German Title: Automatisierte Defekterkennung und Bewertung in Röntgen-CT Bildern
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Abstract
X-ray computed tomography gains increasing popularity for industrial quality inspection tasks. It is a challenge however to use it in a fully automated assembly line, which requires robust algorithms for volumetric image analysis on noisy data. This work provides methods for the automatic detection of defects and their geometric description. The approach will be based on spatial statistical analysis of the voxel structure to determine the presence of a defect. Once detected, defect voxels will be clustered to determine shape and size of the associated material faults. The effectiveness of the method will be shown on pores and cracks in steel parts.
Translation of abstract (German)
Die Röntgencomputertomographie findet zunehmend Einsatz in der industriellen Qualitätskontrolle. Es ist jedoch eine grosse Herausforderung, sie in der vollautomatisierten Fertigung zu verwenden, da dies u.a. robuste Volumenbildverarbeitung auf verrauschten Bildern erfordert. Die vorliegende Arbeit präsentiert Methoden zur automatischen Detektion und geometrischen Beschreibung von Defekten. Die Erkennung der Defekte beruht auf einer statistischen Grauwertanalyse. Im Anschluss an die Detektion werden defekte Voxel gruppiert um Form und Größe der zugehörigen Materialfehler zu bestimmen. Es werden Ergebnisse in der Poren- und Rissdetektion von Stahlteilen gezeigt
Document type: | Dissertation |
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Supervisor: | Hamprecht, Prof. Dr. Fred |
Date of thesis defense: | 18 December 2002 |
Date Deposited: | 23 Jan 2003 09:29 |
Date: | 2002 |
Faculties / Institutes: | Service facilities > Interdisciplinary Center for Scientific Computing |
DDC-classification: | 530 Physics |
Controlled Keywords: | Bildverarbeitung, Computertomographie, CAQ, Fehlererkennung |
Uncontrolled Keywords: | X-ray Imaging , Computerized Tomography , Image Processing , Defect Detection |