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Manche Oberflächen können nur zuverlässig inspiziert werden, wenn man sie mit variabler Beleuchtung beobachtet. Die automatische Umsetzung dieses Ansatzes erfordert die Erfassung und Verarbeitung von Bildserien. Jedes Bild der Serie bildet den gleichen Oberflächenausschnitt jeweils unter einem anderen Beleuchtungswinkel ab. Eine Methode wird vorgestellt, um aus solchen Bildserien rotations- und translationsinvariante Merkmale zu extrahieren. Im vorliegenden Fall werden die Invarianten durch Fuzzy-Histogramme repräsentiert. Zur Klassifikation wird eine SVM ( Support Vector Machine ) eingesetzt. Die Robustheit des Ansatzes wird am Beispiel der Klassifikation von Lackdefekten demonstriert.

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Invariante Merkmale zur Klassifikation von Defekten aus Beleuchtungsserien (Invariant Features for Classification of Defects Based on Illumination Series)