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Für die steigenden Anforderungen der Zuverlässigkeit und Präzision von Messergebnissen für die Oberflächenqualität werden vermehrt mehrere Sensorsysteme bzw. Multisensor-Messsysteme eingesetzt. Durch Verwendung von Sensorsystemen unterschiedlicher Eigenschaften kann so mithilfe einer Fusion ein holistischeres Ergebnis erzielt werden. In diesem Beitrag werden zwei Möglichkeiten für die Fusion bei der Verwendung von konfokaler Mikroskopie und Weißlichtinterferometrie vorgestellt. Die Fusion wird einmal anhand von Gaußprozessen sowie mit einem Weighted Least-Squares-Verfahren durchgeführt. Die Gaußprozesse werden hierfür mit einem hierarchischen Ansatz und einer Bayes’schen Komitee- Maschine [20] umgesetzt. Das Weighted Least-Squares- Verfahren wird über implizite Oberflächen und mit einer gewichteten Kernel-Regression realisiert. Die verwendeten Sensoren sowie die Verfahren, die explizit für den Anwendungsfall adaptiert wurden, werden kurz vorgestellt. Auf die Ergebnisse anhand von Simulationen und realen Daten wird eingegangen. Verschiedene Metriken werden für die Bewertung der Resultate eingesetzt.

tm - technisches messen

Einsatz von Gaußprozessen und Weighted Least-Squares-Verfahren für die Fusion von konfokaler Mikroskopie und Weißlichtinterferometrie / Gaussian processes and weighted least squares methods for fusion of confocal microscopy and white light interferometry