zu mindest einige der im zweiten Schritt
aufgenommenen Daten mit zumindest einigen der Tiefenbilder verglichen
wird. Hierbei wird vorzugsweise ausgenutzt, dass ein Tiefenbild,
welches von dem Modell aufgenommen wurde, als dieses sich in einer ähnlichen
oder der gleichen Lage befand wie das tatsächliche Objekt,
bei der Aufnahme der Daten eine besonders hohe Korrelation mit den
aufgenommenen Daten zeigen wird.
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Wurde
nun die Orientierung und/oder Position bestimmt, so kann die bewegliche
Vorrichtung relativ zum Objekt anhand der bestimmten Orientierung
und/oder Position gesteuert werden. Die bewegliche Vorrichtung kann
eine Behandlungsvorrichtung sein, mit welcher das Objekt behandelbar
ist. Eine solche Vorrichtung kann beispielsweise ein Werkzeug sein,
mit welchem das Objekt bearbeitet wird. Es kann aber auch einfach
ein Greifer sein, der das Objekt greift, um es umzulagern. Die bewegliche Vorrichtung
kann aber auch beispielsweise ein Roboter sein, der sich durch die
Anordnung der Objekte oder relativ zu dem Objekt bewegen kann.
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Wie
beschrieben sind die Tiefenbilder vorzugsweise die Abstände
des Modells von einer Bildebene in Abhängigkeit zweier
Koordinaten. Die Koordinaten werden hierbei vorzugsweise so gewählt, dass
sie mit den Koordinaten, in welchen die Daten aufgenommen werden, übereinstimmen,
korrespondieren oder in diese Koordinaten überführbar
sind. Alternativ können aber auch die Koordinaten der Daten
in die für die Tiefenbilder verwendeten Koordinaten überführt
werden. Möglich ist es beispielsweise, die Tiefenbilder
in zweidimensionalen kartesischen Koordinaten aufzunehmen, so dass
beispielsweise die Bildpunkte des Tiefenbildes den senkrecht zur Bildebene
stehenden Abstand des Modells von dem entsprechenden Bildpunkt darstellen.
In diesem Falle können die Daten im zweiten Schritt mit
einem Sensor aufgenommen werden, der die Abstände des Objektes
von einer Detektionsebene bestimmt. Es ist dabei auch möglich,
die Daten mit einem punktförmigen Sensor aufzunehmen, so
dass sie zunächst in Kugelkoordinaten vorliegen. Die Daten
können dann rechnerisch in kartesische Koordinaten umgerechnet werden.
Es ist auch möglich, die Tiefenbilder direkt in Kugelkoordinaten
zu bestimmen und dann direkt mit den in Kugelkoordinaten aufgenommenen
Daten zu vergleichen. Da Koordinatensysteme generell weitgehend
beliebig umrechenbar sind, ist die Durchführung des Verfahrens
auch mit vielen anderen Kombinationen von Koordinatensystemen möglich.
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Wie
beschrieben wird im vierten Schritt des erfindungsgemäßen
Verfahrens die Position und/oder die Orientierung des Objektes in
der Anordnung anhand eines Vergleiches zumindest einiger der Daten
mit zumindest einigen der Tiefenbilder bestimmt. Bevorzugt wird
diese Bestimmung durchgeführt, indem für zumindest
einige der Orientierungen, für welche Tiefenbilder bestimmt
wurden, bestimmt wird, für welchen Anteil des zumindest
einen positiven Volumens in dieser Orientierung die Daten das Erfülltsein
mit dem Objekt anzeigen, und für welchen Anteil des zumindest
einen negativen Volumens die Daten das Nichterfülltsein
mit dem Objekt in dieser Orientierung bzw. Position anzeigen. Es
wird zum Vergleich also jeweils ein Tiefenbild betrachtet, welches
eine Orientierung bzw. Position des Modells wiedergibt. Dieses Tiefenbild
wird dann mit den aufgenommenen Daten verglichen. Hierzu wird dann, nachdem
die Daten den Bildpunkten des Tiefenbildes zugeordnet wurden, im
Tiefenbild das positive Volumen betrachtet und bestimmt, zu welchem Anteil
in den das positive Volumen abbildenden Bildpunkten des Tiefenbildes
in den Daten das Objekt vorliegt. Außerdem wird im Tiefenbild
das zumindest eine negative Volumen betrachtet und bestimmt, welcher Anteil
der den das negative Volumen beschreibenden Bildpunkte zugeordneten
Daten das Nichtvorliegen des Objektes anzeigen.
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Um
die Berechnungen zu vereinfachen, ist es bevorzugt, wenn das zumindest
eine positive und zumindest eine negative Volumen durch eine Vielzahl von
Voxeln dargestellt wird. Ein Voxel ist hierbei eine kleine, vorzugsweise
würfelförmige Volumeneinheit. Benachbarte Voxel
grenzen vorzugsweise über ihre Oberflächen aneinander.
Vorzugsweise sind die Voxel des zumindest einen positiven Volumens
dann alle von dem Modell ausgefüllt, während kein
Voxel des zumindest einen negativen Volumens von dem Modell ausgefüllt
ist. Bei der Beschreibung der Volumina durch Voxel kann dann im
vierten Schritt für die verschiedenen Orientierungen des
Modells der Anteil der Voxel des positiven Volumens bestimmt werden, für
welche die Daten das Vorliegen des Modells anzeigen, und der Anteil
der Voxel des negativen Volumens bestimmt werden, für welche
die Daten das Nichtvorliegen des Objektes anzeigen.
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Wird
hierbei die Orientierung ausgewählt, indem die Anteile
der positiven und negativen Volumina bestimmt werden, in welchen
das Objekt vorliegt bzw. nicht vorliegt, so wird vorzugsweise jene
Position und/oder Orientierung als Position bzw. Orientierung des
Objektes ausgewählt, in welcher der Anteil für
das positive Volumen und/oder der Anteil für das negative
Volumen und/oder die Summe der beiden Anteile maximal ist.
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Abhängig
von der Geometrie des Objektes können unter bestimmten
Umständen positive Volumina besser zur Beschreibung des
Objektes geeignet sein oder negative Volumina besser geeignet sein.
Insbesondere kann es auch sein, dass zwar negative Volumina besser
für das Objekt anzugeben sind, die positiven Volumina die
Lage des Objektes aber besser beschreiben. Auch der umgekehrte Fall ist
selbstverständlich möglich. Insbesondere für
solche Fälle ist es bevorzugt, wenn bei der oben beschriebenen
Berechnung der Anteile von durch das Objekt ausgefüllten
Teilen der entsprechenden Volumina und nicht ausgefüllten
Teilen die entsprechenden Anteile mit Gewichtungsfaktoren gewichtet
werden. Auf diese Weise kann einem entsprechenden Umstand Rechnung
getragen werden, in welchem die positiven oder die negativen Volumina
zur Lagebestimmung unterschiedlich gut geeignet sind. Liegen mehrere
positive und/oder negative Volumina vor, so können auch
die positiven bzw. negativen Volumina untereinander unterschiedlich
gewichtet werden.
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Das
Verfahren kann optimiert werden, indem nicht immer alle Voxel geprüft
werden, sondern nur ein Teil der Voxel. Wenn es beispielsweise bei
der Auswertung der ersten n Voxel bereits keine Übereinstimmung
gibt, kann man den Vergleich bereits abbrechen und die Orientierung
verwerfen.
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Die
Berechnungen können vereinfacht werden, wenn die Ausdehnung
der Voxel in Richtung parallel zur Ebene des Tiefenbildes, also
zur Bildebene, gleich oder im Wesentlichen gleich der Ausdehnung von
Pixeln eines zur Aufnahme der Daten im zweiten Schritt verwendeten
Detektors ist oder gleich dem Abstand benachbarter Koordinaten des
zur Darstellung der Daten verwendeten Koordinatensystems ist.
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Zur
Bestimmung der Tiefenbilder verschiedener Orientierungen des Modells
ist es einerseits möglich, die Voxel relativ zum Modell
festzulegen, so dass die Voxel zusammen mit dem Modell gedreht werden.
Es ist aber auch möglich, die Voxel relativ zur Bildebene
bzw. Bildfläche des Tiefenbildes festzulegen, so dass die
Voxel für alle Orientierungen und/oder Positionen des Modells
gleich angeordnet sind und das Modell durch die Voxel gedreht wird. Hier
wird dann vorzugsweise der gesamte dem Modell in allen in Frage
kommenden Lagen zur Verfügung stehende Raum in Voxeln dargestellt.
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Die
Voxel relativ zum Modell anzuordnen und mit dem Modell zu drehen
hat den Vorteil, dass die positiven und negativen Volumina stets
durch die gleichen Voxel repräsentiert werden. Die Voxel
relativ zu Bildebene bzw. Bildfläche des Tiefenbildes festzulegen,
hat den Vorteil, dass gleiche Voxel für alle Orientierungen
gleichen Bildpunkten des Tiefenbildes entsprechen. Für
den Fall, dass das Tiefenbild eine Punktwolke ist, können
als Daten im zweiten Schritt ebenfalls Punktwolken aufgenommen werden.
Bei feststehenden, nicht mit dem Objekt gedrehten Voxeln, kann dann
die Information des Tiefenbildes darin bestehen, welche Voxel von
dem positiven bzw. negativen Volumen ausgefüllt sind und
welche nicht. Die Punkte der Punktwolke der Daten können
nun anhand ihrer dreidimensionalen Koordinaten direkt Voxeln zugeordnet
werden und es kann bestimmt werden, ob ein Punkt der Punktwolke
in einem Voxel liegt, welches in der entsprechenden Orientierung des
Modells zum positiven oder zum negativen Volumen gehört.
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Für
den Fall, dass die Tiefenbilder Punktwolken sind, ist daher die
Zuordnung zwischen den Daten und den Bildpunkten der Tiefenbilder
besonders vorteilhaft möglich. Zu beachten ist, dass, für
den Fall, dass die Tiefenbilder Punktwolken sind, die Bildpunkte
ebenfalls Voxel sind.
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Die
Form der positiven und negativen Volumina ist grundsätzlich
weitgehend frei gestaltbar und wird vorzugsweise an die Form des
betreffenden Objektes angepasst. Als besonders geeignet haben sich u.
a. Volumina herausgestellt, die sich zumindest zu Teilen der Oberfläche
des Objektes bzw. des Modells wie Hüllen oder Mantel verhalten.
Negative Volumina sind hierbei als flächige Volumina mit
im Wesentlichen konstanter Dicke über zumindest einen Teil
der Oberfläche des Modells angeordnet. Die Dicke sei hierbei
die Ausdehnung in Richtung senkrecht zur flächigen Ausdehnung.
Die flächig ausgedehnten Oberflächen dieses Volumens
haben dann jeweils einen im Wesentlichen konstanten Abstand zur
Oberfläche des Objektes. Die negativen Volumina folgen
also in ihrem Verlauf dem Verlauf der Oberfläche des Modells.
Entsprechend können auch die positiven Volumina als flächige
Volumina mit im Wesentlichen konstanter Dicke sein. Diese positiven
Volumina sind dann vorzugsweise im Inneren des Modells unterhalb der
Oberfläche des Objektes angeordnet. Der Abstand ihrer flächigen
Oberflächen ist dann wieder jeweils im Wesentlichen konstant
zur Oberfläche des Objektes in dem Bereich, unter welchem
sie angeordnet sind.
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Als
positive und negative Volumina kommen jedoch auch einzelne Punkte
in und außerhalb des Objektes in Frage. Für eine
möglichst genaue Bestimmbarkeit der Lage des Objektes ist
es aber bevorzugt, wenn die positi ven und negativen Volumina in
der Nähe der Oberfläche des Objektes angeordnet sind.
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Sind
die Volumina Hüllvolumina mit einer dünnen, flächigen
Form, so hat die dünne Fläche in Richtung senkrecht
zu ihrer flächigen Ausdehnung vorzugsweise eine Dicke d,
welche vorzugsweise 1, 2, 3, 4, besonders bevorzugt jedoch weniger
als 10 Bildpunkte dick ist. Die Größe der Bildpunkte
wird hierbei durch die Bildpunkte des zur Aufnahme der Daten verwendeten
Sensors und/oder der Tiefenbilder gegeben. Liegen hier Volumendaten
vor, so sind die Bildpunkte Voxel.
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Die
Volumina können in zumindest einer Richtung, beispielsweise
der Dicke, auf eine Ausdehnung der Breite eines Voxels beschränkt
sein. Dies ist insbesondere bei den oben erwähnten flächigen Hüllvolumina
möglich. Durch eine derartige geringe Ausdehnung kann der
Rechenaufwand bei der Lageerkennung verringert werden.
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Die
Berechnung kann weiter vereinfacht werden, wenn die positiven und/oder
negativen Volumina regelgeometrische Formen haben. In diesem Falle
müssen die Volumina nicht Punkt für Punkt angegeben
werden, sondern können durch geometrische Vorschriften
definiert werden. Auch die Rotation des CAD-Modells in die benötigten
Orientierungen ist dann über geometrische Vorschriften
möglich. Die Drehung kann dann beispielsweise durch Euler-Winkel
angegeben werden, wobei die Rotationsachsen mitgedreht werden.
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Grundsätzlich
wird die Zahl der Volumina vorzugsweise entsprechend den Erfordernissen
der Geometrie des zu beschreibenden Objektes gewählt. Es
ist jedoch bevorzugt, wenn die Zahl der Volumina die kleinste Zahl
an Volumina ist, mit der das Volumina in seiner Orientierung und/oder
Position so eindeutig wie durch die Anwendung des Verfahrens erforderlich
gegenüber dem Objekt in anderen Orientierungen und Positionen
abgrenzbar ist.
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Der
Detektor zur Aufnahme der Daten im zweiten Schritt wird im Allgemeinen
keine kontinuierliche Auflösung haben, so dass die Daten
in diskreter Form Vorliegen. Unabhängig davon können
die Daten jedoch auch auf ein Gitter diskretisiert werden. Ein solches
Gitter weist dann eine Vielzahl von Gitterpunkten in einer Gitterebene
auf. Die Gitterebene entspricht dabei vorzugsweise der Detektionsebene. Der
Abstand benachbarter Gitterpunkte wird vorzugsweise durch den Abstand
der Bildpunkte im Tiefenbild gegeben. Auf diese Weise ist es dann
möglich, je einem Bildpunkte des Tiefenbildes einen Punkt
der Daten zuzuordnen. Für dreidimensionale Daten, wie z.
B. Punktwolken gilt Entsprechendes.
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Darüber
hinaus ist es aber auch möglich, dass die Periode der Gitterstützstellen
des Gitters ein ganzzahliges Vielfaches der Periode der Bildpunkte des
Tiefenbildes ist oder dass die Periode der Bildpunkte des Tiefenbildes
ein ganzzahliges Vielfaches von der Periode der Gitterpunkte ist.
In diesem Falle werden dann mehrere Punkte des Tiefenbildes einem
Gitterpunkte zugeordnet oder andersherum entsprechend. Werden die
Volumina in Voxeln angegeben, so ist es besonders vorteilhaft, wenn
der Abstand zweier benachbarter Gitterpunkte des Gitters gleich
der Ausdehnung der Voxel entlang zumindest einer derer Kanten ist,
insbesondere entlang einer Kante parallel zur Ebene des Gitters.
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Eine
besonders geeignete Ausführungsform sieht vor, die Tiefendaten
durch Abbildung des Modells des Objektes auf eine Bildfläche
wie oben beschrieben zu bestimmen. Da die Punkte des Modells auf
die Bildebene entlang paralleler Linien abgebildet werden, entspricht
eine solche Abbildung einer Parallelprojektion des Modells auf die
Bildfläche. Gleichzeitig ist es jedoch für die
Aufnahme der Daten bevorzugt, wenn hier ein in einem Punkt angeordneter
Detektor verwendet wird, der durch Schwenken um zwei Winkel die
Oberfläche des Objektes abtastet. Eine solche Abtastung
ist vorteilhaft, weil hier der Detektor nicht entlang von Längssachsen
verschoben werden muss. Eine solche Abtastung liefert jedoch die
Daten der Oberfläche des Objektes in Kugelkoordinaten.
Es liegt also eine Zentralprojektion vor. Um im dritten Schritt
die Daten den Bildpunkten zuordnen zu können, ist es dann
vorteilhaft, die in Kugelkoordinaten vorliegenden Daten in kartesische
Koordinaten umzurechnen. Die umgerechneten Daten liegen dann so
vor, wie Daten, die durch Parallelprojektion auf eine Detektorebene
gewonnen worden wären. Die kartesischen Koordinaten des
Tiefenbildes können dann direkt den kartesischen Koordinaten
der Daten zugeordnet werden.
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Die
Umrechnung der in Kugelkoordinaten vorliegenden Daten in kartesische
Koordinaten kann zu Mehrdeutigkeiten bezüglich der Tiefe,
d. h. des Abstandes des gemessenen Punktes des Objektes von der
Detektionsebene führen. Ist für die Lagebestimmung
im erfindungsgemäßen Verfahren nur die Information über
die Oberfläche des Objektes gewünscht, so kann
aus den mehrdeutigen Abstandswerten jener der Detektionsebene zunächstliegende ausgewählt
werden, indem der Messwinkel zum Lot der Sensormessrichtung berücksichtigt
wird, unter welchem der entsprechende Punkt des Ob jektes bei der
Aufnahme in Kugelkoordinaten durch den Sensor erschien. Jene Punkte
des Objektes, die in der Zentralprojektion einen größeren
Messwinkel zum Lot der Sensormessrichtung aufweisen, werden dann
als der Detektorebene näher liegend erkannt und solche mit
einem kleineren Messwinkel zum Lot der Sensormessrichtung als weiter
entfernt. Auf diese Weise kann aus der Messwinkelinformation auf
den Abstand eines fraglichen Punktes des Objektes zur Detektionsebene
geschlossen werden.
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Wie
beschrieben werden im dritten Schritt des erfindungsgemäßen
Verfahrens zumindest ein Teil der Daten in zumindest einem Teil
der Bildpunkte der Tiefenbilder für zumindest einige der
Orientierungen und/oder Positionen des Modells zugeordnet. Ist in
dem zu behandelnden Fall die Detektionsfläche relativ zum
zu erkennenden Objekt so orientiert, wie die Bildfläche
des Tiefenbildes zum Modell des Objektes bei der Bestimmung der
Tiefenbilder orientiert ist, so kann eine Zuordnung einfach dadurch
erfolgen, dass die Punkte der Detektionsfläche den Bildpunkten
der Bildfläche fest zugeordnet werden.
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Wegen
der Flexibilität bezüglich der Position des Objektes
ist es bevorzugt, wenn in den Tiefenbildern jeweils zumindest ein
Bezugspunkt gegeben ist, anhand dessen die Position des Modells
im Tiefenbild bestimmbar ist. Entsprechend kann dann in den Daten
zumindest ein Referenzpunkt bestimmt oder definiert werden, relativ
zu welchem die Lage des Objektes angebbar ist oder angegeben wird.
Werden die Bezugspunkte und die Referenzpunkte jeweils in Beziehung
zueinander gebracht, so kann beim Vergleich der Daten mit den Bildpunkten
des Tiefenbildes die Lage des Objektes und des Modells im Voraus
bestimmt werden.
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Besonders
vorteilhaft ist es hierbei, wenn der Bezugspunkt am Modell im Tiefenbild
anhand einer bestimmten Vorschrift festgelegt wird, und der Referenzpunkt
am Objekt anhand der gleichen Vorschrift in den Daten festgelegt
wird. In diesem Fall ist es nämlich möglich, die
Position des Objektes bei der Zuordnung der Daten zu den Bildpunkten
sofort dadurch festzulegen, dass der zumindest eine Referenzpunkt
und der zumindest eine Bezugspunkt in Übereinstimmung gebracht
werden. Eine solche Vorschrift kann dabei wie folgt aussehen. Zunächst
wird als Bezugspunkt jener Punkt des Modells gesucht, der den kleinsten
Abstand zur Bildfläche des Tiefenbildes hat. Haben mehrere
Punkte diesen kleinsten Abstand, so wird als Bezugspunkt weiter
jener Punkt bestimmt, welcher in einer Koordinatenrichtung parallel
zur Bildfläche den kleinsten Koordinatenwert hat. Haben
wiederum mehrere Punkte diesen kleinsten Koordinatenwert, so wird
als Bezugspunkt jener Punkt bestimmt, der in hierzu orthogonalen
Koordinaten parallel zur Bildfläche den kleinsten Koordinatenwert
hat. Da der Punkt auf diese Weise in drei Koordinaten festgelegt
wird, ist er eindeutig. Der Referenzpunkt kann nun entsprechend
jener Punkt sein, welcher den kleinsten Abstand zur Gitterebene
bzw. zur Detektionsebene hat. Haben mehrere Punkte des Objektes
diesen kleinsten Abstand, so wird dann der Referenzpunkt gesucht,
der den kleinsten Koordinatenwert in einer Richtung parallel zur
Ebene der Detektionsfläche hat. Haben außerdem
mehrere Punkte diesen kleinsten Koordinatenwert, so wird dann der Referenzpunkt
bestimmt, welcher außerdem in einer hierzu orthogonalen
Koordinatenrichtung parallel zur entsprechenden Ebene den kleinsten
Koordinatenwert hat. Die Lage des Objektes relativ zum Modell im
Tiefenbild ist dann bestimmbar, indem Bezugspunkt und Referenzpunkt
in Übereinstimmung gebracht werden.
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Eine
andere Möglichkeit, Bezugspunkte und Referenzpunkte festzulegen,
besteht darin, als Bezugspunkte bestimmte ausgewählte Merkmale
des Objektes bzw. des Modells auszuwählen. So kann beispielsweise
eine Kante, eine Ecke, ein Mittelpunkt eines Querschnitts oder ein
anderer Punkt des Modells der Bezugspunkt sein und ein entsprechender Punkt
des Objektes der genannte Referenzpunkt.
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Vorteilhaft
ist es in bestimmten Situationen auch, wenn mehrere Bezugspunkte
bestimmt werden. Auf diese Weise kann auch die rotatorische Lage
des Objektes und des Modells in bestimmten Freiheitsgraden von vorneherein
in Übereinstimmung gebracht werden. Besonders vorteilhaft
ist es auch, die positiven und negativen Hüllvolumina relativ
zu dem oder den Bezugspunkten anzugeben oder zu definieren. Insbesondere
wenn die Hüllvolumina durch geometrische Vorschriften definiert
werden, ist dies günstig.
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In
einer Ausgestaltungsform kann das erfindungsgemäße
Verfahren also wie folgt aussehen: Zunächst wird ein CAD-Modell
des Objektes in geeigneter Darstellung (beispielsweise VRML, STL
oder andere) erzeugt. Das CAD-Modell wird dann in alle benötigten
Orientierungen rotiert und/oder Positionen verschoben. Hierbei kann
dann automatisch der Bezugspunkt für die definierten Hüllvolumina
gesucht werden und die positiven und negativen Hüllvolumina definiert
werden. Die Hüllvolumina können bei Bedarf unterschiedlich
gewichtet werden. Die hierbei erhaltenen Informationen werden dann
(als Tiefenbild) gespeichert. Die vorgenannten Schritte können
dem erfindungsgemäßen Verfahren vorausgehen oder
Teil dieses Verfahrens sein. Die gespeicherten Informationen werden
nun zur Durchführung des Verfahrens gelesen. Eine Aufnahme
von Tiefenbildern für verschiedene translatorische Positionen
des Modells kann entfallen, wenn die Referenz- und Bezugspunkte
geeignet in Übereinstimmung gebracht werden. Außerdem
wird die Anordnung der Objekte, in welcher das fragliche Objekt
vorliegt, beispielsweise als 3D-Punktwolke mit geeignetem Sensor
digitalisiert. Bei Bedarf wird dann eine Simulation einer Parallelprojektion
zur Darstellung der Punktwolke als gerastete Oberfläche
vorgenommen. Es kann dann automatisch der Referenzpunkt gesucht
werden und mit dem Bezugspunkt in Übereinstimmung gebracht
werden. Es können dann die vorher generierten Objektorientierungen
bzw. Positionen durch Vergleich mit den Daten bewertet werden und
die am besten bewertete Orientierung bzw. Position ausgewählt
werden.
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Das
Neuartige an der erfindungsgemäßen Lösung
ist u. a. die Kombination aus Daten, die sich einerseits auf das
Objekt und andererseits auch auf die Umgebung beziehen. Dieses ist
ein grundsätzlicher Unterschied der Konzeption gegenüber
existierenden Verfahren. Das neue Verfahren sieht vor, dass bereits
bei der Objektbeschreibung ein Bezug zwischen dem Objekt und seiner
Umgebung beschrieben wird.
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Es
müssen keine geometrischen Merkmale wie Kontur, Ecke, Kreis,
Ellipse, etc. berechnet werden, sondern es wird direkt auf Tiefenwerten
gearbeitet.
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Durch
Vorgabe von Mindestbewertungen für die einzelnen Hüllvolumen
kann noch eine abschließende Klassifikation der als bestes
bewerteten Objektlage durchgeführt werden. Wenn nicht alle
für eine Objektlage definierten Hüllvolumen diese
Mindestbewertung erhal ten, kann die Objektlage wieder verworfen
werden. Natürlich kann diese Klassifikation feiner gestuft
werden, je nachdem wie viele Hüllvolumen die Mindestbewertung
erhalten, oder indem nicht nur eine, sondern mehrere Bewertungsschranken
eingeführt werden.
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Als
weitere Möglichkeit könnten statt CAD-Daten des
Objekts neben anderen Optionen auch durch einen 3D-Sensor erstellte
Ansichten für die Erstellung der Datenbank genutzt werden.
Vorteilhaft ist bei der Anwendung des Verfahrens, dass es möglich
ist, für die erstellten Hüllvolumen Messwerte
des Objekts (positives Hüllvolumen) oder das Nichtvorhandensein
von Messwerten (negatives Hüllvolumen) zuzuweisen.
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Statt
den Sensor über der Kiste zu befestigen, kann er neben
anderen Möglichkeiten auch am Roboterarm oder an der Handhabungseinheit
befestigt werden, um von dort eine Punktewolke zu erstellen. Der
Sichtbereich würde sich zwar ändern, das grundlegende
Verfahren mit Bezugspunktsuche und Auswertung der positiven und
negativen Hüllvolumen wäre allerdings ebenso möglich.
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Im
Folgenden soll das erfindungsgemäße Verfahren
anhand einiger Figuren beispielhaft erläutert werden.
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Es
zeigt
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1 positive
und negative Hüllvolumina für ein reifenförmiges
Objekt,
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2 positive
und negative Hüllvolumina für eine Welle,
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3 alternative
positive und negative Hüllvolu mina an einer gekippten Welle,
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4 positive
und negative Hüllvolumina an einem Rohr,
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5 eine
Möglichkeit, einen Bezugspunkt festzulegen und
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6 die
Aufnahme eines Objektes mit einem punktförmigen Sensor.
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Es
zeigt 1 ein reifenförmiges Objekt 1. Das
gezeigte Objekt fungiert hier als Modell des Objektes, in welchem
ein positives Hüllvolumen 2 und ein negatives
Hüllvolumen 3 angeordnet ist. Im gezeigten Fall
ist das positive Hüllvolumen 2 im Inneren des
Reifens 1 entlang dessen Umfang angeordnet. Das positive
Hüllvolumen 2 hat hier eine Tiefe, die der Tiefe
des Reifens 1 entspricht und eine Länge, die dem
Umfang am Radius des Reifens 1 entspricht. Die Breite des
Hüllvolumens d ist hier 1 Voxel, so dass das Hüllvolumen 2 in
der Zeichenebene als Linie dargestellt ist. Die Breite der Linie
entspricht also der Breite eines Voxels. Das positive Hüllvolumen 2 ist
von dem Objekt 1 vollständig ausgefüllt.
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Im
von dem Reifen 1 umgebenen Bereich 3 ist entlang
des Umfangs des Reifens 1, jedoch außerhalb des
vom Reifen 1 aufgefüllten Volumens das negative
Volumen 3 angeordnet. Das negative Volumen 3 weist
keine Überschneidung mit dem Objekt 1 auf, ist
also von dem Objekt 1 zu keinem Teil erfüllt. Die
Ausdehnung des negativen Hüllvolumens 3 kann in
Richtung senkrecht zur Zeichenebene weitgehend beliebig gewählt
werden. In der Zeichenebene ist die Breite d dieses negativen Hüllvolumens 3 wiederum die
Breite eines Voxels.
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2 zeigt
beispielhaft eine Möglichkeit, positive Hüllvolumina 2 und
negative Hüllvolumina 3 an einer Welle 7 anzuordnen.
Zu erkennen ist, dass das positive Hüllvolumen 2 vollständig
von der Welle 7 ausgefüllt ist. Außerdem
verläuft das Hüllvolumen 2 entlang der
Oberfläche der Welle in deren Innerem mit zur Oberfläche
der Welle 7 konstantem Abstand. Die negativen Hüllvolumina 3 sind
zu keinem Teil von der Welle 7 ausgefüllt. Im
gezeigten Beispiel verlaufen auch die negativen Hüllvolumina 3 entlang
der Oberfläche der Welle 7 mit zu dieser Oberfläche
konstantem Abstand.
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3 zeigt
eine alternative Möglichkeit, positive Volumina 2 und
negativer Volumina 3 an einer Welle 7, wie jener
in 2 gezeigten, anzuordnen. Die Welle 7 ist
hier um eine zu ihrer Längsachse senkrecht stehende Achse
gedreht dargestellt. An der gezeigten Welle 7 sind zwei
positive Volumina 2a und 2b angeordnet. Die positiven
Hüllvolumina 2a und 2b sind nicht entlang
der ganzen Oberfläche der Welle 7 angeordnet.
Das Hüllvolumen 2a ist nur an einem Ende der Welle 7 entlang
der Oberfläche der Welle 7 in deren Innerem angeordnet,
während dort, wo die Welle 7 ihren Durchmesser
vergrößert, kein positives Hüllvolumen
angeordnet ist. Das positive Hüllvolumen 2b ist
dort angeordnet, wo die Welle ihren maximalen Durchmesser hat. Das
negative Hüllvolumen 3 umläuft ebenso
nur einen Teil der Oberfläche der Welle 7. Das
negative Hüllvolumen 3 umläuft die Oberfläche
der Welle 7 mit im Wesentlichen konstantem Abstand dort,
wo die Welle 7 den maximalen Durchmesser hat, im gezeigten
Fall im Wesentlichen parallel zum positiven Hüllvolumen 2b,
welches unterhalb der Oberfläche angeordnet ist.
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4 zeigt
ein Rohr 11 in der Seitenansicht, so dass die Zylinderachse
des Rohres 11 in der Zeichenebene liegt. An diesem Rohr 11 ist
ein positives Hüllvolumen 2 entlang einem Teil
der Oberfläche des Rohres 11 in dem Mantel des
Rohres 11 angeordnet. Das positive Hüllvolumen 2 erstreckt
sich jedoch auch hier nicht entlang der gesamten Oberfläche
des Rohres 11. Das Hüllvolumen 2 wird
also nicht um den ganzen Rand des Objektes 11 gelegt. Am
Rohr 11 ist außerdem ein negatives Hüllvolumen 3 entlang
einem Teil der Oberfläche des Rohres 11 angeordnet. Auch
das Hüllvolumen 3 ist nicht um den ganzen Rand
des Objektes 11 gelegt, sondern umgibt das Rohr 11 nur über
einem Teil seiner Oberfläche.
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5 beschreibt
eine Möglichkeit, einen Bezugspunkt 6 am Modell 5 des
Objektes oder einen Referenzpunkt 6 am Objekt 5 festzulegen.
Die Figur zeigt hierbei die der Detektorebene oder der Bildebene
zunächst liegende Oberfläche des Objektes 5.
Im linken Teilbild ist das Objekt 5 also ein Zylinder und im
rechten Teilbild ein nach oben und unten offener Quader. Die der
Detektorebene oder der Bildebene zunächst liegende Oberfläche
ist hier ein kreisförmiger Ring bzw. ein Quadrat. Alle
Punkte auf diesem kreisförmigen Ring und dem Quadrat haben
zur Detektorebene bzw. Bildebene den gleichen Abstand. Um hier einen
eindeutigen Bezugspunkt 6 auszuwählen, wird im
linken Teilbild zunächst jener Punkt 6 der Vielzahl
von Punkten mit gleichem z-Wert bestimmt, der den kleinsten y-Wert
hat. Im linken Teilbild ist dies nur ein Punkt, so dass hierdurch
der Bezugspunkt 6 bzw. der Referenzpunkt 6 bereits
eindeutig bestimmt ist.
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Im
rechten Teilbild haben alle auf der Kante mit konstantem y-Wert
angeordneten Punkte den gleichen y-Wert, so dass ein solcher Bezugs-
bzw. Referenzpunkt 6 noch nicht eindeutig ist. Als zusätzliches
Kriterium wird daher jener Punkt 6 bestimmt, welcher außerdem
den kleinsten x-Wert hat. Dieser Punkt ist eindeutig und daher als
Bezugspunkt 6 und Referenzpunkt 6 geeignet.
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6 zeigt
die Detektion eines Objektes 8 mit einem punktförmigen
Sensor 7. Die Zeichenebene entspricht hierbei der xz-Ebene,
während die y-Richtung senkrecht zur Zeichenebene steht.
Da der Sensor 7 punktförmig ist, nimmt er ein
Bild des Objektes 8 in Kugelkoordinaten auf. Hierbei erscheinen
dem Sensor 7 in z-Richtung höher liegende Messwerte 9 (also
Messwerte mit einem größeren z-Wert) unter einem
größeren Messwinkel als Messwerte mit kleinem
z-Wert, die also weiter unten liegen.
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Werden
nun die mit dem punktförmigen Sensor aufgenommenen Messwerte 9 und 10 in
kartesische Koordinaten überführt, so entsteht
zwischen den Messwerten 9 und 10 eine Mehrdeutigkeit,
da die Messwerte 9 und 10 mit den gleichen Werten
für x und y abgebildet werden. Um hier jene Messwerte auf
der Oberfläche des Objektes 8 auswählen
zu können, wird der Messwinkel bestimmt, unter welchem
die Messwerte 9 und 10 erscheinen. Jene Messwerte,
die unter einem größeren Messwinkel erscheinen,
sind dann die Messwerte mit einem größeren z-Wert
und daher der Detektionsebene, in welche die Daten aus den Kugelkoordinaten
umgerechnet werden, näher liegt.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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-
Zitierte Patentliteratur
-
- - WO 2005/075936
A1 [0005]
- - EP 1589483 A2 [0005]
- - DE 102006036346 A1 [0006]
-
Zitierte Nicht-Patentliteratur
-
- - Y. Zhang, „Superquadric
representation of scenes from multi-view range data”, University
of Tennessee, Knoxville, 2003 [0006]
- - E. Wahl et al. „Surflet-Pair-Relation Histograms: A
Statistical 3D-Shape Representation for Rapid Classification”,
in proceedings Forth International Conference on 3D-Digital Imaging
and Modeling (3DIM 2003), 6–10 October 2003, Banff, Alberta, Canada,
IEEE Computer Society Press, pages 474–481 [0006]