Departments | |
---|---|
Book Series (92) |
1308
|
Humanities |
2293
|
Medienwissenschaften | 15 |
Theology | 51 |
Philosophy | 90 |
Law | 405 |
Economics | 834 |
Social sciences | 406 |
Sports science | 48 |
Psychology | 229 |
Educational science | 185 |
History | 178 |
Art | 106 |
Cultural studies | 158 |
Literary studies | 115 |
Linguistics | 86 |
Natural Sciences |
5354
|
Engineering |
1746
|
Common |
91
|
Leitlinien Unfallchirurgie
5. Auflage bestellen |
Table of Contents, Datei (110 KB)
Extract, Datei (240 KB)
Die Dissertation faßt die Ergebnisse eines mehrjährigen Forschungsprojektes zusammen, das am Institut für „Optische und Elektronische Materialien“ der Technischen Universität Hamburg-Harburg mit einem Hersteller von Münzprüfgeräten durchgeführt wurde. Die Industriekooperation hatte das Ziel, ein optisch basiertes Prägebilderkennungsverfahren für Münzen, bestehend aus Hardware, Sensorik und Software, als experimentellen Labordemonstrator zu realisieren.
Folgende wesentliche Randbedingungen galt es dabei einzuhalten: automatische Klassifikation der drei Hauptmünzsorten 2 Euro, 1 Euro und 50 Cent nach ihrer Länderzugehörigkeit in Echtzeit, Abweisung von Fremdmünzen und bisher bekannten Fälschungen sowie rotations- und translationsinvariante Erkennung von rollenden Münzen, ohne sie in ihrer Bewegung anzuhalten.
Die schließlich am Institut entwickelte, bildsensorbasierte Aufnahme- und Auswertemethode für Münzprägungen wird als „3-Farb-Selektive-Stereo-Gradienten-Methode“ (3-Farb-SSGM) bezeichnet. Da der Auswertung nach dieser Methode nur Eigenschaften aus der Dreidimensionalität des Prägereliefs zugrunde liegen, kann sie durch Fotos derselben Prägung nicht überlistet werden. Normalerweise spielt dieser Aspekt in der industriellen Bildverarbeitung keine Rolle. Aber in automatisch arbeitenden Systemen, die Zahlungsmittel auf ihre Echtheit und Zulässigkeit überprüfen, mußte dieser sicherheitsrelevante Aspekt von Anfang an in der Entwicklung berücksichtigt werden.
In der vorliegenden Arbeit werden alle Entwicklungsschritte der Hard- und Software detailliert beschrieben. Die 3-Farb-SSGM mit den Modulen Bildakquisition, Präprozessierung, Merkmalerfassung und Klassifikation folgt dem heute gängigen Standardaufbau eines industriellen Bildverarbeitungssystems. Eine CCD-Kamera mit Bayer-Pattern-Filter erzeugt nach Auslösung eines LED-Belichtungsblitzes scharfe, 8-bit-wertige Grauwertbilder von Münzen, die auf einer Rampe abrollen. Ein in C/C++ unter Verwendung der MFC-Klassen realisiertes, zentrales Programmgerüst zur automatisierten Aufnahmesteuerung ermöglichte eine äußere Bedienung des Aufnahmesystems. Darüber hinaus nimmt es die entwickelten Softwaremodule zur Bilddatenverarbeitung und Klassifikation auf.
Die Segmentierung der Münze im aufgenommenen Bild wird durch geeignete Präprozesse gezielt vorbereitet. Durch die Implementierung eines Ellipsenfits zum Auffinden des Münzrandes kann der Durchmesser hochpräzise ermittelt werden. Eine Software-Routine verhindert, daß die Klassifikation einer Prägung durch Fotos derselben Prägung überlistet werden kann. Ihre wesentliche Eigenschaft besteht darin, daß generell alle flächenartigen Objekte unabhängig von der auf ihnen enthaltenen Struktur erkannt werden können. Der Mustervektor für die Erkennung der Prägungen besteht aus zwölf rotationsinvarianten Merkmalen, die auf Grauwerten basieren.
Der Nominalwert einer Münze wird über den Durchmesser identifiziert. Die Klassifikation innerhalb einer Sorte ist zweistufig aufgebaut. Durch den Vergleich der an einer aktuell zu klassifizierenden Münze gemessenen zwölf Merkmalwerte mit den für jedes Land jeder Sorte in einem sogenannten Vorklassifikationsfilter hinterlegten zwölf ländercharakteristischen Annahmebändern wird eine Vorauswahl der für die Münze in Frage kommenden Länder getroffen. Erst durch ein Template-Matching-Modul wird das endgültige Land aus den Ländern der Vorauswahl bestimmt. Ein Verfahren, mit dem systematisch optimale Templates für jedes Land gefunden werden können, erhöht die Diskriminanzkraft des Klassifikators erheblich.
In einer umfassenden statistischen Evaluierung der 3-Farb-SSGM wird im Klassifikationsendergebnis die Rate fehlerhaft zurückgewiesener Euromünzen mit nur 0,6% ermittelt. Fremdmünzen und Fotos werden zu 100% erkannt. Die Genauigkeit in der Bestimmung des Münzdurchmessers mit dem Ellipsenfit ist kleiner als 0,1 mm. Dadurch werden die Hauptmünzsorten sicher getrennt.
Mit erstmaliger Erfüllung aller vom Industriepartner geforderten Randbedingungen durch diese Arbeit, etabliert in einem funktionsfähigen Labordemonstrator, ist die PC-basierte Prägebildklassifikation für die drei Münzsorten 2 Euro, 1 Euro und 50 Cent als gelöst zu betrachten. Damit wurde ein Projektstand erfolgreich erreicht, der die universitäre Grundlagenentwicklung abschließt und die Produktintegration vorbereitet.
Da die 3-Farb-SSGM generell Charakteristika dreidimensionaler Topographien von hochreflektierenden, geprägten, metallischen Oberflächen erfaßt, sind auch Klassifikationsaufgaben in anderen Bereichen als den der Münzprüfung, etwa die Oberflächenprüfung, nach entsprechender Anpassung der Auswertealgorithmen denkbar.
ISBN-13 (Printausgabe) | 3865379621 |
ISBN-13 (Hard Copy) | 9783865379627 |
ISBN-13 (eBook) | 9783736919624 |
Language | Alemán |
Page Number | 242 |
Edition | 1 |
Volume | 0 |
Publication Place | Göttingen |
Place of Dissertation | Hamburg-Harburg |
Publication Date | 2006-07-30 |
General Categorization | Dissertation |
Departments |
Literary studies
|