Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM
Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM

Objekt- und Formerfassung

»Wir erweitern den Einsatzbereich für Laserscanner: in die Luft und ins Wasser.«

Die Abteilung »Objekt- und Formerfassung« unter der Leitung von Prof. Dr. Alexander Reiterer bedient die gesamte Prozesskette für die Erfassung, Auswertung und Visualisierung der 3D-Geometrie und Lage von Objekten. Entwickelt werden nicht nur Laserscanner, sondern auch maßgeschneiderte Beleuchtungs- und Kamerasysteme. Diese Geräte messen mit hoher Geschwindigkeit und Präzision insbesondere von bewegten Plattformen aus. Speziell entwickelte Software wertet die Messdaten vollautomatisiert aus und interpretiert sie. Zur Anwendung kommen dabei Techniken aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wie beispielsweise »Deep-Learning«. Anwendungsspezifisch aufbereitete und visualisierte Daten liefern Experten eine solide Entscheidungsgrundlage, zum Beispiel wenn es um die Planung von Infrastrukturmaßnahmen geht.

Besonderes Augenmerk liegt auf der Geschwindigkeit, Robustheit und langen Lebensdauer der Systeme. Objekte und Formen werden über einen weiten Größenbereich dreidimensional erfasst: von wenigen Zentimetern bis in den 100-Meter-Bereich. Die Messsysteme sind weltweit im Einsatz – zur Überwachung von Bahninfrastruktur ebenso wie zur Vermessung von Straßenoberflächen. Neue Anwendungsbereiche sind die mobile Datenerfassung aus der Luft und unter Wasser.

Gruppen der Abteilung Objekt- und Formerfassung

Alle ausklappen Alle einklappen

Forschungsschwerpunkt der Gruppe »Mobiles terrestrisches Scanning«, die von Prof. Dr. Alexander Reiterer geleitet wird, ist die Entwicklung optischer Messsysteme basierend auf Lichtlaufzeitmessung für den mobilen Einsatz auf Schienen- und Straßenfahrzeugen. Die Systeme bestimmen mit hoher Geschwindigkeit und hoher Präzision Abstände zu Objekten. Kombiniert mit einer Scaneinheit erfassen sie dreidimensionale Objekt-Geometrien. Mobiles Laserscanning erfordert eine präzise Positions- und Lageerkennung des Messsystems. Die Gruppe entwickelt hierfür spezielle, kamerabasierte Verfahren, die – eigenständig oder in Kombination mit konventioneller Intertialsensorik – eine Zuordnung der Daten zu einem festen lokalen oder globalen Koordinatensystem ermöglichen. Weiterer Forschungsschwerpunkt der Gruppe ist die automatisierte Interpretation von 2D- und 3D-Daten mithilfe selbstlernender Algorithmen (u. a. »Deep-Learning«).

Forschungsschwerpunkt der Gruppe »Airborne- und Unterwasser-Scanning« unter der Leitung von Simon Stemmler ist die Entwicklung optischer Messsysteme für den Einsatz auf Drohnen und Unterwasserfahrzeugen. Die Systeme nutzen Lichtlaufzeitmessung, um mit hoher Genauigkeit Abstände zu Objekten zu messen und in Kombination mit Kameras dreidimensionale Strukturdaten zu generieren. Dank extremer Leichtbauweise und Miniaturisierung können die Messsysteme auf kleinen fliegenden Plattformen eingesetzt werden. Weiterer Forschungsschwerpunkt ist die Entwicklung von Komplettsystemen zur Erfassung von 3D-Daten in trüben Medien. Sie ermöglichen unter anderem die Zustandsüberwachung von Unterwasser-Bauwerken wie zum Beispiel Offshore-Windkraftanlagen. Weitere Arbeiten der Forschungsgruppe zielen auf die Entwicklung von schlanken 3D-Messtechniklösungen auf Basis von Low-Cost- und Consumer-Produkten wie z. B. Smartphones.

Forschungsschwerpunkt der Gruppe »Smarte Datenvisualisierung«, geleitet von Prof. Christoph Müller, ist die maßgeschneiderte Visualisierung von Messdaten. »Smart Data Visualization« schafft die Voraussetzung, komplexe Sachverhalte schnell zu erfassen und daraus zielsicher Handlungen abzuleiten. Überall dort, wo Prozesse interaktiv nachgeregelt werden sollen, müssen Messergebnisse in Echtzeit visualisiert werden. Dazu bedarf es je nach Anwendungsfall unterschiedlichster Visualisierungsvarianten und geeigneter Plattformen. Profundes Wissen rund um die zugrundeliegenden Daten bietet Potenzial für mehr: So lassen sich beispielsweise für eine KI-basierte Objekterkennung synthetische Trainingsdaten bereits in den Messdaten erstellen. Oder die Messdaten werden während der Erfassung für eine zielgerichtete Auswertung reduziert. Das ist besonders wichtig, wenn eine Datenvisualisierung für leistungslimitierte mobile Umgebungen realisiert werden muss.