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Maximilian Linde

• Die Röntgen-Computertomographie (CT) ist ein zerstörungsfreies Verfahren zur dreidimensionalen Erfassung von Objekten und deren inneren Strukturen mit einer stetig wachsenden Zahl industrieller Anwendungen. Können großdimensionierte, komplex geformte Objekte aufgrund des begrenzten Prüfraums nicht mit konventionellen CT-Systemen tomographiert werden, lassen sich diese Scans potenziell durch alternative Roboter-CT Systemkonfigurationen mit kooperierenden Industrierobotern zur Manipulation der Röntgenhardware realisieren. Scanszenarien großdimensionierter Objekte weisen häufig stark röntgenabsorbierende Materialien sowie durch potenzielle Kollisionselemente eingeschränkte Trajektorien auf. Die konventionelle zirkulare Trajektorie bleibt aufgrund ihrer einfachen Umsetzbarkeit auch in Roboter-CT Anwendungen verbreitet, führt unter diesen Bedingungen jedoch oft zu unvollständigen und artefaktbehafteten Datensätzen. Die Flexibilität von Industrierobotern ermöglicht hingegen komplexe, anDie Röntgen-Computertomographie (CT) ist ein zerstörungsfreies Verfahren zur dreidimensionalen Erfassung von Objekten und deren inneren Strukturen mit einer stetig wachsenden Zahl industrieller Anwendungen. Können großdimensionierte, komplex geformte Objekte aufgrund des begrenzten Prüfraums nicht mit konventionellen CT-Systemen tomographiert werden, lassen sich diese Scans potenziell durch alternative Roboter-CT Systemkonfigurationen mit kooperierenden Industrierobotern zur Manipulation der Röntgenhardware realisieren. Scanszenarien großdimensionierter Objekte weisen häufig stark röntgenabsorbierende Materialien sowie durch potenzielle Kollisionselemente eingeschränkte Trajektorien auf. Die konventionelle zirkulare Trajektorie bleibt aufgrund ihrer einfachen Umsetzbarkeit auch in Roboter-CT Anwendungen verbreitet, führt unter diesen Bedingungen jedoch oft zu unvollständigen und artefaktbehafteten Datensätzen. Die Flexibilität von Industrierobotern ermöglicht hingegen komplexe, an die geometrischen und materialspezifischen Eigenschaften des Objekts angepasste Trajektorien, wobei erste Forschungsergebnisse auf ein erhebliches Potenzial durch automatisierte Trajektorienparametrisierung hinweisen. Trotz dieses Potenzials beschränken sich existierende Roboter-CT Trajektorienoptimierungen fast ausnahmslos auf ein vorgegebenes Set von Projektionsansichten konstanter Abstandskonfigurationen und schöpfen damit das Potenzial der Systemkonfiguration nicht aus. Um diese Einschränkungen zu adressieren, zielt die vorliegende Arbeit darauf ab, Optimierungsansätze der einer Trajektorie inhärenten Projektionsansichten zu entwickeln, welche die Systemflexibilität von Roboter-CT Systemen in Scanszenarien großdimensionierter Objekte gezielter nutzen und somit eine verbesserte Datenqualität bei gleichzeitiger Reduktion des Einflusses des aktuell meist manuellen Parametriervorgangs ermöglichen. Besonderes Interesse liegt auf Anwendungen in der Automobilindustrie, wobei zwischen produktionsnahen und labornahen Nutzungskontexten differenziert wird, um deren spezifischen Anforderungen in der Trajektorienoptimierung systematisch gerecht zu werden. Diese Arbeit umfasst drei Optimierungsansätze. Zunächst werden Trajektoriendesigns variabler Fokus-Detektor-Distanz (FDD) eingeführt, um den Parameterraum für die Konfiguration von Projektionsansichten zu erweitern und somit flexiblere Trajektoriendesigns zu ermöglichen. Die weiteren Optimierungsansätze fokussieren die Trajektorienoptimierung im produktionsnahen sowie labornahen Nutzungskontext, basierend auf in dieser Arbeit definierten Trajektorienanforderungen und unter Ausnutzung des Mehrwerts variabler FDDs. Alle entwickelten Optimierungsansätze werden an realitätsnahen Simulationen verifiziert. Die Untersuchungen zeigen, dass die entwickelten Trajektoriendesigns variabler FDD die strukturelle Interpretierbarkeit im vorliegenden Szenario gegenüber konventionellen Trajektoriendesigns konstanter FDD um über 50 % verbessern. Die Trajektorienoptimierung des produktionsnahen Nutzungskontext reduziert die Anzahl der Projektionsansichten gegenüber der Applikation konventioneller Trajektorien im Simulationsszenario um mehr als 50 % bei gleichbleibender Bildqualität. Die vorgestellte labornahe Trajektorienoptimierung zeigte ebenfalls eine hohe Effektivität. Im untersuchten Szenario konnten Tomogramme rekonstruiert werden, die hinsichtlich der Datenvollständigkeit das globale Optimum von nahezu 1000 analysierten Referenztrajektorien konventioneller Designs übertreffen. Die Simulationsergebnisse belegen, dass die entwickelten Optimierungsstrategien für Roboter-CT Scans großdimensionierter Bauteile die Datenqualität signifikant verbessern und den Einfluss des Anwenders bei der Trajektorienparametrierung signifikant reduzieren. Damit leisten sie einen wesentlichen Beitrag zur fortschreitenden Integration roboterbasierter CT-Systeme in industrielle Anwendungen, insbesondere im Automobilsektor.…