Subpixelgenaue Kantenortsbestimmung in digitalen Mehrkanalbildern dargestellt am Beispiel von Sensoren mit Bayer Pattern Color Filter Array Für die Qualitätssicherung gehört die Messung geometrischer Merkmale an Bauteilen zu den am häufigsten geforderten Aufgaben. Es gibt eine Vielzahl verschiedener Messprinzipien dafür. Eines davon ist die Messung mittels bildauflösender optoelektronischer Sensoren und dazugehöriger Bildverarbeitung. Die Bildverarbeitung wird aber auch für viele andere Anwendungen genutzt. Es gibt sowohl Beispiele für maschinelles Sehen wie Objekterkennung oder Texturanalyse als auch Beispiele für die Verbesserung der Darstellung für den Menschen wie Optimierung auf bestimmte Ausgabegeräte oder Farbraumanpassungen. Die Bildverarbeitung wird relativ selten für die Messung geometrischer Größen angewendet deshalb gibt es kaum spezialisierte Algorithmen die auf die Anforderungen dieser Applikation zugeschnitten sind. Ein Trend der letzten Jahre in der Bildverarbeitung ist dass verstärkt Farbkameras eingesetzt werden wo früher nur Ein Kanal Kameras genutzt wurden. Einhergehend mit dieser Entwicklung ist der Preisverfall bei den Farbkameras. Es gibt inzwischen Farbkameras die den gleichen Preis haben wie äquivalente Ein Kanal Kameras. Deshalb ist es üblich auch für Aufgaben in denen traditionell die Farbinformation nicht genutzt wird Farbkameras einzusetzen sei es nur um dem Bediener ein angenehmeres Arbeiten zu ermöglichen. Obwohl auch bei Maschinen die mittels Bildverarbeitung geometrische Größen messen sollen Farb bzw. Mehrkanalkameras genutzt werden werden die Informationen der zusätzlichen Kanäle nicht für die Messaufgabe berücksichtigt. In dieser Arbeit werden neue Ansätze vorgestellt um die Zusatzinformation von Mehrkanalsensoren so zu nutzen dass bessere Ergebnisse bei der Messung geometrischer Größen erzielt werden. Vier verschiedene Aspekte der Kette der Bildverarbeitung werden dabei betrachtet. Zwei davon gelten für Mehrkanalbildverarbeitung im Allgemeinen und zwei weitere widmen sich speziell dem verbreitetsten Farbkameratyp: Ein Chip Sensoren mit vorgesetztem Farbfilterraster (CFA) mit Bayer Anordnung. Die zwei allgemeinen Mehrkanal Ansätze betreffen: – Gewinnung von Objektkanten Informationen mittels eines neuen Bildfilters wobei alle Kanäle berücksichtigt werden. – Kantenortsbestimmung mit Subpixelpräzision in diesen gefilterten Bildern. Die zwei Ansätze die sich speziell mit Sensoren mit CFA beschäftigen sind: – Ein neues Verfahren zur Rekonstruktion des Farbbildes aus den Rohdaten des Sensors sog. Demosaiking mit vorteilhaften Eigenschaften für Geometriemessungen d.h. ohne Verfälschung des Kantenortes. – Auswahl von geeigneten Lichtquellen unter Berücksichtigung des Zusammenwirkens der spektralen Emission der Quelle mit den spektralen Empfindlichkeiten des Sensors. Die neuen Ansätze die mit dieser Arbeit vorgestellt werden liefern einen Beitrag zur Messung geometrischer Größen bei Systemen in denen Farbkameras verbaut werden. Mit den untersuchten Verfahren können bessere Ergebnisse bzw. geringere Messunsicherheiten erreicht werden. In der vorgestellten Form und den beispielhaften Implementierungen sind sie anwendbar. Sie sind aber nicht als abgeschlossenes System zu betrachten. Vielmehr soll diese Arbeit einen neuen Weg aufzeigen Mehrkanalinformationen für Geometriemessungen bei aktuellen Messmaschinen zu nutzen und als Anregung für weiterführende Arbeiten dienen.