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Optische Algorithmen zur Qualitätssicherung im Additive-Manufacturing-Prozess. Inwiefern eignen sich optische Algorithmen zur Unterstützung AM-basierter Wertschöpfungsprozesse

Title: Optische Algorithmen zur Qualitätssicherung im Additive-Manufacturing-Prozess. Inwiefern eignen sich optische Algorithmen zur Unterstützung AM-basierter Wertschöpfungsprozesse

Bachelor Thesis , 2020 , 47 Pages , Grade: 2.0

Autor:in: Anonym (Author)

Computer Science - Commercial Information Technology
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Das Ziel dieser Bachelorarbeit mit dem Titel „Optische Algorithmen zur Qualitätssicherung im Additive-Manufacturing-Prozess“ ist es, die Rolle optischer Algorithmen in der Qualitätssicherung im Additive Manufacturing festzustellen.
Die optischen Algorithmen finden im Rahmen der Qualitätssicherung ihre Anwendung im Bereich der Bildverarbeitung.

Im vorausgegangenen Studienprojekt mit dem Titel "Optische Algorithmen zur Qualitätssicherung im Additive-Manufacturing-Prozess" wurde ein Prototyp entwickelt, der es ermöglicht, physische Objekte mit deren virtuellem 3D-Modell zu vergleichen, um Aussagen zur Übereinstimmung und Qualität des Objektes treffen zu können. Dies setzt der Prototyp durch einen Vergleich der Konturen des physischen mit dem virtuellen Objekt um. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit liegt der Fokus darauf, inwiefern optische Algorithmen als Teil der BV die QS unterstützen können. Dabei werden Anforderungen aus der AM-Wertschöpfungskette an die QS und BV erhoben. Der Prototyp dient hierbei als Grundlage zur Evaluierung der gestellten Anforderungen.

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Inhaltsverzeichnis

  • 1. Einleitung
    • 1.1 Motivation und Problemstellung
    • 1.2 Stand der Forschung
    • 1.3 Forschungsfrage und Bezugsrahmen
    • 1.4 Gang der Arbeit
  • 2. Grundlagen Additive Manufacturing
    • 2.1 Additive Manufacturing und AM- Wertschöpfungskette
      • 2.1.1 Virtuelles Additive-Manufacturing-Bauteil
      • 2.1.2 Physisches Additive-Manufacturing-Bauteil
    • 2.2 Qualitätssicherung durch Bildverarbeitung
      • 2.2.1 Qualitätssicherung
      • 2.2.2 Qualitätsanforderungen an Bauteile
      • 2.2.3 Qualitätsmerkmale im Additive-Manufacturing-Bauteil
    • 2.3 Optische Algorithmen und Ansatzpunkte
      • 2.3.1 Maschinelles Sehen
      • 2.3.2 Optische Algorithmen in der Bildverarbeitung
        • 2.3.2.1 Kantenextraktion als Grundlage für die Bildverarbeitung
        • 2.3.2.2 Bildverbesserung durch optische Algorithmen
  • 3. Gang der Forschung
    • 3.1 Forschungsdesign
    • 3.2 AM-Wertschöpfungskette und Anforderungen
      • 3.2.1 Processing
      • 3.2.2 Post-Processing
    • 3.3 Anforderungen an die Qualitätssicherung
    • 3.4 Anforderungen an die Bildverarbeitung
    • 3.5 Einsatzmöglichkeiten optischer Algorithmen in der Bildverarbeitung
  • 4. Prototyp Studienprojekt
    • 4.1 Einordnung in die AM- Wertschöpfungskette
    • 4.2 Architektur des Prototyps
    • 4.3 Ausführung des Prototyps
    • 4.4 Verwendete optische Algorithmen
      • 4.4.1 Binärsegmentierung: Schwellenwertverfahren
      • 4.4.2 Kantendetektion: Canny- Algorithmus
      • 4.4.3 Konturenvergleich: Algorithmus von Suzuki und Abe
    • 4.5 Analyse des Prototyps
      • 4.5.1 Evaluation anhand der Anforderungsanalyse
      • 4.5.2 Stärken-Schwächen-Analyse
  • 5. Diskussion

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Anwendung optischer Algorithmen zur Qualitätssicherung im Additive-Manufacturing-Prozess. Ziel ist es, die Einsatzmöglichkeiten von Bildverarbeitungsverfahren in der AM-Wertschöpfungskette zu untersuchen und einen Prototyp zu entwickeln, der die Qualitätssicherung im Post-Processing-Schritt optimiert.

  • Additive Manufacturing (AM) und seine Wertschöpfungskette
  • Qualitätssicherung im AM-Prozess, insbesondere im Post-Processing
  • Optische Algorithmen in der Bildverarbeitung
  • Entwicklung eines Prototyps zur Qualitätssicherung
  • Evaluation des Prototyps hinsichtlich seiner Stärken und Schwächen

Zusammenfassung der Kapitel

  • Kapitel 1: Die Einleitung liefert eine Motivation und Problemstellung zur Notwendigkeit der Qualitätssicherung im AM-Prozess. Der Stand der Forschung wird skizziert, die Forschungsfrage und der Bezugsrahmen erläutert, und der Gang der Arbeit wird vorgestellt.
  • Kapitel 2: Es werden die Grundlagen des Additive Manufacturing und die AM-Wertschöpfungskette vorgestellt, insbesondere die Rolle der Qualitätssicherung und die Möglichkeiten, diese durch Bildverarbeitung zu verbessern. Optische Algorithmen und deren Anwendung in der Bildverarbeitung werden diskutiert.
  • Kapitel 3: Das Forschungsdesign wird erläutert und die Anforderungen an die Qualitätssicherung im AM-Prozess, insbesondere im Post-Processing, werden detailliert dargelegt. Die Anforderungen an die Bildverarbeitung und die Einsatzmöglichkeiten optischer Algorithmen in diesem Kontext werden vorgestellt.
  • Kapitel 4: Die Entwicklung eines Prototyps, der in die AM-Wertschöpfungskette integriert wird, wird detailliert beschrieben. Die Architektur des Prototyps, seine Ausführung und die verwendeten optischen Algorithmen werden präsentiert. Die Analyse des Prototyps und dessen Evaluation anhand der Anforderungsanalyse, sowie die Stärken-Schwächen-Analyse werden ausgeführt.

Schlüsselwörter

Additive Manufacturing, Qualitätssicherung, Bildverarbeitung, optische Algorithmen, Prototyp, Post-Processing, AM-Wertschöpfungskette, Kantendetektion, Segmentierung, Konturenvergleich.

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Details

Title
Optische Algorithmen zur Qualitätssicherung im Additive-Manufacturing-Prozess. Inwiefern eignen sich optische Algorithmen zur Unterstützung AM-basierter Wertschöpfungsprozesse
Grade
2.0
Author
Anonym (Author)
Publication Year
2020
Pages
47
Catalog Number
V1006968
ISBN (eBook)
9783346392459
Language
German
Tags
3D Druck Additive Manufacturing Qualitätssicherung Bildverarbeitung Optische Schichtenmodel Algorithmen
Product Safety
GRIN Publishing GmbH
Quote paper
Anonym (Author), 2020, Optische Algorithmen zur Qualitätssicherung im Additive-Manufacturing-Prozess. Inwiefern eignen sich optische Algorithmen zur Unterstützung AM-basierter Wertschöpfungsprozesse, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1006968
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