DE102009056467A1

DE102009056467A1 - Method for determining surfaces of e.g. object in discrete data for controlling robot, involves defining surface as surface to be determined, and resulting evaluation of correlation, which is smaller than or same as preset correlation

Info

Publication number: DE102009056467A1
Application number: DE102009056467A
Authority: DE
Inventors: Julia Dipl.-Inform. Kroll; Ira Dipl.-Math. Effenberger
Original assignee: Fraunhofer Gesellschaft zur Forderung der Angewandten Forschung eV
Current assignee: Fraunhofer Gesellschaft zur Forderung der Angewandten Forschung eV
Priority date: 2009-12-01
Filing date: 2009-12-01
Publication date: 2011-06-09

Abstract

The method involves defining a surface as a start surface, and varying the surface. The surface is evaluated by comparing characteristics of the surface with visualized characteristics of the surface. Evaluation of a correlation between the characteristics of the surface and the visualized characteristics is resulted, where the correlation is larger than or same as a predetermined correlation. The surface is defined as the surface to be determined, and evaluation of a third correlation is resulted, where the third correlation is smaller than or same as the predetermined correlation. Independent claims are also included for the following: (1) a method for controlling a handling device i.e. robot (2) a method for simulating component characteristics (3) a method for material testing (4) a device for determining surfaces in voxel data.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Bestimmung von Oberflächen in dreidimensionalen Daten mittels Variation einer Startoberfläche.The invention relates to a method for determining surfaces in three-dimensional data by means of variation of a starting surface.

Voxeldaten sind diskrete, volumetrische, dreidimensionale Daten, wie sie beispielsweise mittels Röntgen-Computertomographie, Magnetresonanztomographie oder Einphotonemissionstomographie gewonnen werden können. Auch Daten, die durch Oberflächensensoren, wie beispielsweise Laserscanner und Lichtschnittsensoren und 3D-Kameras (Time of Flight), bestimmt werden, lassen sich als Voxeldaten darstellen. Ein Voxel ist dabei die kleinste dreidimensionale Einheit im Volumen, entsprechend einem Pixel im zweidimensionalen Bild. Ein Voxel ist also normalerweise ein würfelförmiges Volumenelement.Voxel data are discrete, volumetric, three-dimensional data such as may be obtained by X-ray computed tomography, magnetic resonance imaging, or single-photon emission tomography. Also, data determined by surface sensors, such as laser scanners and light-section sensors and 3D cameras (time of flight), can be represented as voxel data. A voxel is the smallest three-dimensional unit in volume, corresponding to one pixel in the two-dimensional image. A voxel is therefore usually a cube-shaped volume element.

Die vorliegende Erfindung ist besonders vorteilhaft auf Voxeldaten anwendbar, die nicht nur Oberflächen von Objekten darstellen, sondern auch eingeschlossene Strukturen und innen liegende geometrische Merkmale.The present invention is particularly advantageously applicable to voxel data representing not only surfaces of objects, but also enclosed structures and internal geometric features.

Voxeldaten, wie sie in den genannten tomographischen Verfahren bestimmt werden, beinhalten normalerweise Grauwerte, wobei jedem Voxel ein Grauwert zugeordnet ist. Durch die Grauwerte lassen sich Eigenschaften der abgebildeten Objekte und Materialien darstellen, wie beispielsweise deren Dichte an jenem einem Voxel entsprechenden Ort des Objektes oder auch der Gehalt bestimmter chemischer Verbindungen, wie beispielsweise Wasser. Die Grauwerte entsprechen z. B. dem Absorptionsgrad der Röntgenstrahlung an dem entsprechenden Ort des aufgenommenen Objekts/Raums. Das erfindungsgemäße Verfahren ist grundsätzlich auf alle durch tomographische Verfahren, wie Computertomographie, Magnetresonanztomographie oder Einphotonemissionstomographie (single-photon emission computed tomography (SPECT)) gewonnenen Voxeldaten anwendbar, wie auch auf durch Oberflächenscanner gewonnene Daten.Voxel data, as determined in the above tomographic methods, usually includes gray levels, with each gray level assigned to each voxel. The gray values can be used to represent properties of the imaged objects and materials, such as, for example, their density at that location of the object corresponding to a voxel or else the content of specific chemical compounds, such as water. The gray values correspond z. B. the degree of absorption of the X-radiation at the corresponding location of the recorded object / space. The method according to the invention is fundamentally applicable to all voxel data obtained by tomographic methods, such as computed tomography, magnetic resonance tomography or single-photon emission computed tomography (SPECT), as well as to data obtained by surface scanners.

Der Einsatz von tomographischen Verfahren als Instrument zur 3D-Digitalisierung und messtechnischen Auswertung in Produktion und Fertigung bietet dabei entscheidende Vorteile gegenüber anderen 3D-Sensoren. So erfassen beispielsweise optische Sensor-Systeme, wie z. B. Lichtschnittsensoren, nur die äußere Oberfläche eines zu untersuchenden Objekts. Taktile Koordinatenmessgeräte liefern zwar sehr präzise 3D-Daten, sind aber zum einen ebenfalls beschränkt auf von außen erreichbare Oberflächen und werden zum anderen üblicherweise nur zur Antastung einiger Punkte verwendet, da die komplette Messung eines Bauteils sehr zeitaufwändig wäre. Eingeschlossene Strukturen und innen liegende geometrische Merkmale lassen sich zumeist mit diesen Verfahren nur durch Aufschneiden und somit durch Zerstörung des Bauteils erfassen. Mit Hilfe tomographischer Verfahren ist es möglich, zu untersuchende Objekte zerstörungsfrei und vollständig, mit allen inneren Strukturen, dreidimensional aufzunehmen und weiterzuverarbeiten. Als Ergebnisdaten einer tomographischen Aufnahme erhält man ein tomographisches Voxelmodell, also Voxeldaten.The use of tomographic methods as an instrument for 3D digitization and metrological evaluation in production and production offers decisive advantages over other 3D sensors. Thus, for example, detect optical sensor systems, such. B. light section sensors, only the outer surface of an object to be examined. Although tactile coordinate measuring machines deliver very precise 3D data, they are also limited to externally accessible surfaces and are usually only used for probing certain points, since the complete measurement of a component would be very time-consuming. Enclosed structures and internal geometric features can usually be detected only by cutting and thus by destruction of the component with these methods. With the help of tomographic methods, it is possible to record objects to be examined non-destructively and completely, with all internal structures, in three dimensions and to process them further. The result data of a tomographic image is a tomographic voxel model, ie voxel data.

Eine Visualisierung von Voxeldaten ist durch Schichtbilder oder dreidimensional gerendert möglich. In dieser Form können in den Daten Fehlstellen im Material, wie Lunker oder Fremdmaterial, leicht erkannt werden. Die Voxeldaten eines Bauteils bilden außerdem die Grundlage für die Rekonstruktion der Objektoberflächen des zu untersuchenden Objekts oder der im Objekt liegenden Strukturen.Visualization of voxel data is possible through layered images or three-dimensional rendering. In this form, defects in the material, such as voids or foreign material, can be easily recognized in the data. The voxel data of a component also form the basis for the reconstruction of the object surfaces of the object to be examined or the structures lying in the object.

Bei der Rekonstruktion von Objektoberflächen eines Objektes in Voxeldaten steht die Ermittlung und Extraktion von Grenzflächen zwischen verschiedenen Materialien im Vordergrund. Diese 3D-Oberflächendaten stellen die Basis für die messtechnische Weiterverarbeitung, Flächenrückführung und Simulationen dar. Solch eine messtechnische Auswertung findet meist unter Zuhilfenahme von bekannten geometrischen Strukturen statt, z. B. mit dem zugehörigen CAD-Modell des Objekts oder mit regelgeometrischen Strukturen, wie Ebenen, Kugeln, Zylindern. Durch Einpassung der ermittelten Oberflächendaten in diese bekannten Strukturen, z. B. mittels einer Best-Fit-Methode oder nach Tschebyscheff, können mit den vollständigen Oberflächen Soll-Ist-Vergleiche durchgeführt oder gesuchte Maße, wie Abstände, Radien, Winkel, ermittelt werden.In the reconstruction of object surfaces of an object in voxel data, the identification and extraction of interfaces between different materials is in the foreground. These 3D surface data represent the basis for metrological further processing, reverse engineering and simulations. Such a metrological evaluation usually takes place with the aid of known geometric structures, for. B. with the associated CAD model of the object or with regular geometric structures, such as planes, balls, cylinders. By fitting the determined surface data in these known structures, eg. B. by means of a best-fit method or Chebyshev, target-actual comparisons can be performed with the complete surfaces or sought dimensions, such as distances, radii, angles, are determined.

Nach dem Stand der Technik werden Oberflächen in tomographischen Daten vor allem mittels des Marching Cubes-Algorithmus bestimmt, wie er in William E. Lorensen und Harvey E. Cline, ”Marching Cubes: A high resolution 3D surface construction algorithm”, Computer Graphics 21(4), 163–169, July 1987 , beschrieben ist.According to the state of the art, surfaces in tomographic data are primarily determined by means of the marching cubes algorithm as described in US Pat William E. Lorensen and Harvey E. Cline, "Marching Cubes: A High Resolution 3D Surface Construction Algorithm", Computer Graphics 21 (4), 163-169, July 1987 , is described.

Hier werden je acht benachbarte Voxel als Ecken eines Würfels angenommen und mit einem globalen Schwellwert die Grenze zwischen zwei Materialen (Luft und Bauteil) entlang der Kanten bestimmt. Daraus ergeben sich 256 mögliche Konstellationen, wie die Kanten eines Würfels unterteilt und entsprechend trianguliert werden können. Das Verfahren liefert als Ergebnis direkt ein Dreiecksnetz, welches eine Genauigkeit im sub-Voxelbereich erreicht. In der Praxis liegen diese Daten meist im STL-Format oder als ASCII-Punktwolke vor. Damit können die Informationen in gängiger CAD- oder Simulationssoftware genutzt werden. Die Oberflächenermittlung mit einer globalen Grauwertschwelle birgt aber entscheidende Nachteile. Erstens kann in der Realität der optimale Schwellwert für dasselbe Material innerhalb eines Volumens, z. B. aufgrund verschiedener Wandstärken, variieren. Zweitens können weitere vorhandene Materialen im Objekt verschwinden oder Strahlungsartefakte fälschlicherweise zur Oberfläche hinzugenommen werden. Generell lässt sich mit einem festen Schwellwert auch nur eine Oberfläche des Bauteils bestimmen. Das bedeutet, dass verschiedene Materialen als gleich angesehen werden, insofern sie alle über der gegebenen Schwelle liegen, andernfalls werden sie bei der Oberflächengenerierung weggelassen. Außerdem generieren solche Verfahren Punkte in Abhängigkeit der Voxelgrößen. Das bedeutet, dass bei einer guten Auflösung der tomographischen Aufnahme sehr große Datenmengen entstehen und die Punktedichte des Netzes über das gesamte Oberflächennetz relativ gleichmäßig ist. Der Nutzer hat bei der Erzeugung keine Möglichkeit die Punkteverteilung und -anzahl zu kontrollieren. Bei diesen Verfahren werden viele unnötige Punkte erzeugt und die Generierung der Netze ist rechenintensiv und zeitaufwändig. Außerdem werden Teile, die nicht zum Bauteil gehören, aber über dem Schwellwert liegen, ebenfalls als Oberfläche erzeugt und müssen in einem Nachbearbeitungsschritt entfernt werden. Viele gängige Programme, die für die Weiterverarbeitung benötigt werden, z. B. CAD-Programme oder Simulationstools, können mit den Datenmengen der Oberflächen aus tomographischen Aufnahmen nicht umgehen bzw. diese nicht einmal einlesen.Here, each of eight adjacent voxels are assumed to be the corners of a cube, and with a global threshold, the boundary between two materials (air and component) along the edges is determined. This results in 256 possible constellations of how the edges of a cube can be divided and triangulated accordingly. As a result, the method directly provides a delta mesh which achieves sub-voxel accuracy. In practice, these data are usually available in STL format or as an ASCII point cloud. Thus, the information can be used in common CAD or simulation software. Surface determination with a global gray threshold, however, has significant disadvantages. First, in the Reality the optimal threshold for the same material within a volume, e.g. B. due to different wall thicknesses vary. Second, other existing materials in the object may disappear or radiation artefacts may be erroneously added to the surface. In general, with a fixed threshold, only one surface of the component can be determined. This means that different materials are considered equal in that they are all above the given threshold, otherwise they are omitted in surface generation. In addition, such methods generate points depending on the voxel sizes. This means that, given a good resolution of the tomographic image, very large amounts of data are generated and the dot density of the mesh is relatively uniform over the entire surface mesh. The user has no possibility to control the distribution and number of points during generation. These methods generate many unnecessary points and the generation of networks is computationally intensive and time consuming. In addition, parts that are not part of the component but above the threshold are also generated as a surface and must be removed in a post-processing step. Many common programs that are needed for further processing, eg. As CAD programs or simulation tools, can not handle the data volumes of the surfaces from tomographic images or even read them.

Lokale Schwellwertverfahren, wie in Heinrich Steinbeiss, WO 2006/097315 A2 beschrieben, erreichen zwar eine Steigerung der Genauigkeit gegenüber globalen Schwellwertverfahren und eine Verbesserung bezüglich Artefakten und „falscher” Grauwertschwankungen, haben aber dieselben Nachteile bezüglich Materialtrennung und Datenkontrolle.Local threshold methods, as in Heinrich Steinbeiss, WO 2006/097315 A2 Although they achieve an increase in accuracy compared to global threshold methods and an improvement in terms of artifacts and "false" gray scale fluctuations, they have the same disadvantages with respect to material separation and data control.

Die Trennung von Materialien lässt sich teilweise durch eine Vorverarbeitung des Voxelmodells mittels Region-Growing-Verfahren erreichen, bei welchen Bereiche mit bestimmten Grauwerten durch Angabe eines Startpunktes segmentiert werden. Aufgrund der Datenqualität bei tomographischen Daten (Rauschen, Artefakte) eignen sich diese Verfahren aber nur sehr bedingt und die anschließende Oberflächenerzeugung weist wiederum die genannten Probleme auf. Insbesondere ist die Qualität der Oberflächendaten häufig nicht ausreichend für messtechnische Auswertungen.The separation of materials can be achieved in part by preprocessing the voxel model by means of region-growing methods, in which regions with specific gray values are segmented by specifying a starting point. Due to the data quality in tomographic data (noise, artifacts), these methods are only very limited and the subsequent surface generation in turn has the problems mentioned. In particular, the quality of the surface data is often insufficient for metrological evaluations.

Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher, die oben genannten Probleme zu überwinden und ein Verfahren zur Bestimmung von Oberflächen in Voxeldaten zur Verfügung zu stellen, das es ermöglicht, kontrolliert Oberflächendaten aus Voxeldaten zu erzeugen, wobei es insbesondere möglich sein soll, in bestimmten Bereichen die Genauigkeit zu erhöhen und in anderen Bereichen zu reduzieren oder bestimmte Bereiche ganz von der Berechnung auszuschließen. Es soll außerdem möglich sein, verschiedene Materialien zu trennen und deren Oberflächen separat zu ermitteln.It is therefore an object of the present invention to overcome the abovementioned problems and to provide a method for determining surfaces in voxel data, which makes it possible to produce surface data from voxel data in a controlled manner, wherein it should be possible in particular areas to generate the voxel data Increase accuracy and reduce in other areas or exclude certain areas completely from the calculation. It should also be possible to separate different materials and to determine their surfaces separately.

Diese Aufgabe wird gelöst durch das Verfahren zur Bestimmung von Oberflächen in Voxeldaten nach Anspruch 1 und die Vorrichtung zur Bestimmung von Oberflächen nach Anspruch 10 und das Verfahren zur Steuerung einer Behandlungsvorrichtung nach Anspruch 11. Vorteilhafte Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens werden durch die abhängigen Ansprüche gegeben.This object is achieved by the method for determining surfaces in voxel data according to claim 1 and the device for determining surfaces according to claim 10 and the method for controlling a treatment device according to claim 11. Advantageous developments of the method according to the invention are given by the dependent claims.

Ausgangspunkt für das erfindungsgemäße Verfahren ist eine Menge von Voxeldaten, in welcher je einem Voxel ein Grauwert oder ein anderer Wert, welcher ein Objekt beschreibt, zugeordnet ist. Als Werte kommen hier insbesondere auch Materialien und Dichtewerte in Frage. Zur Visualisierung können diese Werte auch durch Grauwerte abgebildet werden.The starting point for the method according to the invention is a set of voxel data in which a voxel is assigned a gray value or another value which describes an object. In particular, materials and density values come into question here as values. For visualization, these values can also be represented by gray values.

Die Positionen der Voxel werden durch Koordinaten eines Koordinatensystems beschrieben. Durch das erfindungsgemäße Verfahren werden nun Oberflächen bestimmt, die ebenfalls in diesem Koordinatensystem angegeben werden. Orte der Oberfläche lassen sich also mit Voxeln an den entsprechenden Orten in den Voxeldaten dadurch identifizieren, dass sie die gleichen Koordinaten in dem gewählten Koordinatensystem haben.The positions of the voxels are described by coordinates of a coordinate system. By the method according to the invention surfaces are now determined, which are also specified in this coordinate system. Thus, places of the surface can be identified with voxels at the corresponding locations in the voxel data by having the same coordinates in the chosen coordinate system.

Für das erfindungsgemäße Verfahren wird nun zunächst eine Oberfläche als Startoberfläche festgelegt. Diese Oberfläche wird, wie auch die im Verfahren generierten Oberflächen, in dem genannten Koordinatensystem der Voxeldaten beschrieben oder in dieses überführt.For the method according to the invention, first of all a surface is determined as the starting surface. This surface, as well as the surfaces generated in the process, are described in this coordinate system of the voxel data or transferred into this.

Die Startoberfläche kann manuell festgelegt werden, beispielsweise durch Erstellung eines dreidimensionalen Netzes mit entsprechenden Tools oder mittels 3D-Programmierbibliotheken, wie beispielsweise OpenGL oder POV-Ray.The startup interface can be set manually, for example, by creating a three-dimensional network with appropriate tools or using 3D programming libraries, such as OpenGL or POV-Ray.

Die Startoberfläche kann auch als Oberfläche bestimmter geometrischer Körper, wie beispielsweise Kugeln, Würfeln, Kuben, Zylindern oder Kegeln, festgelegt werden. Vorteilhafterweise kann die Startoberfläche auch durch ein CAD-Modell des zu untersuchenden Objektes festgelegt werden, wobei die durch das CAD-Modell beschriebenen Daten im Koordinatensystem der Voxeldaten dargestellt werden oder in dieses überführt werden.The starting surface may also be defined as the surface of certain geometric bodies, such as spheres, cubes, cubes, cylinders or cones. Advantageously, the starting surface can also be determined by a CAD model of the object to be examined, wherein the data described by the CAD model are represented in the coordinate system of the voxel data or transferred into this.

Sofern die Oberfläche nach ihrer manuellen Festlegung oder ihrer Festlegung mittels geometrischer Elemente oder CAD-Modelle noch nicht im Koordinatensystem der Voxeldaten vorliegt, wird das Modell zunächst in dieses Koordinatensystem transformiert.If the surface is not yet in the manual setting or its determination by means of geometric elements or CAD models Coordinate system of the voxel data is present, the model is first transformed into this coordinate system.

Die Startoberfläche, wie auch die anderen im Laufe des Verfahrens generierten Oberflächen, werden vorzugsweise mittels Oberflächennetzen dargestellt, wobei die darzustellende Oberfläche mittels Strecken dargestellt wird, die auf der Oberfläche liegende Knotenpunkte verbinden. Die Oberfläche lässt sich dadurch anhand der Koordinaten der Knotenpunkte beschreiben. Besonders vorteilhaft sind hierbei Dreiecksnetze, bei welchen die Strecken Dreiecke beschreiben, an deren Ecken die Knotenpunkte sitzen.The starting surface, as well as the other surfaces generated in the course of the process, are preferably represented by surface meshes, wherein the surface to be displayed is represented by stretches that connect nodes lying on the surface. The surface can be described by the coordinates of the nodes. Particularly advantageous here are triangular networks, in which the routes describe triangles, at the corners of the nodes sit.

Sofern die Startfläche nicht bereits als Oberflächennetz vorliegt, wird sie mittels entsprechender Algorithmen, wie beispielsweise der Delaunay-Triangulierung, in ein solches Oberflächennetz überführt.If the starting area is not already present as a surface network, it is transferred by means of appropriate algorithms, such as the Delaunay triangulation, in such a surface network.

Vorteilhafterweise wird bei der Festlegung der Oberfläche als Startoberfläche und deren Darstellung als Oberflächennetz Vorwissen über das Objekt und über die benötigten Eigenschaften des Netzes, welches die zu bestimmende Oberfläche beschreibt, eingearbeitet. Dabei ist es möglich, die Auflösung des Oberflächennetzes, also die Anzahl der Punkte pro Fläche, für die einzelnen Bereiche der Oberfläche separat festzulegen. Die Auflösung kann auch für das gesamte Objekt festgelegt werden, wenn dies für die spätere Nutzung erforderlich ist.Advantageously, prior knowledge of the object and of the required properties of the network, which describes the surface to be determined, is incorporated in the definition of the surface as a start surface and its representation as a surface network. It is possible to separately determine the resolution of the surface network, ie the number of points per area, for the individual areas of the surface. The resolution can also be set for the entire object if needed for later use.

Wird die Startoberfläche aus einem CAD-Modell bestimmt bzw. festgelegt, kann die Initialisierung Patch-abhängig erfolgen, d. h. für die einzelnen Flächen, aus denen sich das Modell zusammensetzt, separat. Nicht benötigte Bereiche können weggelassen werden.If the start interface is determined or determined from a CAD model, the initialization can be patch-dependent; H. separately for the individual surfaces that make up the model. Unnecessary areas can be omitted.

Die Startoberfläche kann gezielt gestaltet werden und entsprechend den Anforderungen des Ergebnisnetzes angepasst werden.The start interface can be designed specifically and adapted to the requirements of the result network.

Dies beinhaltet z. B. die Eingabe der Dichte der Punkte, also der Detailgenauigkeit des Netzes oder die Festlegung der interessanten Patches im CAD-Modell. Hier kann vorab eingegeben werden, wie und was vom CAD-Modell trianguliert werden soll.This includes z. As the input of the density of the points, so the detail accuracy of the network or the determination of interesting patches in the CAD model. Here you can enter in advance how and what should be triangulated by the CAD model.

Eine höhere Punkt- bzw. Knotendichte führt zu einer größeren Zahl an Dreiecken und daher zu einer dichteren Triangulierung.Higher dot density results in a larger number of triangles and therefore denser triangulation.

Auch ist es möglich, von einem CAD-Modell nur bestimmte Patches für die Startoberfläche bzw. das sie beschreibende Netz auszuwählen.It is also possible to select only certain patches for the start interface or the network describing it from a CAD model.

Es können auch für verschiedene Patches unterschiedliche Triangulierungen verwendet werden, bei denen die entsprechenden Parameter unterschiedlich gewählt sind.It is also possible to use different triangulations for different patches, in which the corresponding parameters are selected differently.

Ist die Startoberfläche durch ein entsprechendes Netz beschrieben, läuft das weitere Verfahren mit diesem Netz ab.If the start interface is described by a corresponding network, the further procedure with this network runs.

Ein Beispiel für eine Anwendung ist die Simulation einer Treibstoff-Einspritzdüse. Wenn man diese hochgenau scannt, werden mit dem Standardverfahren (Marching Cubes) sehr viele Dreiecke erzeugt, die von vielen Simulationsprogrammen nicht mehr verarbeitet werden können. Da für die Fluss-Simulation des Treibstoffs jedoch nur die inneren Kanäle interessant sind, lassen sich Rechenzeit und Datenmengen reduzieren, indem man mit dem erfindungsgemäßen Verfahren nur ein initiales Netz der inneren Kanäle mit der benötigten Punktedichte erzeugt und mit diesem die Oberfläche ermittelt.An example of an application is the simulation of a fuel injector. If you scan them with high precision, the standard method (marching cubes) generates a lot of triangles that many simulation programs can not process. However, since only the inner channels are of interest for the flow simulation of the fuel, computing time and data quantities can be reduced by using the method according to the invention to generate only an initial network of the inner channels with the required point density and to determine the surface with it.

Auf diese Weise kann zur Beschreibung der Startoberfläche kontrolliert ein Oberflächennetz erzeugt werden, welches den Anforderungen der jeweiligen Aufgabe entspricht. Ist beispielsweise nur das Innere eines Bauteils für Simulationen oder Messungen relevant, müssen nur diese Bereiche für die Bestimmung der Oberfläche ausgewählt werden.In this way, a surface network can be generated in a controlled manner to describe the start surface, which meets the requirements of the respective task. If, for example, only the interior of a component is relevant for simulations or measurements, only these areas have to be selected for determining the surface.

Es kann außerdem Vorwissen über das Objekt selbst, dessen Oberfläche bestimmt werden soll, separat für einzelne oder für alle Bereiche angegeben werden oder zur Festlegung der Startoberfläche verwendet werden. Hierzu kommen beispielsweise Eigenschaften des Objektes, wie Materialeigenschaften, sich bei einer totographischen Abbildung ergebende Grauwerte, Gradienten an Materialübergängen oder Krümmungen und Oberflächenrauheit in Frage. Derartige Angaben sind vorteilhaft, aber nicht zwingend.In addition, prior knowledge of the object itself whose surface is to be determined can be specified separately for each or all areas, or used to define the startup interface. For example, properties of the object, such as material properties, gray values resulting from a totagraphic image, gradients at material transitions or curvatures and surface roughness come into question. Such statements are advantageous, but not mandatory.

Bei dem Vorwissen handelt es sich um die Eigenschaften, die im Vorfeld über das Ergebnisnetz festgelegt werden, also die erwarteten Eigenschaften. Das Vorwissen kann manuell eingegeben werden (jeweils für zusammengehörige Gruppen von Knoten, z. B. für alle Patches im CAD-Modell, die zu einem Teil mit denselben Materialeigenschaften gehören). Alternativ besteht die Möglichkeit, die erwarteten Eigenschaften vorab durch entsprechende Bildverarbeitungsverfahren zu ermitteln.The prior knowledge is the property that is determined beforehand via the result network, ie the expected properties. The prior knowledge can be entered manually (in each case for related groups of nodes, eg for all patches in the CAD model that belong to a part with the same material properties). Alternatively, it is possible to determine the expected properties in advance by means of appropriate image processing methods.

Nach Festlegung der Oberfläche wie beschrieben liegt nun eine Oberfläche als Startoberfläche im Koordinatensystem des Voxeldatensatzes vor. Die Startoberfläche kann auch in einem anderen Koordinatensystem erzeugt werden und dann in das Koordinatensystem des Voxeldatensatzes überführt werden, wofür sich übliche Verfahren, wie beispielsweise das Best-Fit-Verfahren oder das Verfahren nach Tschebyscheff, eignen.After determining the surface as described, a surface is now present as a start surface in the coordinate system of the voxel data set. The start surface can also be generated in another coordinate system and then converted into the coordinate system of the voxel data set, for which conventional methods, such as For example, the best-fit method or the method according to Chebyshev, are suitable.

Im nächsten Schritt wird nun die Oberfläche variiert. Die Variation erfolgt durch Änderung der Parameter, welche die Oberfläche beschreiben. Wird die Oberfläche wie oben beschrieben durch ein Oberflächennetz variiert, kann die Variation durch Veränderung der Position der Knoten des Oberflächennetzes erfolgen.In the next step, the surface is now varied. The variation occurs by changing the parameters that describe the surface. If the surface is varied by a surface mesh as described above, the variation can be made by changing the position of the nodes of the surface mesh.

Für die variierte Oberfläche erfolgt nun für die verschiedenen Positionen eines Knotens eine Bewertung. Die Bewertung erfolgt durch Vergleich von Eigenschaften der Oberfläche mit erwarteten Eigenschaften, die aufgrund der Kenntnis des Objektes bekannt sind oder erwartet werden. Hierbei werden die Eigenschaften der variierten Oberfläche aus den Voxeldaten und aus dem aktuellen Netz bestimmt, indem bestimmt wird, welche Werte der Eigenschaften die Voxeldaten für die variierte Oberfläche ergeben.For the varied surface, an evaluation is now carried out for the different positions of a node. The evaluation is made by comparing properties of the surface with expected properties that are known or expected based on the knowledge of the object. Hereby, the properties of the varied surface are determined from the voxel data and from the current mesh by determining which values of the properties give the voxel data for the varied surface.

Grundsätzlich können Sollwerte für jeden Knoten im initialen Netz festgelegt werden. Das kann beispielsweise ein bestimmter Grauwert sein, der für diesen Punkt der Materialgrenze im Voxelmodell entspricht. Nachdem das initiale Netz in das Voxelmodell eingepasst wurde, liegt jeder Punkt in einem Voxel mit einem bestimmten Grauwert. Dieser kann nun mit dem Sollgrauwert verglichen werden.Basically, setpoints can be set for each node in the initial network. This can be, for example, a certain gray value, which for this point corresponds to the material boundary in the voxel model. After the initial mesh has been fitted into the voxel model, each point lies in a voxel with a specific gray value. This can now be compared with the target gray value.

Diese Werte werden dann mit jenen Werten verglichen, die für die entsprechende Eigenschaft aufgrund der Kenntnis des abgebildeten Objektes und seiner Oberfläche erwartet werden. Ist der Unterschied zwischen beiden Werten zu groß, kann die Position des Knotens im Voxelvolumen variiert werden, bis er in einem Voxel liegt, der einen Wert besitzt, der (annähernd) dem Sollwert entspricht. Dieses Vorgehen kann ebenso für Eigenschaften wie den Grauwert und andere verwendet werden, z. B. für den Gradienten (Grauwertunterschied zwischen benachbarten Voxeln), oder für die Krümmung des Netzes in dem Knoten. Der Vergleich selbst wird für alle zu beachtenden Eigenschaften gemeinsam durchgeführt.These values are then compared to those values expected for the corresponding property due to the knowledge of the imaged object and its surface. If the difference between the two values is too large, the position of the node in the voxel volume can be varied until it is in a voxel having a value that is (approximately) the setpoint. This procedure can also be used for properties such as gray scale and others, e.g. For the gradient (gray value difference between adjacent voxels) or for the curvature of the network in the node. The comparison itself is carried out together for all properties to be considered.

Die zu erwartenden Eigenschaften können durch Vermessung eines realen Objektes bestimmt werden oder aber auch aus Modellen des Objektes, wie beispielsweise regelgeometrischen Objekten, wie den oben genannten oder CAD-Modellen. Liegt eine Beschreibung des Objektes und seiner Oberfläche durch regelgeometrische Elemente und/oder CAD-Modelle vor, so kann durch die gleichen Modelle wie oben dargelegt die Startoberfläche festgelegt werden.The expected properties can be determined by measuring a real object or even from models of the object, such as geometric objects, such as the above-mentioned or CAD models. If a description of the object and its surface is provided by regular geometric elements and / or CAD models, then the starting surface can be defined by the same models as set out above.

Die zu erwartenden Eigenschaften können entweder manuell eingegeben werden (z. B. erwartete Grauwerte oder erwartete Gradienten) oder es wird eine Strategie festgelegt, z. B. Suche nach dem größten Gradienten. Es ist denkbar, noch Vorverarbeitungsschritte zur automatischen Bestimmung der zu erwartenden Eigenschaften, wie dem Grauwert einzubauen. Der Algorithmus benötigt lediglich die Solleigenschaften. Eigenschaften, die das Netz betreffen, also z. B. die erwartete Krümmung, können aus der Initialisierung durch CAD-Modell oder Regelgeometrien festgelegt werden.The expected properties can either be entered manually (eg expected gray values or expected gradients) or a strategy can be defined, eg. B. Search for the largest gradient. It is conceivable to incorporate preprocessing steps for the automatic determination of the expected properties, such as the gray value. The algorithm only needs the desired properties. Properties that affect the network, so z. B. the expected curvature can be determined from the initialization by CAD model or rule geometries.

Da die Eigenschaften für jeden Punkt einzeln bekannt sein sollten, muss jedoch bei der Initialisierung bedacht werden, dass jedem Punkt seine Eigenschaften zugeordnet werden können. Hierzu könnte man z. B. einem Patch im CAD-Modell die entsprechenden Parameter mitgeben, sodass jeder Punkt im Netz, der aus diesem Patch erzeugt wurde, darauf zugreifen kann.However, since the properties should be known individually for each point, it must be remembered during initialization that each point can be assigned its properties. This could be z. For example, you could pass the appropriate parameters to a patch in the CAD model so that every point in the mesh created from this patch can access it.

Für die verschiedenen Positionen der Knotenpunkte des Oberflächennetzes und die damit einhergehende Netzform wird also ermittelt, wie gut die aktuelle variierte Oberfläche den Erwartungen bezüglich der genannten Kriterien entspricht. Die Bewertung kann global für die gesamte Oberfläche gemeinsam erfolgen, oder auch lokal in Teilbereichen der Oberfläche oder sogar für einzelne Knoten des Netzes.For the different positions of the nodes of the surface network and the associated network shape, it is thus determined how well the current varied surface corresponds to the expectations with regard to the stated criteria. The assessment can be done globally for the whole surface together, or locally in subregions of the surface or even for individual nodes of the network.

Man kann eine Bewertung zusammengesetzt aus den Bewertungen der einzelnen Knoten für das gesamte Netz berechnen und optimieren oder dies für Gruppen von Knoten tun. Alternativ kann man auch jede Position eines Punktes einzeln bewerten und optimieren. In diesem Fall muss man jedoch bedenken, dass bereits optimierte Nachbarpunkte eventuell erneut bewertet und verschoben werden müssen. Das lässt sich mit Algorithmen zur Optimierung lösen.One can compute and optimize an assessment composed of the ratings of the individual nodes for the entire network or do so for groups of nodes. Alternatively, you can individually evaluate and optimize each position of a point. In this case, however, it must be remembered that already optimized neighbor points may need to be re-evaluated and moved. This can be solved with algorithms for optimization.

Ergibt nun die Bewertung, dass die Übereinstimmung zwischen den Eigenschaften der Oberfläche, welche sich aus den Voxeldaten ergeben, mit den erwarteten Eigenschaften größer oder gleich einer vorgegebenen Soll-Übereinstimmung ist, so wird diese variierte Oberfläche als die zu bestimmende Oberfläche festgelegt.If the evaluation now shows that the match between the properties of the surface resulting from the voxel data and the expected properties is greater than or equal to a predetermined target match, then this varied surface is determined as the surface to be determined.

Ergibt die Bewertung hingegen, dass die Übereinstimmung zwischen den Eigenschaften der Oberfläche und den erwarteten Eigenschaften geringer ist als die vorgegebene Soll-Übereinstimmung, so wird die Oberfläche wie oben beschrieben in anderer Weise variiert und wiederum die beschriebene Bewertung durchgeführt.On the other hand, if the score indicates that the match between surface properties and expected properties is less than the predetermined target match, the surface is otherwise varied as described above and the described rating is again performed.

Die Bewertung kann mittels Bewertungsfunktionen erfolgen. Die Bewertungsfunktionen setzen sich zusammen aus den Vergleichen von allen relevanten Eigenschaften (Vergleich Soll- zu Istwert) für einen Punkt oder Knoten. Ist beispielsweise für jeden Punkt ein bestimmter Grauwert G_soll gesucht, befindet sich der Punkt aktuell aber in einem Voxel mit Grauwert G_Ist, dann kann man für den Grauwert eine Bewertung mit B_Grey = |G_soll – G_ist| berechnen, welche minimiert werden muss. Man kann zusätzlich den größten Grauwertgradienten G_grad suchen. Dann ist B_Grad = – |G_grad| zu minimieren. Bei der Vorgabe einer Zielkrümmung des Netzes an einem Knoten K_soll kann wiederum die Bewertung für die Krümmung mittels B_Curv = |K_soll – K_Ist| berechnet und minimiert werden.The valuation can be done by means of valuation functions. The valuation functions are composed of the comparisons of all relevant properties (comparison of setpoint and actual value) for a point or node. For example, for each point a certain gray value G _to Look, the point is currently located but in a voxel _is with gray value G, then there is the gray value of a rating of B _Gray = | G _to - _G | calculate which must be minimized. You can also search for the largest gray scale gradient G _grad . Then B _degree = - | G _grade | to minimize. When specifying a target curvature of the network at a node K _will can turn the evaluation of the curvature means B _Curv = | K _to - K _Is | calculated and minimized.

Die gesamte Bewertungsfunktion für Knoten, an denen beispielsweise die drei Eigenschaften bedacht werden sollen, liegt dann in einer Form vor: B = a·B_Grey + b·B_Grad + c·B_Curv, wobei a, b, c Gewichte sind, mit denen sich die verschiedenen Eigenschaften priorisieren lassen. Damit solch eine Bewertungsfunktion genutzt werden kann, sind die einzelnen Komponenten vorzugsweise normiert und es ist gewährleistet, dass sich Komponenten nicht gegenseitig aufheben.The entire evaluation function for nodes, which should be considered, for example, the three properties, then exists in a form: B = a × B _Gray + b × B _degrees + c × B _Curv , where a, b, c are weights with which the various properties can be prioritized. In order for such an evaluation function to be used, the individual components are preferably normalized and it is ensured that components do not cancel each other out.

Um die optimale Position des Knotens im Raum zu finden, muss das Bewertungsergebnis B schließlich optimiert werden. Dies geschieht durch Variation der Position.In order to find the optimal position of the node in the room, the evaluation result B must finally be optimized. This is done by varying the position.

Es sind auch andere Arten von Bewertungsfunktionen und andere Eigenschaften denkbar.Other types of evaluation functions and other properties are also conceivable.

Die Schritte der Variation und Bewertung sowie der anschließenden Festlegung, ob die Oberfläche die zu bestimmende Oberfläche ist oder eine weitere Variation erforderlich ist, wird so oft wiederholt, bis die Übereinstimmung zwischen den Eigenschaften der Oberfläche und den erwarteten Eigenschaften hinreichend groß, also größer als die vorgegebene Soll-Übereinstimmung, ist, so dass die ermittelte Oberfläche als zu bestimmende Oberfläche festgelegt werden kann.The steps of variation and evaluation and the subsequent determination of whether the surface is the surface to be determined or a further variation is required is repeated until the match between the properties of the surface and the expected properties sufficiently large, ie greater than predetermined target match, is, so that the determined surface can be determined as the surface to be determined.

Die Schritte werden also iterativ durch weitere Variation der Positionen wiederholt bis das Ergebnis der Bewertung optimal ist bzw. einem festgelegten Abbruchkriterium genügt, d. h. dass die gewünschte Oberfläche ermittelt wurde. Bei solchen Bewertungsfunktionen kann es sich z. B. um Energiefunktionen wie bei dem Verfahren der aktiven Konturen, wie es in Michael Kass, Andrew Witkin und Demetri Terzopoulos „Snakes, Active Contour Models”, International Journal of Computer Vision, 321–331, 1988 beschrieben ist, handeln, welche iterativ minimiert werden bis ein globales Minimum für die Bedingungen an die Kontur erreicht ist. Als Ergebnis dieses Verfahrens erhält man eine bezüglich der Anforderungen optimale Kontur.The steps are iteratively repeated by further variation of the positions until the result of the evaluation is optimal or meets a predetermined termination criterion, ie that the desired surface has been determined. In such evaluation functions, it may, for. For example, to energy functions as in the process of active contours, as in Michael Kass, Andrew Witkin and Demetri Terzopoulo's "Snakes, Active Contour Models", International Journal of Computer Vision, 321-331, 1988 which are iteratively minimized until a global minimum for the contour conditions is achieved. As a result of this process, one obtains an optimal contour with respect to the requirements.

Hierbei handelt es sich um ein zweidimensionales Konturfindungsverfahren. Durch diverse Anpassungsschritte kann die Bewertung dieses Verfahrens im dreidimensionalen Fall für die Oberflächenfindung genutzt werden.This is a two-dimensional contouring method. Through various adaptation steps, the evaluation of this method in the three-dimensional case can be used for the surface determination.

Die vorliegende Erfindung hat eine Reihe von Vorteilen gegenüber dem Stand der Technik.The present invention has a number of advantages over the prior art.

Mit dem beschriebenen Verfahren und der erfindungsgemäßen Vorrichtung ist es möglich, kontrolliert und der Aufgabe angemessen Oberflächendaten aus tomographischen Daten zu erzeugen. Es erlaubt die Vorabfestlegung der gesuchten Bereiche, der benötigten Genauigkeit/Punktedichte und der gesuchten Merkmale. Es ist möglich, verschiedene Materialien und/oder Bereiche zu trennen und deren Oberflächen separat zu ermitteln. Ebenso lassen sich Materialien zusammenfassen. Die Punktedichte kann für einzelne Bereiche separat festgelegt und damit die Datenmenge kontrolliert werden. Es müssen keine nicht benötigten Punkte erzeugt werden, was eine spätere Nachbearbeitung der Ergebnisoberfläche in Form einer Reduzierung der Daten erübrigt. Bereiche, die eine hohe Punktdichte erfordern, liegen trotzdem in der gewünschten Genauigkeit vor, sodass eine Weiterverarbeitung nicht beeinflusst wird.With the described method and the device according to the invention, it is possible to control and to generate the task appropriately surface data from tomographic data. It allows you to predefine the desired areas, the required accuracy / point density and the features you are looking for. It is possible to separate different materials and / or areas and to determine their surfaces separately. Likewise, materials can be summarized. The point density can be set separately for individual areas and thus the amount of data can be controlled. No unnecessary points need to be generated, which makes subsequent editing of the result surface unnecessary in the form of a reduction of the data. However, areas requiring a high density of dots still have the desired accuracy so that further processing is not affected.

Entfernte Oberflächen, die nicht zum Bauteil gehören, müssen bei der Oberflächenerzeugung nicht beachtet werden, sodass auch hier keine Nachbearbeitung nötig ist. Durch die Initialisierung der Oberfläche und die Angabe der Merkmale/Suchbedingungen handelt es sich um ein lokales und adaptives Oberflächengenerierungsverfahren, was bezüglich physikalischer Effekte in Voxeldaten, wie Artefakten und Grauwertschwankungen, deutlich bessere Ergebnisse erreicht als globale Schwellwertverfahren. Durch eine gute Initialisierung ist ein kleiner Suchbereich für die idealen Knotenpositionen zu erwarten, was zu einer akzeptablen Laufzeit führt.Removed surfaces that are not part of the component do not have to be taken into account when producing the surface, so that no reworking is necessary here as well. The initialization of the surface and the specification of the features / search conditions is a local and adaptive surface generation method, which achieves significantly better results than global threshold methods with respect to physical effects in voxel data, such as artifacts and gray value fluctuations. By a good initialization a small search range for the ideal node positions is to be expected, which leads to an acceptable running time.

Insgesamt erzeugt das Verfahren Oberflächen aus tomographischen Daten oder Voxeldaten, die optimal auf die Anforderungen der späteren Nutzung und der nächsten Weiterverarbeitungsschritte angepasst sind und kann somit sowohl auf jegliche Vorverarbeitung des Voxelvolumens, z. B. Vorsegmentierung zur Bereichs- und Materialtrennung, als auch auf Nachbearbeitung der Oberfläche, wie Beschneidung oder Reduzierung, verzichten.Overall, the method generates surfaces from tomographic data or voxel data which are optimally adapted to the requirements of the subsequent use and the next processing steps and can thus be applied both to any preprocessing of the voxel volume, e.g. B. pre-segmentation for area and material separation, as well as on post-processing of the surface, such as circumcision or reduction, without.

Die Trennung verschiedener Materialien kann also durch die Initialisierung vorgegeben werden. Die Oberfläche ist bereichsabhängig beliebig genau unterteilbar und bestimmte Bereiche können einzeln segmentiert bzw. getrennt werden. So kann beispielsweise nur das Innere eines Objektes betrachtet werden. Darüber hinaus ist lokale Segmentierung, beispielsweise mittels Schwellwerten und Geometrien, möglich. Durch die gute Initialisierung ergibt sich ein kleiner Suchbereich, was zu einer Laufzeitverbesserung führt. Entferntes Rauschen muss nicht mit einbezogen werden, wodurch sich weniger falsche Dreiecke in einer Dreiecksoberfläche ergeben. Für das erfindungsgemäße Verfahren ist keine Vorverarbeitung der tomographischen Daten notwendig und auch die ermittelten Oberflächen müssen nicht nachbearbeitet werden.The separation of different materials can therefore be specified by the initialization. Depending on the area, the surface can be subdivided as precisely as desired and certain areas can be individually segmented or separated. For example, only the interior of an object can be viewed. In addition, local segmentation, for example by means of Thresholds and geometries possible. Due to the good initialization results in a small search area, which leads to a runtime improvement. Distant noise does not have to be included, resulting in fewer false triangles in a triangular surface. For the method according to the invention, no preprocessing of the tomographic data is necessary and also the determined surfaces do not have to be reworked.

Das Verfahren kann prinzipiell für alle Gebiete eingesetzt werden, in denen Voxeldaten vorkommen und verarbeitet werden müssen. Hauptanwendungsgebiet ist die messtechnische Auswertung von Computertomographiedaten. Auch gehören Simulationen von Bauteilverhalten und -eigenschaften, sowie Flächenrückführungen zu den Einsatzgebieten. Auch eine Nutzung zur Materialprüfung ist möglich, beispielsweise durch Analyse von Abweichungen der hier ermittelten Oberfläche zu den Ergebnissen bisher üblicher Verfahren. Darüber hinaus ist es möglich, das Verfahren für die Daten anderer 3D-Sensoren zu nutzen. Es ist denkbar initiale Oberflächen aus Modellen oder Geometrien in 3D-Punktewolken, z. B. aus einem Laserscanner, zu segmentieren und damit die Punktedichte und Bereichskontrolle auch in diesen Daten zur Verfügung zu stellen. Hierbei wäre lediglich die Suchstrategie anzupassen, da in diesem Fall z. B. keine Grauwerte oder Gradienten zur Verfügung stehen. Oberflächendaten können auch in Voxeldaten überführt werden.The method can be used in principle for all areas in which voxel data occur and must be processed. The main field of application is the metrological evaluation of computed tomography data. Simulations of component behavior and properties, as well as reverse engineering are among the areas of application. Also, a use for material testing is possible, for example, by analyzing deviations of the surface determined here to the results of previously common methods. In addition, it is possible to use the method for the data of other 3D sensors. It is conceivable initial surfaces from models or geometries in 3D point clouds, z. B. from a laser scanner to segment and thus provide the dot density and area control in these data. Here, only the search strategy would be adapted, since in this case z. B. no gray values or gradients are available. Surface data can also be converted to voxel data.

Im Folgenden soll das erfindungsgemäße Verfahren anhand von Beispielen erläutert werden.In the following, the method according to the invention will be explained by means of examples.

1 zeigt ein Flussdiagramm für einen beispielhaften Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens. 1 shows a flowchart for an exemplary sequence of the method according to the invention.

Man betrachte ein zusammengesetztes Bauteil bestehend aus einem Hohlzylinder, in dessen Hohlraum ein solider Zylinder gesteckt ist. Beide Zylinder bestehen aus Polyamiden, allerdings aus zwei verschiedenen Materialen, wobei das Material des inneren Zylinders eine höhere Dichte hat. Idealerweise, gemäß der CAD-Konstruktion sollen sich die beiden Zylinder vollständig berühren.Consider a composite component consisting of a hollow cylinder in the cavity of a solid cylinder is inserted. Both cylinders are made of polyamides, but of two different materials, with the material of the inner cylinder has a higher density. Ideally, according to the CAD design, the two cylinders should touch completely.

Zunächst erfolgt eine CT-Aufnahme des Bauteils. Die verschiedenen Materialien lassen sich durch unterschiedliche Grauwerte gut unterscheiden (der innere Zylinder besitzt einen helleren Grauwert als der äußere Zylinder).First, a CT scan of the component takes place. The different materials can be well distinguished by different gray values (the inner cylinder has a lighter gray value than the outer cylinder).

Wenn man nun ein Oberflächenmodell des inneren Zylinders erstellen möchte, z. B. um festzustellen, wie die Form nach dem Einpressen erhalten wurde, ist dies mit dem Marching Cubes Verfahren gemäß dem Stand der Technik nicht korrekt möglich. Bei der Oberflächenerzeugung mit einem globalen Schwellwert würden die verschiedenen Materialübergänge (zwischen beiden Materialen und zwischen Material und Luft) nicht korrekt wiedergegeben.If you want to create a surface model of the inner cylinder, z. For example, to determine how the mold was obtained after press-fitting, this is not properly possible with the prior art marching cubes method. Surface generation with a global threshold would not accurately reflect the different material transitions (between both materials and between material and air).

In der vorliegenden Erfindung passt man zunächst das CAD-Koordinatensystem in das Voxelkoordinatensystem ein und wählt als nächstes die beiden Patches der Berührungsfläche der beiden Zylinder als Startoberfläche (entspricht der Außenhülle des inneren Zylinders) und legt die Punktedichte für diese Patches fest. Zusätzlich wird der durchschnittliche Grauwert des inneren Materials als gesuchter Grauwert und der größte Grauwertunterschied als gesuchter Gradient festgelegt. Diese entsprechen also den erwarteten Eigenschaften. Ein initiales Dreiecksnetz kann somit bestimmt werden. Für jeden Punkt des Netzes wird nun ein aktueller Grauwert und Gradient festgestellt und mit einer Bewertungsfunktion die Abweichung von den erwarteten Werten berechnet. Die Bewertungsfunktion setzt sich hier aus der Abweichung vom Soll- zum Ist-Grauwert und aus dem Gradienten zusammen. Beides wird hier gleich gewichtet. Die Abweichungen sollen möglichst klein sein und die Bewertung des Gradienten wird so miteingebunden, dass bei größeren Werten des Gradienten kleinere Werte der Bewertung entstehen. Also wird die Position eines Punktes variiert, solange die Gesamt-Bewertung kleiner wird. Verändert sie sich kaum noch oder wird bei weiterer Variation größer, stoppt die Suche und betrachtet das gefundene Minimum der Bewertung und die dazugehörige Position als Ergebnis. Eine große Abweichung entspricht einer geringen Übereinstimmung. Wenn dies für das gesamte Netz beendet ist, steht am Ende die Oberfläche des Materialübergangs separat zur Verfügung und die Verformung des inneren Zylinders kann durch weitere messtechnische Auswertung ermittelt werden.In the present invention, one first fits the CAD coordinate system into the voxel coordinate system and next selects the two patches of the interface of the two cylinders as the start surface (corresponding to the outer shell of the inner cylinder) and sets the dot density for these patches. In addition, the average gray value of the inner material is set as the sought gray value and the largest gray value difference as the desired gradient. These correspond to the expected properties. An initial triangle mesh can thus be determined. For each point of the network now a current gray value and gradient is determined and with a valuation function the deviation from the expected values is calculated. The evaluation function is composed here of the deviation from the nominal to the actual gray value and from the gradient. Both are weighted equally here. The deviations should be as small as possible and the evaluation of the gradient should be included in such a way that smaller values of the grading result for larger values of the gradient. So the position of a point is varied as the overall rating gets smaller. If it barely changes or becomes larger as the variation continues, the search stops and considers the found minimum of the score and the corresponding position as the result. A large deviation corresponds to a small match. When this has been completed for the entire network, the surface of the material transition is available at the end separately and the deformation of the inner cylinder can be determined by further metrological evaluation.

1 zeigt beispielhaft einen möglichen Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens. Hierbei wird in Schritt 1) zunächst eine Oberfläche als Startoberfläche festgelegt. Es kann hierbei Vorwissen, Merkmale und Bedingungen an die Oberfläche bereichsabhängig eingegeben werden, wie in Schritt 2) gezeigt. Solche können beispielsweise eine Dataillierung des zur Beschreibung der Startoberfläche verwendeten Netzes sein, Grauwerte, wie sie sich aus einem tomographischen Verfahren ergeben können, Gradienten oder Krümmungen sowie andere Merkmale und Eigenschaften. 1 shows an example of a possible sequence of the method according to the invention. This will be in step 1 ) first set a surface as a start surface. In this case, prior knowledge, features and conditions to the surface can be entered depending on the area, as in step 2 ). Such may be, for example, a data-dilution of the network used to describe the start-up surface, gray values as may result from a tomographic process, gradients or curvatures, as well as other features and properties.

Es kann nun in einem Schritt 3) aus der Startoberfläche ein Oberflächennetz, vorzugsweise ein Dreiecksnetz, mit einer Vielzahl von Knoten generiert werden. Dieses Netz wird dann (Schritt 4) in jenem Koordinatensystem ausgedrückt, in welchem die durch ein tomographisches Verfahren erhaltenen Voxeldaten, in welchen eine Oberfläche bestimmt werden soll, vorliegen. Es ergibt sich in Schritt 5) eine Startoberfläche, die durch ein Oberflächennetz ausgedrückt ist. In einem Schritt 6), welcher dem erfindungsgemäßen Schritt 2) entspricht, werden nun die Positionen der Oberflächenpunkte bzw. der Knoten variiert. Es wird dann in Schritt 7), welcher dem erfindungsgemäßen Schritt 3) entspricht, die Oberfläche bewertet, indem Eigenschaften der variierten Oberfläche mit erwarteten Eigenschaften der zu bestimmenden Oberfläche verglichen werden. Es wird anschließend in Schritt 8) entschieden, ob die gewünschte Oberfläche erreicht wurde, wobei geprüft wird, ob die Übereinstimmung zwischen den Eigenschaften der Oberfläche und den erwarteten Eigenschaften größer oder kleiner ist als eine vorgegebene Soll-Übereinstimmung. Ist die Übereinstimmung kleiner als die gewünschte Soll-Übereinstimmung, so werden in Schritt 6) die Positionen der Oberflächenpunkte bzw. Knoten erneut variiert und wiederum die Oberfläche in Schritt 7) bewertet. Ist hingegen die Übereinstimmung größer oder gleich der gewünschten Soll-Übereinstimmung, so wird das erlangte Oberflächennetz in Schritt 9) als die zu bestimmende Oberfläche ausgegeben.It can now be in one step 3 ) from the start surface, a surface network, preferably a triangular network, are generated with a plurality of nodes. This network will then (step 4 ) in that coordinate system in which the voxel data obtained by a tomographic method in which a surface is determined should be present. It follows in step 5 ) a start surface expressed by a surface mesh. In one step 6 ), which the step according to the invention 2 ), the positions of the surface points or nodes are now varied. It will then be in step 7 ), which the step according to the invention 3 ), the surface is evaluated by comparing properties of the varied surface with expected properties of the surface to be determined. It will then be in step 8th ) determines whether the desired surface has been reached, checking whether the match between surface properties and expected properties is greater or less than a predetermined target match. If the match is smaller than the desired match, then in step 6 ) the positions of the surface points or nodes again varies and again the surface in step 7 ) rated. If, on the other hand, the match is greater than or equal to the desired target match, then the acquired surface net will be in step 9 ) as the surface to be determined.

Auch hier kann das Oberflächennetz aus einem CAD-Modell eines zu untersuchenden Objektes oder Teilen davon festgelegt werden. Die Bewertung der Oberfläche in Schritt 7) kann beispielsweise anhand von Materialeigenschaften des durch die Voxeldaten dargestellten Objektes, anhand von Grauwerten der Voxeldaten, Gradienten an Materialübergängen und/oder Krümmungen der Oberfläche erfolgen. Die Bewertung kann global für die gesamte Oberfläche durchgeführt werden oder für Teile der Oberfläche oder lokal für jeden Knoten bzw. Punkt getrennt. Zur Bewertung kann eine Bewertungsfunktion herangezogen werden, wie sie oben beschrieben wurde. Die Voxeldaten, mit welchen der Vergleich erfolgt, können aus einer Computertomographie, einer Kernspinn-Resonanz-Tomographie, einer Ein-Photon-Emissions-Tomographie, einem Laserscan oder anderen Verfahren entstammen. Das Verfahren kann beispielsweise in einer geeigneten Vorrichtung durchgeführt werden, welche geeignet ist, die Verfahrensschritte auszuführen. Eine solche Vorrichtung kann auch Teil einer Behandlungsvorrichtung, wie beispielsweise einem Roboter, sein, so dass aufgrund der ermittelten Oberflächen ein Roboter gesteuert werden kann.Again, the surface mesh can be determined from a CAD model of an object to be examined or parts thereof. The evaluation of the surface in step 7 ), for example based on material properties of the object represented by the voxel data, on the basis of gray values of the voxel data, gradients on material transitions and / or curvatures of the surface. The assessment can be performed globally for the entire surface or separated for parts of the surface or locally for each node or point. For evaluation, a valuation function can be used, as described above. The voxel data with which the comparison is made may be from computed tomography, nuclear magnetic resonance tomography, single photon emission tomography, laser scanning or other methods. The method can be carried out, for example, in a suitable device which is suitable for carrying out the method steps. Such a device can also be part of a treatment device, such as a robot, so that a robot can be controlled on the basis of the determined surfaces.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

WO 2006/097315 A2 [0010]

Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature

William E. Lorensen and Harvey E. Cline, "Marching Cubes: A High Resolution 3D Surface Construction Algorithm", Computer Graphics 21 (4), 163-169, July 1987 [0008]
Michael Kass, Andrew Witkin, and Demetri Terzopoulo's "Snakes, Active Contour Models," International Journal of Computer Vision, 321-331, 1988. [0051]

Claims

Method for determining surfaces in voxel data, comprising the steps to be performed in the order listed: 1 Defining a surface as a start surface, 2 ) Variation of the surface, 3 ) Evaluation of the surface by comparison of properties of the surface with expected properties of the surface to be determined, 4 ) in the event that the score gives a match between the properties of the surface and the expected properties greater than or equal to a predetermined target match, setting the surface as the surface to be determined, and in the event that the score matches which is smaller than the predetermined target match, continue the process with the steps 2 ) 3 ) and 4 ).

Method according to the preceding claim, characterized in that the surface and / or the starting surface is described by a surface network, preferably a triangular mesh, and the surface in step 2 ) is varied by moving nodes of the surface mesh.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that in step 1 ) the surface is defined as the surface of at least one geometric body and / or at least one CAD model of an object to be examined or of parts of an object to be examined.

Method according to the preceding claim, characterized in that for determining the surface in step 1 ) the surface of the geometric body and / or the CAD model by a surface network, preferably a triangular mesh, is described, and the surface network is determined taking into account prior knowledge of the surface to be determined so that the evaluation of the surface in step 3 ) can be determined with an adapted to the task accuracy, preferably a matched to the task score and / or point density.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that in step 3 ) are material properties of an object represented by the voxel data, gray values of the voxel data, gradients at material transitions and / or curvatures of the surface.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that surfaces to be determined correspond to different areas and / or materials.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the evaluation in step 3 ) is performed globally for the entire surface or is done separately for parts of the surface or locally for each node.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that for the evaluation in step 3 ) the surface properties at a plurality of points, preferably nodes, of the surface are determined by finding those voxel data representing the properties at the respective points, preferably voxels, and comparing those values with those representing the expected properties and / or the difference between these values is formed.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that evaluation in step 3 ) by means of at least one evaluation function, preferably at least one energy function.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the voxel data are result data of a computed tomography, a nuclear magnetic resonance tomography, a single-photon emission tomography or a laser scan.

Method for controlling a treatment device, preferably a robot, wherein the treatment device is controlled with respect to a surface determined in a method according to one of claims 1 to 10.

Method for simulating component behavior and / or properties, characterized in that at least one surface in a method according to one of claims 1 to 10 is determined in voxel data.

Method for material testing, characterized in that in voxel data at least one surface in a method according to one of claims 1 to 10 is determined.

Device for determining surfaces in voxel data, comprising a fixing unit suitable for defining a surface as starting surface, a variation unit suitable for varying the surface, a judging unit adapted to compare properties of the surface with expected properties of the surface to be determined, a decision unit for deciding whether a match between the surface properties and the expected properties is larger or smaller than a predetermined target match, and a setting device for determining the surface as the surface to be determined when the decision device determines a match that is greater than a predetermined target match.

Device according to the preceding claim, characterized in that the device is adapted to carry out a method according to one of claims 1 to 13.