AG-Treffen 2026/02/04 3D-Massen-Digitalisierung von Keramik: Unterschied zwischen den Versionen

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[[Kategorie:Protokolle 2026]]
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Protokoll vom 04.02.2026, 11:00 Uhr


= Protokoll vom 04.02.2026, 11:00 Uhr =
= Neue Mitglieder =
 
== Neue Mitglieder ==
* Roland Clauß – [https://dr-clauss.de/ Webseite]
* Roland Clauß – [https://dr-clauss.de/ Webseite]
* Berit Hildebrandt (VZG)
* Berit Hildebrandt (VZG)
* Florian Hermann (Universität Marburg, Geophysik / Archäologie)
* Florian Hermann (Universität Marburg, Geophysik / Archäologie)


== Begrüßung & Informationen zur AG3D ==
= Werkstattbericht: Michael Rummel =
 
=== Links & Ressourcen ===
* Wiki: https://ag3d.org
* Mailingliste abonnieren: https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d
* Protokolle: https://ag3d.org/index.php/Protokolle
* Videos (YouTube): https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA
* Tassen-Benchmark: https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark
* Miro-Board: https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/
 
== Werkstattbericht: Michael Rummel ==
'''Thema:''' 3D-Massen-Digitalisierung von Keramik   
'''Thema:''' 3D-Massen-Digitalisierung von Keramik   
'''Untertitel:''' Structure-from-Motion als Methode zur Massendokumentation und Analyse von Keramikscherben – eine Fallstudie zu phönizischem Geschirr
'''Untertitel:''' Structure-from-Motion als Methode zur Massendokumentation und Analyse von Keramikscherben – eine Fallstudie zu phönizischem Geschirr


=== Hintergrund ===
== Präsentation ==
* Bereits bestehende Studien zur Digitalisierung von Keramik (z.B. Karasik, Smilansky 2008).
* kurzer Überblick SfM Vorgang
* Projekt DACORD:
* schon einige Studien zur Digitalisierung von Keramik (2008 Karasik, Smilansky)
** https://github.com/jwilczek-dotcom/DACORD
* DACORD (https://github.com/jwilczek-dotcom/DACORD, https://jwilczek.com/tag/automatic-pottery-orientation/ )
** https://jwilczek.com/tag/automatic-pottery-orientation/
* Di Angelo, Di Stefano (2018) Automatische Analyse  
* Di Angelo, Di Stefano (2018): Automatische Analyse.
* Ausgangssituation: Stromprobleme und Hitze -> nicht gut für teure Geräte
* Artikel: https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/opar-2020-0133/html
* SfM ist eine kostengünstige, einfache und effektive Alternative (https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/opar-2020-0133/html )
* Weiterer Artikel: https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/opar-2024-0011/html
* Getestet, mit Studierenden und Personen ohne Erfahrung (Projekt: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/453707845)
* DFG-Projekt: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/453707845
* Aufbau: Lichtzelt, "Baum" mit etwa 8 bis 9 Klammern für Keramikfragmente, Marker
 
* 24 Winkel (durch Drehteller), ca. 13 Minuten pro "Baum", zwei Durchgänge pro Baum, mehrere Stationen mit Bäumen
=== Ausgangssituation ===
* Probleme des Fokus und der Schärfetiefe, Autofokus ausgeschaltet, einmal getestet und positioniert (mit Magnet ausgerichtet?!)
* Stromprobleme und Hitze → problematisch für teure Geräte.
* Die Fotos, die aus der dem Bereich der Schärfe liegen haben Auswirkungen auf die Textur
* SfM als kostengünstige, einfache und effektive Alternative.
* Zwei Durchgänge, je 15 Minuten, nach dem ersten Vorgang werden die Scherben gedreht
* Durchführung auch mit Studierenden und Personen ohne Vorerfahrung möglich.
* Ergebnis: etwa 120 Scherben pro Tag, Teilnehmer ohne Erfahrung
 
* alles möglich trotz vieler Stromausfälle
=== Aufnahme-Setup ===
* Foto Processing wurde off-site durchgeführt
* Lichtzelt.
* mit Metashape, aber auch in Meshroom oder Realitycapture möglich
* „Baum“ mit ca. 8–9 Klammern für Keramikfragmente.
* Feste Marker, mit Python Skript ausgewertet, besser und fehlerfreier, vorher mit Lineal als Maßstab
* Feste Marker.
* für Forschungsfrage ist vollständiges Modell und Textur nicht notwendig, daher kein Merging der zwei Seiten
* Drehteller mit 24 Winkeln.
* Morphometrie ist wichtiger, diese ist durch beide Vorgänge zu erhalten
* Ca. 13 Minuten pro Baum, zwei Durchgänge pro Baum.
* warum beide Vorgänge, um bei Fehlern ein weiteres Modell zu haben, zusätzlich kann man die Rohdaten für weitere Prozesse nutzen
* Mehrere Stationen parallel.
* produziert eine riesige Menge Daten, Rohdaten werden in Heidelberg FAIR gespeichert
* Ca. 120 Scherben pro Tag (mit unerfahrenen Teilnehmenden).
* Verfahren= schnell und robust, aber nicht unglaublich kostengünstig -> Infrastruktur (Rechner, Personen für die Bearbeitung, Speicher, Stromverbrauch)
 
* Phd Projekt: Phoenician Tableware: Unterschiede identifizieren, Produktionseinheiten erkennen, Anhand von Merkmalen quantitative Analyse durchführen
=== Technische Aspekte ===
* Datenaufnahme: über DACORD ausgerichtet, Ausrichtung mit Gigamesh kontrolliert
* Autofokus deaktiviert; einmalige manuelle Fokussierung.
* Vermessung, keine frei zugängliche Software -> eigenes Programm in Python, wird mit Dissertation veröffentlicht
* Probleme mit Schärfentiefe → Einfluss auf Textur.
* Algorithmus produziert im Batchprozess die typische archäologische Zeichnung, Position der Rotationsachse, Randneigung und Dicke, Export der morphometrischen Daten in csv
* Zwei Durchgänge: Nach erstem Vorgang werden die Scherben gedreht.
* Vergleichsobjekte, aus Zeichungen 3D Modelle erstellt = Simulierte Scherben
* Foto-Processing off-site.
* Datenbank (MariaDB+ php Frontend) soll mit Dissertation veröffentlicht werden
* Software: Metashape, alternativ Meshroom oder RealityCapture.
* Laserprofiler: Ausrichtung per Hand, nur ein Profil
* Marker-Auswertung mit Python-Skript (präziser als Lineal-Maßstab).
* Test: mehrere Unerfahrene richten Scherben per Hand aus (Durchmesser als Proxy für korrekte Ausrichtung. Erfahrene Person richtet ebenfalls mit Hand aus und alle Objekte nochmal mit 3D Ausrichtung und Automatischer Vermessung: kein Unterschied zwischen Ergebnissen der Erfahrenen Person und Automatischen Messungen, aber 3D Modelle präziser / einheitlicher
* Kein Merging der beiden Seiten notwendig (Fokus auf Morphometrie).
* Rohdaten werden in Heidelberg FAIR gespeichert.
* Hoher Infrastrukturbedarf (Rechner, Personal, Speicher, Strom).
 
=== Datenverarbeitung & Auswertung ===
* Ausrichtung über DACORD, Kontrolle mit Gigamesh.
* Eigenes Python-Programm zur Vermessung (nicht frei zugänglich).
* Batchprozess erzeugt:
** Archäologische Zeichnung
** Position der Rotationsachse
** Randneigung
** Wanddicke
** Export morphometrischer Daten (CSV)
* Vergleichsobjekte: 3D-Modelle aus Zeichnungen (simulierte Scherben).
* Datenbank (MariaDB + PHP-Frontend) soll mit Dissertation veröffentlicht werden.
 
=== Vergleichsmethoden ===
* Laserprofiler: manuelle Ausrichtung, nur ein Profil.
* Testreihe:
** Mehrere Unerfahrene richten per Hand aus (Durchmesser als Proxy).
** Erfahrene Person richtet ebenfalls per Hand aus.
** Alle Objekte zusätzlich mit 3D-Ausrichtung & automatischer Vermessung.
* Ergebnis:
** Kein Unterschied zwischen erfahrener Person und automatischer Messung.
** 3D-Modelle jedoch präziser und einheitlicher.
 
=== Diskussion & Fragen ===
* Entfernung der Klammern:
** Manuell in 3D herausgeschnitten.
** Keine schnelle automatische Lösung gefunden.
* Bildformat:
** TIF vs. JPG getestet → kein Unterschied in Prozessierungszeit.
** Hohe Qualität führte teils zu Segmentierungsproblemen.
** Agisoft-Algorithmus als „Blackbox“, Wunsch nach Alternativen.
* Fokus-Stacking: bisher unbekannt, nicht getestet.
* Magnet-Ausrichtung:
** Verhältnis 1/3 zu 2/3.
** Stabmagnet mit Target, 80 cm Abstand.
** Magnetismus selbst unerheblich.
* Idee: Gestell mit drei Kameras gleichzeitig → Kostenfaktor.
* Anzahl Scherben pro Baum:
** Standard: 8.
** Kleine Fragmente: bis 10–12 möglich.
** Zu viele Objekte → Überlappungen.
* Test weiterer Kamerasysteme:
** Micro Four Thirds (MFT)
** APS-C
 
== Offene Runde ==
(keine Punkte protokolliert)
 
== Sonstiges ==
(keine Punkte protokolliert)


== Chat ==
== Fragerunde ==
(keine Einträge protokolliert)
* Klammern, manuell in 3D rausgeschnitten? Nicht möglich eine schnelle automatische Lösung zu finden, ging auch manuell schnell
* in TIF umgewandelt, hätte jpg eventuell auch gereicht? Tiefenschärfe mit Automatischen Fokusdeck lösen? Sehr hohe Qualität, am Ende sinnvoll? Fokusdeck unbekannt, Test TIF und jpg, kein Unterschied in Prozessierungszeit, erst mittlere/hohe Qualität produziert, Probleme in der Segmentierung, Agisoft Algorithmus ist die größte Blackbox, Wunsch nach Wechsel
* Artikel: https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/opar-2024-0011/html
* Magnet Ausrichtung? 1/3 und 2/3 Verhältnis, Stabmagent mit Target, 80 cm Abstand, fokussiert und positioniert, Magnetismus dabei unerheblich.
* Idee, Gestell und drei Kameras gleichzeitig, aber Kostenfaktor
* 8 Scherben pro Baum? Größe der Fragmente -> zu viele Objekte führt zu Überlappungen, kleinere Fragmente kann auch 10-12 Objekte tragen
* Andere Kameras ausprobieren: MFT (Micro Four Thirds), APS-C

Aktuelle Version vom 1. April 2026, 08:54 Uhr

Protokoll vom 04.02.2026, 11:00 Uhr

Neue Mitglieder

  • Roland Clauß – Webseite
  • Berit Hildebrandt (VZG)
  • Florian Hermann (Universität Marburg, Geophysik / Archäologie)

Werkstattbericht: Michael Rummel

Thema: 3D-Massen-Digitalisierung von Keramik Untertitel: Structure-from-Motion als Methode zur Massendokumentation und Analyse von Keramikscherben – eine Fallstudie zu phönizischem Geschirr

Präsentation

  • kurzer Überblick SfM Vorgang
  • schon einige Studien zur Digitalisierung von Keramik (2008 Karasik, Smilansky)
  • DACORD (https://github.com/jwilczek-dotcom/DACORD, https://jwilczek.com/tag/automatic-pottery-orientation/ )
  • Di Angelo, Di Stefano (2018) Automatische Analyse
  • Ausgangssituation: Stromprobleme und Hitze -> nicht gut für teure Geräte
  • SfM ist eine kostengünstige, einfache und effektive Alternative (https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/opar-2020-0133/html )
  • Getestet, mit Studierenden und Personen ohne Erfahrung (Projekt: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/453707845)
  • Aufbau: Lichtzelt, "Baum" mit etwa 8 bis 9 Klammern für Keramikfragmente, Marker
  • 24 Winkel (durch Drehteller), ca. 13 Minuten pro "Baum", zwei Durchgänge pro Baum, mehrere Stationen mit Bäumen
  • Probleme des Fokus und der Schärfetiefe, Autofokus ausgeschaltet, einmal getestet und positioniert (mit Magnet ausgerichtet?!)
  • Die Fotos, die aus der dem Bereich der Schärfe liegen haben Auswirkungen auf die Textur
  • Zwei Durchgänge, je 15 Minuten, nach dem ersten Vorgang werden die Scherben gedreht
  • Ergebnis: etwa 120 Scherben pro Tag, Teilnehmer ohne Erfahrung
  • alles möglich trotz vieler Stromausfälle
  • Foto Processing wurde off-site durchgeführt
  • mit Metashape, aber auch in Meshroom oder Realitycapture möglich
  • Feste Marker, mit Python Skript ausgewertet, besser und fehlerfreier, vorher mit Lineal als Maßstab
  • für Forschungsfrage ist vollständiges Modell und Textur nicht notwendig, daher kein Merging der zwei Seiten
  • Morphometrie ist wichtiger, diese ist durch beide Vorgänge zu erhalten
  • warum beide Vorgänge, um bei Fehlern ein weiteres Modell zu haben, zusätzlich kann man die Rohdaten für weitere Prozesse nutzen
  • produziert eine riesige Menge Daten, Rohdaten werden in Heidelberg FAIR gespeichert
  • Verfahren= schnell und robust, aber nicht unglaublich kostengünstig -> Infrastruktur (Rechner, Personen für die Bearbeitung, Speicher, Stromverbrauch)
  • Phd Projekt: Phoenician Tableware: Unterschiede identifizieren, Produktionseinheiten erkennen, Anhand von Merkmalen quantitative Analyse durchführen
  • Datenaufnahme: über DACORD ausgerichtet, Ausrichtung mit Gigamesh kontrolliert
  • Vermessung, keine frei zugängliche Software -> eigenes Programm in Python, wird mit Dissertation veröffentlicht
  • Algorithmus produziert im Batchprozess die typische archäologische Zeichnung, Position der Rotationsachse, Randneigung und Dicke, Export der morphometrischen Daten in csv
  • Vergleichsobjekte, aus Zeichungen 3D Modelle erstellt = Simulierte Scherben
  • Datenbank (MariaDB+ php Frontend) soll mit Dissertation veröffentlicht werden
  • Laserprofiler: Ausrichtung per Hand, nur ein Profil
  • Test: mehrere Unerfahrene richten Scherben per Hand aus (Durchmesser als Proxy für korrekte Ausrichtung. Erfahrene Person richtet ebenfalls mit Hand aus und alle Objekte nochmal mit 3D Ausrichtung und Automatischer Vermessung: kein Unterschied zwischen Ergebnissen der Erfahrenen Person und Automatischen Messungen, aber 3D Modelle präziser / einheitlicher

Fragerunde

  • Klammern, manuell in 3D rausgeschnitten? Nicht möglich eine schnelle automatische Lösung zu finden, ging auch manuell schnell
  • in TIF umgewandelt, hätte jpg eventuell auch gereicht? Tiefenschärfe mit Automatischen Fokusdeck lösen? Sehr hohe Qualität, am Ende sinnvoll? Fokusdeck unbekannt, Test TIF und jpg, kein Unterschied in Prozessierungszeit, erst mittlere/hohe Qualität produziert, Probleme in der Segmentierung, Agisoft Algorithmus ist die größte Blackbox, Wunsch nach Wechsel
  • Artikel: https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/opar-2024-0011/html
  • Magnet Ausrichtung? 1/3 und 2/3 Verhältnis, Stabmagent mit Target, 80 cm Abstand, fokussiert und positioniert, Magnetismus dabei unerheblich.
  • Idee, Gestell und drei Kameras gleichzeitig, aber Kostenfaktor
  • 8 Scherben pro Baum? Größe der Fragmente -> zu viele Objekte führt zu Überlappungen, kleinere Fragmente kann auch 10-12 Objekte tragen
  • Andere Kameras ausprobieren: MFT (Micro Four Thirds), APS-C
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