Entwicklung und Implementierung einer Echtzeit-Datenprozessierung für ein k-TLS basiertes Multi-Sensor-System

In der Industrievermessung z. B. im Schiffbau, erfolgt nach einigen Produktionsabschnitten eine geometrische Überprüfung. Da die Objekte oft eine Ausdehnung von > 100 m haben und eine recht komplexe Struktur besitzen, wird als Aufnahmeverfahren kinematisches terrestrisches Laserscanning (k-TLS) verwendet. Die Objektbestimmung erfolgt somit in einem kurzen Zeitraum, jedoch werden sehr große Datenmengen erfasst. Da der Gesamtproduktionsprozess nach einem streng kalkulierten Zeitplan abläuft, muss die Qualitätsbeurteilung des Bauabschnittes zeitnah erfolgen. Da die erfassten 3D-Objektdaten die Grundlage für die Qualitätsanalyse bilden, sind diese nahezu in Echtzeit zu prozessieren und auszuwerten. Ein wesentlicher Aspekt ist es daher die Erfassungs- und Auswertealgorithmen so zu entwickeln und zu implementieren, dass die großen Datenmengen schnell verarbeitet werden.

Um eine Prozessierung (3D-Punktauswertung), eines auf dem Prinzip des k-TLS basierten Multi-Sensor-Systems (MSS) in Echtzeit durchführen zu können, müssen die Daten aller verwendeten Sensoren über Datenströme an einen Echtzeitrechner übergeben werden. Dort erfolgt die im Anschluss die weitere Prozessierung. Als objekterfassender Sensor wird ein Laserscanner (hier Z+F IMAGER 5016 oder Leica P40), welcher im Profilmodus arbeitet, verwendet. Dieser befindet sich auf einer beweglichen Plattform und muss daher referenziert werden. Bei dem hier verwendeten k-TLS basierten MSS erfolgt dies über einen Lasertracker (Leica AT960) in Verbindung mit einer T-Probe. Des Weitern sind Hochgeschwindigkeitskameras, welche die Referenzierung bei einem Signalabbruch zwischen Lasertracker und T-Probe stützen sollen, vorgesehen. Aktuell erfolgt die weitere Auswertung, also die Transformation der Punkte vom Koordintensystem des Laserscanners in das Koordinatensystem des Lasertrackers, im Postprocessing per MATLAB-Routinen.