La metrología a través del dimensionamiento y tolerancia geométrica es una herramienta importante aplicada en la fabricación industrial y el control de calidad. Típicamente, se utilizan máquinas de medición por coordenadas (CMM) táctiles u ópticas para realizar mediciones dimensionales. En los últimos años, la tomografía computarizada industrial en 3D (3DXCT) se ha aplicado cada vez más en metrología debido al desarrollo de sistemas XCT con mayor precisión y su capacidad para capturar tanto estructuras internas como externas de una muestra en una sola exploración. Usando 3DXCT, la ubicación de la superficie de la muestra se estima en función de los coeficientes de atenuación escaneados. A diferencia de las técnicas de medición táctiles u ópticas, la superficie no es explícita e implica una cierta incertidumbre posicional dependiendo de los artefactos y el ruido en los datos de escaneo y el algoritmo de extracción de superficie utilizado. Además, el software de medición XCT convencional no considera la incertidumbre en los datos. En este trabajo presentamos técnicas que tienen en cuenta la incertidumbre que surge en el flujo de datos de metrología XCT. Nuestra técnica proporciona a los expertos del dominio visualizaciones de incertidumbre, que extienden el flujo de trabajo de metrología XCT en diferentes niveles. Las técnicas desarrolladas están integradas en una herramienta que utiliza vistas vinculadas, etiquetado inteligente de tolerancias 3D y funcionalidades de trazado. El sistema presentado es capaz de visualizar la incertidumbre de las mediciones en varios niveles de detalle. Se proporcionan indicaciones de tolerancia geométrica comúnmente conocidas como etiquetas de tolerancia inteligentes. Finalmente, incorporamos la incertidumbre de los datos como un contexto en gráficos de medición comúnmente utilizados. Las técnicas propuestas proporcionan una visión aumentada sobre la fiabilidad de las tolerancias geométricas mientras se mantiene el flujo de trabajo diario de los especialistas del dominio, brindando al usuario información adicional sobre la naturaleza de las áreas con alta incertidumbre. Las técnicas presentadas se evalúan en función de la retroalimentación de expertos del dominio en colaboración con nuestros socios de la empresa.
Autores: Artem Amirkhanov, Christoph Heinzl, Christoph Kuhn, Johann Kastner, Meister Eduard Gröller