Automatische Geometrie-Dekomposition von 3D Punktwolken

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Moderne Technologien führen zu einer stetigen Reduzierung von Bauteildimensionen und fordern gleichzeitig eine hohe Bauteilqualität. Vor diesem Hintergrund wird hier die Einführung einer 100-%-Prüfung am Beispiel des Mikrokaltumformens betrachtet, die auf der Messung von Geometriemerkmalen der gefertigten Bauteile basiert. Die flächenhafte Erfassung der Bauteiloberfläche in Sekundenbruchteilen und mit µm-Präzision wird mittels digitaler Holographie umgesetzt. Anschließend ist eine Auswertung der erfassten Oberflächenpunkte prismatischer Bauteile hinsichtlich der geometrischen Abweichungen erforderlich, die eine Zuordnung der Messpunkte zu elementaren Geometrieelementen wie z. B. Zylinder, Ebene und Torus voraussetzt. D. h. die Messpunktwolke muss zunächst in ihre geometrischen Bestandteile segmentiert (dekomponiert) werden. Hierfür ist ein automatisiertes Verfahren erforderlich, welches eine reproduzierbare Dekomposition im Takt einer Massenproduktion (mehrere Hundert Bauteile pro Minute) ermöglicht. Als Lösungsansatz wird eine ganzheitliche Approximation betrachtet, wobei neben der Schätzung der Geometriemerkmale implizit auch eine optimale Zuordnung der Messpunkte zu den jeweiligen Elementargeometrien erfolgt. Die ganzheitliche Approximation ist robust bezüglich verschiedener Startwerte der Approximation, konvergiert in weiten Bereichen zuverlässig und ist für Messdaten von Mikrobauteilen bereits erfolgreich getestet. Da sie durch Kombination mit statistischen Verfahren eine automatische Detektion von Ausreißern zulässt, ist sie insbesondere für die verrauschten, optischen Messdaten geeignet. Gegenwärtig fehlt jedoch eine Bewertung der Methode der ganzheitlichen Approximation bezüglich der erreichbaren Messunsicherheit der geometrischen Kennwerte im Zusammenhang mit der Beschleunigung der Algorithmen für eine prozessnahe Auswertung. Für die Beispielgeometrie eines Mikronapfes (Kombination von Zylinder, Torus und Ebene) wurden für verschiedene Versuchsreihen jeweils 100 Simulationen durchgeführt, wobei die Standardunsicherheit der Geometriemessdaten 1,0 µm betrug. Mit der ganzheitlichen Approximation ergab sich für den vorgegebenen Zylinderradius von 493 µm eine zufällige Messabweichung mit einer Standardabweichung von 18 nm und eine vernachlässigbare systematische Messabweichung von 4 nm. Durch eine Parallelisierung der Algorithmen wird die Auswertedauer um den Faktor 1,6 reduziert. Höhere Rechenzeitverkürzungen, die eine Auswertung von bis zu 240 Teilen pro Minute ermöglichen, lassen sich ohne signifikante Steigerung der Messunsicherheit mit einer Reduktion der Messpunkte erreichen. Perspektivisch bietet auch der iterative Algorithmus selbst weiteres Potenzial für die Beschleunigung der automatischen Auswertung.