Photogrammetrische Auswertung elektronenmikroskopischer Bilddaten

Abstract

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Die vorgelegte Arbeit dient der Entwicklung eines weitgehend automatisch arbeitenden photogrammetrischen Verfahrens zur räumlichen Auswertung rasterelektronenmikroskopischer Bilddaten. Sie umfasst grundlegende Untersuchungen zur Aufnahmegeometrie sowie zur Verwendung photogrammetrischer Methoden und Algorithmen aus der Bildverarbeitung. Geeignete Ansätze wurden entwickelt und an die speziellen Anforderungen für die Auswertung im Mikrobereich angepasst. Die Leistungsfähigkeit der darauf basierenden Auswerteverfahren wurde anhand ausgewählter Anwendungsbeispiele demonstriert. Die photogrammetrische Auswertung von Proben im Mikrobereich weist zahlreiche Besonderheiten auf. Daher werden zunächst grundlegende Probleme der geometrischen Modellierung der Abbildungsverhältnisse am Rasterelektronenmikroskop (REM) diskutiert. Diese umfassen insbesondere die Berücksichtigung der parallelen Abbildungsgeometrie und die Lösung der Orientierungsproblematik. Wegen des Fehlens von Passpunkten im Mikrobereich kamen neben der photogrammetrischen Kalibrierung der verwendeten REM mit geeigneten Kalibrierobjekten auch Methoden zur Selbst- und Simultankalibrierung zur Anwendung. Es wurde ein Bündelansatz mit parallelen Abbildungsgleichungen entwickelt und anhand verschiedener Beispiele getestet. Daneben werden aber auch einfache Verfahren für die Kalibrierung und die Punktbestimmung vorgestellt und hinsichtlich ihrer Genauigkeit untersucht. Bei der photogrammetrischen Auswertung im Mikrobereich ist zu berücksichtigen, dass die zu vermessenden Proben äußerst unterschiedliche Gestalt aufweisen. Entsprechend wurden flexible Auswertemethoden entwickelt und auf ihre Brauchbarkeit für die jeweilige Fragestellung hin getestet. Für die erfolgreiche Auswertung der Aufnahmen spielt die automatische Bildzuordnung eine entscheidende Rolle. Bei der flächenhaften Bildzuordnung konnte auf bestehende Algorithmen auf der Basis der digitalen Bildkorrelation zurückgegriffen werden. Insbesondere die Kleinste-Quadrate-Korrelation liefert bei vielen Anwendungsfällen aus dem Bereich der Materialforschung sehr gute Ergebnisse. Viele Mikrostrukturen weisen aber stark kantige Formen mit ungenügender Textur auf. Für diese Proben mussten merkmalsbasierte Zuordnungs- und Auswerteverfahren entwickelt werden. Dazu wurden zunächst Kantenoperatoren auf ihre Brauchbarkeit in Bezug auf die Extraktion von geometrischen Merkmalen von Mikrostrukturen untersucht. Weiterhin erfolgte die Entwicklung von Algorithmen und Verfahren zur Zuordnung der Objektmerkmale (Punkte und Kanten), welche teilweise in die Auswerteverfahren integriert worden sind. Anhand eines einfachen Beispiels einer künstlich hergestellten Mikrostruktur konnte die Vorgehensweise für eine kantenbasierte Auswertung gezeigt werden, deren Resultat ein automatisch rekonstruiertes 3D-Modell der Probe ist. Neben der Untersuchung von methodischen und Genauigkeitsaspekten stand bei der Entwicklung der Verfahren vor allem die praktische Anwendbarkeit im Vordergrund. Dabei besitzt die Integration der einzelnen Algorithmen und Verfahrensschritte in einen durchgängigen Auswerteprozess große Bedeutung. Im Rahmen der Arbeit konnte jeweils ein weitgehend automatisiertes sequentielles Verfahren für die flächenhafte und die merkmalsbasierte Auswertung auf der Basis einzelner Programmmodule realisiert werden. Die in der Arbeit vorgestellten Ergebnisse zeigen die Flexibilität und das Genauigkeitspotenzial photogrammetrischer Messmethoden im Mikrobereich. Das Verfahren ist unabhängig vom Maßstab des Aufnahmesystems und kann daher für verschiedene Rasterelektronenmikroskope mit Bildern unterschiedlichster Vergrößerung angewendet werden. Einen Hinweis auf die Möglichkeiten, welche sich durch die Anwendung photogrammetrischer Methoden im Mikrobereich ergeben, ist die in der Arbeit vorgestellte Erfassung von Veränderungen der Oberflächentopografie.

Abstract

The presented thesis deals with the development of a semi-automatic photogrammetric procedure for spatial analysis of scanning electron microscope image data. It contains basic studies of the imaging geometry and the use of photogrammetric methods and image processing algorithms. Suitable approaches were developed and adapted to the special demands for work in micro-ranges. The efficiency of the developed evaluation methods is demonstrated on the basis of selected application examples. Photogrammetric processing of samples in micro-ranges has numerous distinctive features. Hence basic problems of geometric modelling of the imaging conditions of the scanning electron microscope (SEM) are discussed first. They comprise especially the consideration of the parallel imaging geometry und the solution of the orientation task. Because of missing control points in micro-ranges, beside photogrammetric calibration of the used SEM with suitable calibration objects also self- and simultaneous calibration methods were applied. A bundle adjustment with parallel imaging equations was developed and tested with different examples. Moreover a simple method for the calibration and the point determination is presented and investigated in view of its accuracy. Photogrammetric evaluation in micro-ranges has to consider very different shapes of samples to be measured. Accordingly flexible evaluation methods were developed and tested in view of the usability for the particular task. Automatic image matching plays an important role for a successful evaluation procedure. Existing algorithms based on digital image correlation were used for area-based image matching. Especially least-squares-matching delivers very good results in many applications in the field of material sciences. But many micro-structures have strong edged shapes with inadequate texture. For these samples feature-based matching and evaluation methods had to be developed. Therefore edge operators were investigated on its usability for the extraction of geometrical features of micro-structures. In addition algorithms and methods for matching of object features (points and edges) were developed and partly integrated into the evaluation process. A simple micro-structured sample serves to demonstrate an edge-based evaluation process, the result of which is an automatically reconstructed 3D-model of the sample. Besides the investigation of methodological and accuracy aspects practical applicability of the developed methods has a high priority. The integration of single algorithms and processing steps into a general evaluation process is of high importance. Within the thesis an automated evaluation process for both an area-based and a feature-based evaluation is presented. The results presented in the thesis show the flexibility and the accuracy potential of photogrammetric measurement methods in micro-ranges. The procedure is independent of the scale of the acquisition system and can be used with different SEM with images taken with any magnification. The possibilities, given by the use of photogrammetric methods in micro-ranges, are shown by the presented work on change detection of the topography of friction surfaces.