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Methodik des digitalen Puzzelns

Beim händischen Puzzeln entscheidet man im Allgemeinen anhand einer Vielzahl von Merkmalen, ob zwei Teile zusammenpassen oder nicht (Form, Farbe, Muster, etc.). Bei größeren Puzzles erfolgt dieser Vergleich nicht wahllos innerhalb der Gesamtmenge aller Puzzleteile, sondern in kleineren Untermengen mit hinsichtlich bestimmter Merkmale „ähnlichen“ Teilen.

Die Methodik des digitalen Puzzelns in unseren automatisierten Assistenzsystemen

Der methodische Ansatz des digitalen Puzzelns ist strukturell vergleichbar mit der manuellen Herangehensweise bei der Lösung eines „normalen Puzzles“. Dementsprechend gliedert sich der in unseren automatisierten Assistenzsystemen implementierte Puzzleworkflow in folgende Teilprozesse:

Rekonstruktionsvorschlag des Assistenzsystems nach der Methodik des digitalen Puzzelns © MusterFabrik Berlin
Rekonstruktionsvorschlag des Assistenzsystems (Teilrekonstruktion mit 9 Fragmenten) © MusterFabrik Berlin
  • Merkmalsberechnung:
    Mit Methoden der Bildverarbeitung und Mustererkennung wird automatisch eine Vielzahl charakteristischer Merkmale der Fragmente berechnet.
  • Clustern:
    Anhand der Fragmentmerkmale wird die Gesamtmenge aller Fragmente automatisch gruppiert („geclustert“). Jeder Cluster enthält eine gegenüber der Gesamtmenge reduzierte Anzahl potenzieller Puzzlekandidaten mit jeweils ähnlichen Merkmalen.
  • Matching:
    Innerhalb der Cluster findet das eigentliche Puzzeln („Matching“) durch Auswertung paarweiser Vergleiche statt. Dabei werden die Merkmale aller Paarungen eines Clusters automatisch auf Übereinstimmung verglichen. Dieser Vergleich ist unscharf, da in der Regel selbst sehr akkurat passende Teile hinsichtlich ihrer Merkmale nicht zu 100% übereinstimmen.
    • Das Ergebnis jedes Vergleichs ist eine Menge von Scores, welche den Grad der Übereinstimmung einer Paarung quantifizieren.
    • Liegen die Scores einer Paarung innerhalb definierter Score-Ranges, wird die entsprechende Paarung automatisch als passend und andernfalls als nicht-passend klassifiziert.
  • Merging:
    Passende Paarungen werden digital verklebt („gemerged“).
    • Die daraus resultierenden Teilrekonstruktionen werden im Folgeprozess als neue Puzzleteile aufgefasst und automatisch innerhalb ihrer Cluster (weiter-)gepuzzelt.
    • Alle (automatisch oder händisch) als vollständig identifizierten Rekonstruktionen werden in eine Menge fertiger Rekonstruktionen eingruppiert.
  • Die Teilprozesse Merkmalsberechnung, Clustern, Matching und Merging werden automatisch so lange wiederholt, bis entweder beim Matching keine passenden Paarungen mehr gefunden werden oder alle Rekonstruktionen des Clusters als fertig markiert sind.

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