Detailtreue Röntgen-Bilder mit besserer Fehlererkennung dank optimaler Bildkorrektur

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GP 04/2015
Quality Inspection, Test Methods
Simulation
Simulation, Software, EDV-Systeme
Detailtreue Röntgen-Bilder sind unverzichtbar für die effiziente Qualitätssicherung in der Gussteilproduktion. Sie können eine tatkräftige Hilfe für die Simulationsspezialisten und die Simulationstool-Entwickler sein, wenn die Strukturdarstellung ausreichend genau ist und Rückschlusse auf die Dynamik der Formfüllung und Erstarrung möglich sind. Mittels Korrekturen wird die Bildqualität bedeutend erhöht, sodass versteckte Details erkennbar werden. Die Korrektur wird von der tatsächlichen bildgebenden Konfiguration abgeleitet. Die Ergebnisse werden am Beispiel von unterschiedlichen Teilen demonstriert. Einführung
Die Bildverarbeitung erlebt in letzten Jahren eine rasante Entwicklung. Der Verband für den deutschen Maschinen- und Anlagebau VDMA schätzt das stetige Wachstum in der industriellen Bildverarbeitung seit Jahren auf 10 bis 12 % jährlich [1]. Dabei kann man in Abhängigkeit vom Schwerpunkt drei verschiedene Entwicklungsrichtungen identifizieren: 1. Bildanalyse durch intelligente Mustererkennungsalgorithmen,
2. Bildverbesserung durch optimale mathematisch-stochastische Algorithmen,
3. Bildverbesserung durch optimale Bildkorrektur. Jede der drei erwähnten Entwicklungsrichtungen liefert sehr interessante Ergebnisse für die Industrie. Der Schwerpunkt bei der intelligenten Bildanalyse [2] liegt in der Mustererkennung und ist vor allem für Automatisierungsaufgaben sowie Erhöhung von Wirtschaftlichkeit und Flexibilität geeignet. Bei den mathematisch-stochastischen Algorithmen [3] liegt der Schwerpunkt im Klarlegen eines Bildes hinter einem diffusen Vorhang.
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