Die Metrologie durch geometrische Maßhaltigkeit und Tolerierung ist ein wichtiges Instrument, das in der industriellen Fertigung und Qualitätskontrolle angewendet wird. Typischerweise werden taktile oder optische Koordinatenmessmaschinen (KMM) verwendet, um dimensionale Messungen durchzuführen. In den letzten Jahren wurde die industrielle 3D-Röntgen-Computertomographie (3DXCT) zunehmend für die Metrologie eingesetzt, da sich XCT-Systeme mit höherer Genauigkeit entwickelt haben und in der Lage sind, sowohl interne als auch externe Strukturen eines Objekts in einem Scan zu erfassen. Bei der Verwendung von 3DXCT wird die Lage der Objektoberfläche basierend auf den gescannten Dämpfungskoeffizienten geschätzt. Im Gegensatz zu taktilen oder optischen Messverfahren ist die Oberfläche nicht explizit und impliziert eine gewisse Positionsunsicherheit, die von Artefakten und Rauschen in den Scandaten sowie dem verwendeten Oberflächenextraktionsalgorithmus abhängt. Darüber hinaus berücksichtigt herkömmliche XCT-Messsoftware die Unsicherheit in den Daten nicht. In dieser Arbeit präsentieren wir Techniken, die die Unsicherheit im Datenfluss der XCT-Metrologie berücksichtigen. Unsere Technik bietet den Fachexperten Unsicherheitsvisualisierungen, die den XCT-Metrologie-Workflow auf verschiedenen Ebenen erweitern. Die entwickelten Techniken sind in ein Tool integriert, das verknüpfte Ansichten, intelligente 3D-Toleranzkennzeichnungen und Plot-Funktionalitäten nutzt. Das präsentierte System ist in der Lage, die Unsicherheit von Messungen auf verschiedenen Detailebenen zu visualisieren. Allgemein bekannte geometrische Toleranzangaben werden als intelligente Toleranztags bereitgestellt. Schließlich integrieren wir die Unsicherheit der Daten als Kontext in gängige Messplots. Die vorgeschlagenen Techniken bieten einen erweiterten Einblick in die Zuverlässigkeit geometrischer Toleranzen, während der tägliche Workflow der Fachspezialisten aufrechterhalten wird, und geben dem Benutzer zusätzliche Informationen über die Natur von Bereichen mit hoher Unsicherheit. Die präsentierten Techniken werden basierend auf dem Feedback von Fachexperten in Zusammenarbeit mit unseren Unternehmenspartnern evaluiert.
Autoren: Artem Amirkhanov, Christoph Heinzl, Christoph Kuhn, Johann Kastner, Meister Eduard Gröller