MAVIfiber2d

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MAVIfiber2d ist eine Software für die geometrische Charakterisierung von Fasersystemen anhand von REM- oder licht-mikroskopischen Bildern. MAVIfiber2d ist besonders geeignet für die automatische Messung der Faserdicke anhand von REM-Bildern.

Faserdicken, Faserorientierung und Wolkigkeit messen mit MAVIfiber2d

Die Qualität von Vliesstoffen hängt von der Verteilung der Faserdicken, der Faserorientierung und der Wolkigkeit ab. Im Labor werden diese Eigenschaften anhand von Bilddaten bewertet. Es ist jedoch schwierig, das automatisch und damit reproduzierbar zu tun. MAVIfiber2d löst diese Aufgabe.

 

Funktionsumfang von MAVIfiber2d

  • Vorverarbeitung: Glättung, Kontrastverbesserung
  • Automatische Messung der Faserdicke in jedem Faserpixel  ohne Segmentierung von  Einzelfasern
  • Ergebnis: flächen- oder längengewichtete Dickenverteilung, Export als csv-File
  • Visualisierung: Eingabebild, Ergebnis der Vorverarbeitung, Dickenkarte
Fasersystem, Simuliertes REM-Bild, Gemessene Faserdicke, Gemessene Orientierung
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Fasersystem, Simuliertes REM-Bild, Gemessene Faserdicke, Gemessene Orientierung

Zusätzlich werden angeboten:

Faserrichtungsanalyse:

  • Bestimmung der lokalen Faserrichtung in jedem Faserpixel ohne Segmentierung von Einzelfasern
  • Ergebnis: flächen- oder längengewichtete Richtungsverteilung, Anisotropiegrad, Vorzugsrichtung, Export als csv-File
  • Visualisierung: Orientierungskarte
     

Homogenitätsanalyse bezüglich Faserdichte und Faserorientierung:

  • Die Wolkigkeit wird über 7-8 Skalen gewichtet gemittelt. Alternativ zu den vorgeschlagenen Gewichten kann der Nutzer eigene wählen.
  • Ergebnis: Wolkigkeit auf jeder gewählten Skala, kumuliertes Wolkigkeitsmaß, Export als csv-File
  • Visualisierung: Wolkigkeitskarte für ausgewählte Skala

Objektive, reproduzierbare Bewertung von Vliesproben

Diffusionsfilter waren die Keimzelle der Bildverarbeitung am ITWM und das Projekt VQC, in dem die Wolkigkeit von Vliesen gemessen wurde, war eines der ersten Industrieprojekte unserer Abteilung Bildverarbeitung. MAVIfiber2d vereint beides mit neuen Werkzeugen der mathematischen Morphologie und dem Konzept des typischen Punkts aus der stochastischen Geometrie zu einer Software für die objektive, reproduzierbare Bewertung von Vliesproben.
 

Lokale Analyse ohne Fasertrennung

Der Begriff des typischen Punkts einer zufälligen abgeschlossenen Menge ermöglicht es, Faserdicken-und Faserorientierungsverteilungen zu messen, ohne im Bild Fasern vereinzeln zu müssen. In unklaren Situationen muss nicht entschieden werden, wo welche der sich kreuzenden oder umschlingenden Fasern beginnt oder endet. Vielmehr genügt eine simple Binarisierung – für jedes Pixel im Bild wird entschieden, ob es zum Fasersystem, also dem Vordergrund, oder zum Hintergrund gehört. Lokale Dicke und Orientierung werden in jedem Vordergrundpixel bestimmt. Das Ergebnis sind flächengewichtete Verteilungen der Dicke und Orientierung.


Wolkigkeit aus normierten Grauwertvarianzen

Die Wolkigkeit ist mathematisch deutlich weniger klar zu beschreiben. MAVIfiber2d nimmt die VQC-Lösung auf. Das Eingabebild wird schrittweise mit approximierten Gauss-Filtern geglättet. Die Grauwertvarianzen der normierten gefilterten Bilder spiegeln die Wolkigkeit auf der betrachteten Skala wider. Der Wolkigkeitsindex wird aus den Varianzen als gewichtetes Mittel berechnet. Skalen und Gewichte werden dabei so gewählt, dass das Messergebnis den technischen Anforderungen und dem subjektiven visuellen Eindruck möglichst gut entspricht.

Veröffentlichungen

  • Easwaran, P.; Lehmann, M. J.; Wirjadi, O.; Prill, T.; Didas S.; Redenbach, C.:
    Automatic Fiber Thickness Measurement in SEM Images Validated Using Synthetic Data.
    Chemical Eng. & Techn. 39 (3), 395-402, 2016.
  • Altendorf, H.; Didas, S.; Batt, T.:
    Automatische Bestimmung von Faserradienverteilungen.
    In F. Puente Leon, M. Heizmann (Eds.): Forum Bildverarbeitung, Karlsruhe: KIT Scientific Publishing, 2010.
  • Altendorf, H. ; Jeulin, D.:
    3d Directional Morphology for Analysis of Fibre Orientations.
    Image Analysis & Stereology 28 (3), 2009.