DE19810162A1 - Verfahren und Vorrichtung zur Bildanalyse nach stochastischen Eigenschaften - Google Patents
Verfahren und Vorrichtung zur Bildanalyse nach stochastischen EigenschaftenInfo
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Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Bildanalyse nach
stochastischen Eigenschaften.
Bei der Analyse von Bildern werden meist Verfahren zur Erkennung von
Kanten oder Gebilden aus Kanten benutzt. Dabei wird die Stochastik
normalerweise als störend empfunden und mittels Media-Filter oder anderen
Glättungsverfahren unterdrückt. Ein solches Glättungsverfahren ist
beispielsweise aus dem Fachartikel "P.Soille Partitioning of Multispectral
Images Using Mathematical Morphology, Vision & Voice Magazine, vol. 6, Nr.
4, 1992, pp 283-293" bekannt.
Für das Herausfiltern von Informationen in scheinbar stochastischen Bildern
werden Korrelationsanalysen, Analysen mit Walsh-Funktion, Histogramm- oder
Wavelet-Analysen durchgeführt. Nachteilig an diesen Verfahren ist, daß diese
Aussagen über das Bild als ganzes machen und nicht die Dynamik des Bildes
erfassen. Die Verfahren beschreiben global das Bild und unterscheiden nicht
darin, ob eine Beziehung gehäuft an einer Stelle im Bild auftritt oder über das
ganze Bild verteilt ist. Dies ist aber eine notwendige Voraussetzung zur
Beschreibung des Bildinhaltes über die Stochastik.
Des weiteren sind beispielsweise aus dem Fachartikel "M. Köppen, B Nickolay,
G. Schwarze: Anwendung neuronaler Netze für die Texturklassifikation, Vision
& Voice Magazine, vol. 6, Nr. 3, pp 201-212" neuronale Netze zur Bildanalyse
bekannt. Allerdings können neuronale Netze für die Analyse des Bildinhaltes
nur Muster lernen, die immer wieder vorkommen. Bei Mustern mit zeitlich
schnellen Änderungen und keiner festen Charakteristik versagen derartige
Verfahren, da die Lernphasen länger als die Zeit dauern, innerhalb der sich die
Muster ändern. Das gleiche Problem stellt sich bei Diskriminationsverfahren auf
der Basis von Merkmalvektoren, dargestellt in Merkmalsräumen, mit
Bestimmung von Trennebenen zwischen einzelnen Merkmalsräumen bei der
Clusteranalyse. Auch diese Methoden erfordern eine Reihe von Beispielen und
konstante Bildbeispiele, die dann erkannt werden.
Insbesondere für die Stereobildauswertung wird eine Hypothesentestung von
stochastischen Eigenschaften benutzt was beispielsweise in dem Fachbuch
"Z. Zhang, O. Faugeras; 3D Dynamic Scence Analysis, Springer Verlag, 1992"
beschrieben ist. Hiebei müssen aber feste Verhältnisse vorliegen, die als
Hypothese a priori bekannt sind und entsprechend aufgelistet werden.
Bei allen zuvor beschriebenen Verfahren geht es immer darum, eine
Betrachtung in einem anderen Raum als dem ursprünglichen Bildraum
durchzuführen (Transformationen). Dabei gehen die lokalen Beziehungen im
einzelnen verloren und auch stochastische Besonderheiten werden damit nicht
erkannt. Außerdem gibt es stochastische Eigenschaften im Bild, die nur über
ihren Markow-Charakter beschrieben werden können.
Der Erfindung liegt daher das technische Problem zugrunde, ein Verfahren und
eine Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens zu schaffen, mittels derer
eine Bildanalyse nach stochastischen Eigenschaften auch bei sich schnell
ändernden Mustern durchgeführt werden kann.
Die Lösung des technischen Problems ergibt sich aus den Merkmalen der
Patentansprüche 1 und 6. Dabei wird die radiometrische Verteilung des zu
analysierenden Bildes mittels einer optischen Erfassungseinrichtung erfaßt,
wobei dann einzelne radiometrischen Bestandteile des Bildes werte- und/oder
bereichsweise selektiert werden, wie beispielsweise nach Besetzungen von
bestimmten Potenzen (z. B. Zweierpotenzen), nach Besetzungen von
ausgewählten Intensitätsintervallen, nach Intervallen des Gradienten von
benachbarten Punkten und nach Besetzungen von Intervallen für die Summen
aus Histogrammen von Teilbildern. Diese selektierten radiometrischen
Bestandteile werden logisch und/oder arithmetisch verknüpft, wodurch bereits
erste stochastische Informationen des Bildes erhalten werden. Parallel hierzu
werden benachbarte radiometrische Bestandteile werte- oder bereichsweise
mittels verschiedener nichtlinearer Filteralgorithmen anhand der gefilterten
Kurven entlang von Schnittgeraden durch das erfaßte Bild und Beschreibung
der so erhaltenen stochastischen Parameter einzelner Bildabschnitte durch
Wertebelegungen bezüglich der Bildpixel untersucht, so daß weitere
stochastische Informationen erhalten werden. Die unterschiedlichen
stochastischen Informationen werden anschließend zur Bildung einer Anzahl
von binären oder logisch höherwertigen Bildern verwendet. Dadurch entstehen
neue Bilder, in denen bestimmte stochastische Eigenschaften des
Originalbildes hervorgehoben und andere reduziert oder unterdrückt sind. Über
einfache operative arithmetische und/oder logische Verknüpfungen der binären
Bilder oder mittels Fuzzy-Verknüpfungen für die höherwertigen Bilder können
dann Steueraussagen gebildet werden. Eine solche Steueraussage kann
beispielsweise ein Einhalten von Anforderungen bei einer Qualitätskontrolle für
Textilien oder die Beurteilung von Gewebeteilen in der Medizintechnik sein.
Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den
Unteransprüchen.
Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines bevorzugten
Ausführungsbeispieles näher erläutert. Die Figuren zeigen:
Fig. 1 ein Prinzipschaltbild zur Erfassung einer stochastischen
Eigenschaft eines Bildes,
Fig. 2 einen Schaltungsanordnung zur Erzeugung eines
Schätzwertes für den radiometrischen Wert des Bildes,
Fig. 3 eine Schaltungsanordnung zur Ermittlung eines
Schätzwertes von ki für die Schaltungsanordnung gemäß
Fig. 2,
Fig. 4 ein Gesamtblockschaltbild einer Vorrichtung zur
Bildanalyse nach stochastischen Eigenschaften,
Fig. 5 eine beispielhafte radiometrische Verteilung einer Zeile in
einem Bild,
Fig. 6 eine radiometrische Verteilung gemäß Fig. 5 nach einer
ersten nichtlinearen Filterung,
Fig. 7 eine radiometrische Verteilung gemäß der Fig. 5 nach
einer zweiten nichtlinearen Filterung,
Fig. 8 eine Darstellung der Stochastik mittels Differenzbildung der
Verteilungen gemäß Fig. 5 und 7 und
Fig. 9a-d Darstellungen verschiedener Stochastiken einer
Materialoberfläche.
Die Schaltungsanordnung 1 zur Erfassung einer stochastischen Eigenschaft
eines Bildes umfaßt einen Speicher 2, eine Auswertelogik 3 und eine
Verknüpfungslogik 4. Das unter stochastischen Gesichtspunkten zu
untersuchende Bild wird mittels einer nicht dargestellten CCD-Kamera
aufgenommen und die radiometrischen Werte eines jeden Bildpunktes
digitalisiert im Speicher 2 abgelegt. Mittels der Auswertelogik 3 sind einzelne
Bits (LSB bis MSB) der radiometrischen Werte, Graustufenbereiche oder
Funktionsbereiche, die aus der Anwendung nichtlinearer Funktionen auf die
radiometrischen Digitalwerte erzeugt werden, auswählbar und werden der
Verknüpfungslogik 4 zugeführt. Zu der Verknüpfungslogik 4 werden die
ausgewählten Bits oder Bereiche miteinander logisch, algebraisch oder
arithmetisch verknüpft, so daß ausgewählte stochastische Eigenschaften des
Bildes selektiert werden. Im einfachsten Fall kann dies beispielsweise die
Umsetzung des Bildes in ein Schwarz-Weiß-Bild sein. Dazu wird das
höchstwertige Bit MSB jedes Bildpunktes auf logisch 0 oder 1 überprüft. Ist das
MSB1, so wird der Bildpunkt als schwarz, ansonsten als weiß angesehen.
Ergibt die Überprüfung, daß alle Bildpunkte als schwarz oder weiß eingestuft
würden, so wird das Verfahren mit dem nächstniedrigen Bit wiederholt, bis sich
eine entsprechende Verteilung einstellt. Die derart ermittelten Verteilungen
können dann nach anderen Kriterien erneut untersucht werden. Ebenso
können auch Rückkoppelungen vorgesehen sein, so daß die neuen
Verteilungen wieder mit den ursprünglichen Verteilungen verknüpft werden. Die
durch die verschiedenen Verknüpfungen erhaltenen Verteilungen und/oder
Ergebnisse stellen jeweils eine stochastische Eigenschaft des Bildes dar. Die
Form der Zerlegung ist bestimmt durch die Art des Bildinhaltes bzw. der
Dynamik der zeitlichen Beobachtung. Ist die Dynamik groß, dann sind die
bitweise oder logarithmische Zerlegung zu bevorzugen. Sind die örtlichen
Änderungen gering, so bieten sich Wurzelfunktionen oder schmale Bereiche
von Graustufen an.
In der Fig. 2 ist eine Schaltungsanordnung 5 zur Durchführung einer
Beurteilung der Dynamik des Bildes bzw. der Dynamik bei
aufeinanderfolgenden Bildern dargestellt. Das dabei angewendete Verfahren ist
ähnlich der Kalmanfilterung, wobei jedoch im Unterschied echt nichtlineare
Funktionen verwendet werden, die zeitliche Beziehungen auf örtliche
Beziehungen angewandt und Rückkopplungen von logischen Verknüpfungen
mit einbezogen. Hierbei geht es insbesondere um die örtlichen Veränderungen
von nahezu stochastischen Bildinhalten, deren wesentliche Merkmale weder
durch Kanten, Skelette oder geometrische Gebilde beschrieben sind. Dazu wird
der Speicher 2 in Form von Zeilen, Spalten, ausgewählten Bereichen oder
Kombinationen davon ausgelesen. Die einzelnen Auslesewerte bilden eine
Einlesefolge Yi in die Schaltungsanordnung 5, Von dieser Eingangsfolge Yi wird
ein aus einer Rückkopplung mit den vorherigen Eingangswerten gebildeter
Wert abgezogen. Dieser Differenzwert wird mit einem Faktor ki multipliziert, der
aus vorangegangenen Eingangswerten der vorangegangenen Eingangsfolgen
gebildet wird, was nachfolgend anhand der Fig. 3 noch näher erläutert wird. Die
Konstanten d, b, r und q und die nichtlineare Funktion werden
problemspezifisch angepaßt. Ändern sich die radiometrischen Werte von
Bildpunkt zu Bildpunkt nur langsam, so werden vorzugsweise schwach
nichtlineare Funktionen wie Wurzel- oder Logarithmusfunktionen gewählt. Ist
die Änderung hingegen stark, so werden auch vorzugsweise stark nichtlineare
Funktionen wie Exponential- oder Potenzfunktionen mit höheren Koeffizienten
gewählt. Über die Konstanten d, b, r und q wird die Stärke der nichtlinearen
Filterung festgelegt. Die Operation shift-1 bedeutet, daß der jeweils vorherige
Digitalwert der eingelesenen Digitalwerte benutzt wird. Der Ausgangswert Xi ist
ein Schätzwert der Eingangswerte Yi bezüglich der angenommenen Stochastik.
Die Konstanten h, d und q bestimmen, welcher Anteil im Bild als Störung bzw.
Stochastik gewählt und welcher Anteil dem eigentlichen Bildinhalt zugeordnet
wird. Allgemein kann gesagt werden, daß bei größerem d und h der Anteil der
Stochastik mehr Bedeutung hat. Die nichtlinearen Funktionen dienen zur
Anpassung an nichtlineare Veränderungen der Stochastik im Bild und werden
dem Herausheben der verschiedenen örtlichen Änderungsdynamiken im Bild
angepaßt, z. B. Exponentialfunktionen bei schnellen Änderungen und
Wurzelfunktionen bei langsameren Änderungen.
In Fig. 3 ist eine Schaltungsanordnung 6 zur Bestimmung des Steuerfaktors ki
in Form eines Schaltungsalgorithmus dargestellt. Es zeigen sich hier gewisse
Analogien zur Bestimmung der Verstärkungsfaktors bei der Kalmanfilterung.
Der Hauptunterschied besteht in der Berücksichtigung der Nichtlinearität und
der unmittelbaren Abhängigkeit von dem Schätzwert, so daß diese Größe nicht,
wie sonst üblich, vorher bestimmt werden kann. Der vorhergehende
radiometrische Schätzwert Xi-1 wird über eine nichtlineare Funktion mit der
Konstanten q mit der Konstanten d multipliziert und 1 dazu addiert. Eine
ähnliche Prozedur wird mit der radiometrischen Eingangsgröße Yi durchgeführt,
wobei hier Vorzeichen verschieden sind. Beide Ergebniswerte werden
durcheinander dividiert und mit dem vorherigen Schätzwert Pi-1 multipliziert.
Diesem Ergebnis wird der Wert nach der Division multipliziert mit b und
quadriert sowie multipliziert mit der Konstanten d hinzugefügt. Aus diesem
Ergebnis werden zwei Werte gebildet, einer durch Multiplikation mit der
Konstanten h, der an der durch Multiplikation mit h2 und anschließender Addition
von r. Beide ergeben nach ihrer Division durcheinander den Verstärkungsfaktor
ki, der wieder in den Schaltungsanordnungen 5, 6 in den Fig. 3 und Fig. 2
benutzt wird. Durch Verknüpfung der von dem Ausgang nach der Multiplikation
mit dem vorhergehenden Schätzwert Pi-1 mit den Konstanten h und r sowie
dem Verstärkungsfaktor ki wird der neue Schätzwert Pi erhalten. Dieser ist
wieder Eingang in der Schaltungsanordnung 6 für die Bestimmung des
nächsten Wertes Pi+1.
In der Fig. 4 ist das Gesamtblockschaltbild der Schaltungsanordnung 1
dargestellt. Aus dem Speicher 2 werden die digitalisierten Daten mittels der hier
nicht dargestellten Auswerteeinheit 3 sowohl der logischen und arithmetischen
Verknüpfungslogik 4, als auch der Schaltungsanordnung 5 übergeben, an
dessen Ausgang einer Vielzahl verschiedener Filterwerte 1-m anliegen. Diese
werden in einer Logik 7 mit den ursprünglichen radiometrischen Werten des
Bildes verknüpft. Die Ausgangswerte fil1 bis film der Logik 7 werden an eine
Steuereinheit 8 übergeben und in dieser mit den Ausgangsdaten log1 bis logk
der Verknüpfungslogik 4 zu Steuersignalen s1 bis s3 verknüpft. Die Anpassung
aller Einheiten erfolgt nach dem Ziel des Ergebnisses. So kann man
beispielsweise die Unterscheidung von Wolken über Eis untersuchen, die beide
zwar stochastischer Natur sind, jedoch hinsichtlich der Eigenschaften erfaßbare
Unterschiede aufweisen. Eine weitere Anwendung ist beispielsweise die
Untersuchung von Farbfehlern in Seidenstoffen oder Vlies, wobei dann die
Steuergrößen beispielsweise fail oder pass sind.
In Fig. 5 ist der originale Verlauf einer Zeile eines Bildes dargestellt. Deutlich zu
erkennen ist nur das Maximum in der Mitte. Der restliche Verlauf geht im
Rauschen unter. Nach der ersten nichtlinearen Filterung gemäß der Fig. 6 sind
auch schwache Maxima auf der rechten Seiten des absoluten Maximums zu
erahnen. Bei der nachgeschalteten nichtlinearen Filterung gemäß Fig. 7 sind die
Maxima sowohl links als auch rechts vom absoluten Maximum deutlich zu
erkennen. In der Fig. 8 ist das Rauschen, das in der Bildzeile auftritt, durch
Differenzbildung der ursprünglichen und der gefilterten Bildzeile aufgetragen.
Es ist zu sehen, daß das Rauschen unabhängig von der Signalhöhe etwa
gleich ist. Aus dem mittleren Abstand der Spitzen können die Parameter für die
Filterung abgeleitet werden. Die Steilheit des Anstieges gibt einen Hinweis für
die Nichtlinearität, die zur Filterung verwendet werden sollte. Ist der mittlere
Anstieg sehr groß, dann sind beispielsweise Exponentialfunktionen oder
Potenzfunktionen mit großen Koeffizienten zu wählen, sonst logarithmische und
Wurzelfunktionen.
In den Fig. 9a-d sind verschiedene Stochastiken ein und derselben
Materialoberfläche dargestellt, wozu die zuvor beschriebenen Nebenmaxima
digitalisiert werden. Die Erkennung von Störungen in einem Material, dessen
Oberfläche im wesentlichen durch unregelmäßige Texturen charakterisiert ist,
soll hier beispielhaft erklärt werden. Aus den Bildern werden mittels der
stochastischen Analyse parametrisierte Bilder mit den Werten 0 oder 1 erzeugt,
um eine einfache algebraische Auswertung zu ermöglichen. Um die
Längsstörungen, d. h. Störungen die von oben nach unten verlaufen, in dem
Material aufzufinden, wird das Bild der Oberfläche von unten nach oben und
von oben nach unten nichtlinear gefiltert. Die Filterparameter und die
Nichtlinearitäten sind so eingestellt, daß die überlagerten regelmäßigen
Strukturen verschmiert werden und kaum noch sichtbar sind. Besonders
werden so Risse hervorgehoben, die sonst in dem Oberflächenbild nicht oder
kaum zu sehen sind, was in Fig. 9a dargestellt ist. Über eine Analyse der
0-1-Verteilung werden die Stellen mit den Längsstörungen herausgefunden, indem
die Stellen mit einer Häufung von dunklen Punkten in Längsrichtung markiert
werden. Entsprechend kann auch eine Untersuchung in andere Richtungen
vorgenommen werden.
Die Mikrostruktur des Materials, die beispielsweise für dessen Biegefestigkeit
wichtig ist, wird über eine Anpassung der Parameter und Nichtlinearität auf die
Korngröße des Materials hervorgehoben. Es werden damit die elementaren
Zellen der Oberfläche hervorgehoben, die auch im Material die gleiche Struktur
haben. Da die Stegdicke der Zellen etwa gleich ist, kann über eine Bestimmung
der Schwärzung die Anzahl der Zellen und deren Regelmäßigkeit bestimmt
werden. Das Ergebnis ist in Fig. 9b dargestellt.
Die regelmäßig eingelagerten Verdickungen dienen zur Stabilisierung des
Materials und können über eine Subtraktion der stochastischen Strukturbilder
von den Originalbildern erhalten werden. Dabei werden alle Strukturen, die
nicht mit der regelmäßigen Struktur korrespondieren, als Störungen betrachtet
und danach Nichtlinearität und Parameter bestimmt. Die Wahl der Parameter
und Nichtlinearitäten bestimmt die Anteile, die zur regelmäßigen Struktur
gehören, was in den Fig. 9c-d dargestellt ist.
Claims (6)
1. Verfahren zur Bildanalyse nach stochastischen Eigenschaften, mittels
einer optischen Erfassungseinrichtung,
umfassend folgende Verfahrensschritte:
- a) erfassen der radiometrischen Verteilung des zu analysierenden Bildes mittels der optischen Erfassungseinrichtung,
- b) selektieren der einzelnen radiometrischen Bestandteile des Bildes werte- und/oder bereichsweise, insbesondere nach Besetzungen von bestimmten Potenzen, von ausgewählten Intensitätsintervallen, von Intervallen des Gradienten von benachbarten Punkten und von Intervallen für die Summen aus Histogrammen von Teilbildern,
- c) verknüpfen der selektierten radiometrischen Bestandteile nach logischen und/oder arithmetischen Verknüpfungsregeln,
- d) iterativer Untersuchung benachbarter radiometrischer Bestandteile werte- oder bereichsweise mittels verschiedener nichtlinearer Filteralgorithmen anhand der Form der gefilterten Kurven entlang einer Schnittgerade durch das erfaßte Bild und Beschreibung der so erhaltenen stochastischen Parameter einzelner Bildabschnitte durch Wertebelegungen bezüglich der Bildpixel,
- e) bilden einer Anzahl von binären oder logisch höherwertigen Bildern aus den Ergebnissen nach Verfahrensschritt c) und d) und f) charakterisieren von Merkmalen des Bildes anhand der Abbildung von verschiedenen elementaren Eigenschaften aufeinander,
- g) erzeugen von Steueraussagen über einfache operative arithmetische und/oder logische Verknüpfungen der binären oder mittels Fuzzy-Verknüpfungen für höherwertigen Bilder gemäß Verfahrensschritt f).
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die
radiometrische Verteilung in digitalisierter Form aufgenommen wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, daß die
logisch und/oder arithmetisch verknüpften Bestandteile mittels eines
einstellbaren Schwellwertes bewertet werden.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet,
daß die logische und/oder arithmetische Verknüpfung rekursiv
ausgebildet ist.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet,
daß für den interaktiven Vergleich ein Schätzwert für den
radiometrischen Bestandteil berechnet, mit dem Originalwert verglichen
und daraus ein Steuerfaktor ermittelt wird, der sukzessive aktualisiert
wird.
6. Vorrichtung zur Bildanalyse nach stochastischen Eigenschaften,
dadurch gekennzeichnet, daß einer CCD-Kamera ein Datenspeicher (2)
zugeordnet ist, der mit einer logischen und/oder arithmetischen
Verknüpfungslogik (4) und einer nichtlineare Filteranordnungen
umfassenden Schaltungsanordnung (5) verbunden ist, deren jeweilige
Datenausgänge mit einer Steuereinheit (8) verbunden sind.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE19810162A DE19810162C2 (de) | 1998-03-04 | 1998-03-04 | Verfahren zur Bildanalyse nach stochastischen Eigenschaften |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE19810162A DE19810162C2 (de) | 1998-03-04 | 1998-03-04 | Verfahren zur Bildanalyse nach stochastischen Eigenschaften |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
DE19810162A1 true DE19810162A1 (de) | 1999-09-09 |
DE19810162C2 DE19810162C2 (de) | 2001-07-26 |
Family
ID=7860281
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
DE19810162A Expired - Lifetime DE19810162C2 (de) | 1998-03-04 | 1998-03-04 | Verfahren zur Bildanalyse nach stochastischen Eigenschaften |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
DE (1) | DE19810162C2 (de) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102013005489B4 (de) | 2013-04-02 | 2019-06-27 | Capex Invest GmbH | Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Fehlerstellenerkennung bei biegeschlaffen Körpern |
-
1998
- 1998-03-04 DE DE19810162A patent/DE19810162C2/de not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
M. Köppen, B. Nickolay, G. Schwarze "Anwendung neuronaler Netze für die Texturklassifikation" Vision & Voice Magazine, Vol. 6, Nr. 3, pp. 201-212 * |
N. LINS "Klassifikation von Texturen mit Hilfe von Merkmalen der Statistik zweiter Ordnung", Musterkennung 1984, DAGM/ÖAGM-Symposium Graz, S. 333-335, Springer-Verlag, 1984 * |
P. Soille "Partitioning of Multispectral Images Using Mathematical Morphology" Vision & Voice Magazine, Vol. 6, Nr. 4, 1992, pp. 283-293 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102013005489B4 (de) | 2013-04-02 | 2019-06-27 | Capex Invest GmbH | Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Fehlerstellenerkennung bei biegeschlaffen Körpern |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE19810162C2 (de) | 2001-07-26 |
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