English Title: Polarization imaging for visual inspection

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Abstract

In dieser Dissertation wird die Anwendbarkeit der polarisationsbasierten Bildaufnahme (Polarisation Imaging) zur Automatisierung komplexer industrieller Sichtprüfaufgaben untersucht. Ausgehend von den klassischen Reflektionsmodellen der Computer Vision konzentriert sich die Modellierung der Polarisati-onsparameter auf diffuse Volumenstreuer. Dabei kann die Abhängigkeit des Polarisationswinkels von der Probenausrichtung quantitativ modelliert werden, während sich für die Intensität und den Polarisations-grad aufgrund von Oberflächenrauhigkeiten nur qualitative Aussagen ableiten lassen. Die Rauhigkeit kann dabei nur numerisch simuliert werden. Der Messaufbau wird für die industrielle Anwendung konzipiert. Insbesondere können die bereits be-kannten Verschiebungen der Intensitätsrohbilder durch einen neuen Ansatz, basierend auf einer Erweiterung des optischen Flusses, wirkungsvoll kompensiert werden. Darüber hinaus ist für die Bildqua-lität vor allem das Rauschverhalten des Intensitätssensors entscheidend. Aus der mathematischen Statistik folgt die untere Grenze der maximal erreichbaren Messgenauigkeit (Cramer Rao Bound) für die Polarisa-tionsparameter. Bei Berücksichtigung der Abhängigkeit der Grauwertvarianz vom Grauwert selbst, zeigt sich eine sehr gute Übereinstimmung der theoretischen Vorhersagen mit experimentellen Daten. Das Verfahren wurde hinsichtlich Bildaufnahmegeschwindigkeit und Stabilität optimiert und in einer Versuchstation in der Serienfertigung getestet. Die Serientauglichkeit des Verfahrens und die Sensitivität der Bildaufnahme für defekte Bauteile sind wesentlich besser als die der bisher eingesetzten Verfahren.

Translation of abstract (English)

In this thesis the usage of polarization imaging in the field of automated optical inspection is investigated. Starting from the classical reflection models of computer vision the polarization parameters are modelled with a special focus on materials with strong volume scattering. Thereby the dependence of the polariza-tion angle on the alignment of the sample can be modelled quantitatively, whereas the behaviour of the intensity and the degree of polarization can be described only qualitatively due to the surface roughness. The influence of this roughness is studied using numerical simulations. Furthermore the measurement setup is enhanced for the industrial application. In particular the well known shifts between the raw images can be effectively compensated using a new optical flow based approach. Moreover the image quality is particularly dominated by the noise of the intensity sensor. Based on mathematical statistics, the lower bound (Cramer Rao Bound) for the measurement precision is derived. Since the dependence of the grey value variance on the grey value is taken into account for the first time, a good agreement between the theoretical consideration and the experimental data is achieved. An experimental setup which was optimised with respect to image acquisition time and stability was integrated in a production line and showed a considerable improvement in detecting defective samples while at the same time showing its suitability for series production.