Lackierte Oberflächen werden als „nicht kooperative“ Oberflächen betrachtet und stellen eine große Herausforderung für automatische Inspektionssysteme vor. Letzteres ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass die Defekte auf diesen Oberflächen ganz unbemerkbar unter bestimmten Beleuchtungs- und Beobachtungsbedingungen erscheinen können. Zusätzlich präsentiert Holz als ein natürlicher Werkstoff hohe Variabilität innerhalb und zwischen Arten, welches eine automatische Sichtprüfung erheblich erschwert. Aus diesen Gründen enthält ein einziges Bild einer Oberfläche nicht genügend Information, um einen Defekt zu erkennen und ggf. zu klassifizieren. In diesem Sinne kommen Bildserien mit variabler Beleuchtungs- und Beobachtungsrichtung zum Einsatz, welche durch geeignete Algorithmen fusioniert werden müssen.

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung von Methoden zur automatischen Erkennung, Identifizierung und Klassifikation von Defekten auf lackierten Holzoberflächen auf der Grundlage von Beleuchtungstechnik und Bildfusion. Diese Methoden müssen eine zuverlässige Erkennung von Defekten gewährleisten. Außerdem müssen sie unabhängig von der Holztextur und schließlich angemessen für die Integration in den industriellen Bereich sein.