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

Aus AG3D
Zur Navigation springen Zur Suche springen
← Zum vorherigen VersionsunterschiedZum nächsten Versionsunterschied →
Keine Bearbeitungszusammenfassung
Keine Bearbeitungszusammenfassung
Zeile 1: Zeile 1:
[[Kategorie:Protokolle 2026]]
[[Kategorie:Protokolle 2026]]


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/)
* Berit Hildebrandt (VZG)
Berit Hildebrandt (VZG)
* Florian Hermann (Universität Marburg, Geophysik / Archäologie)
Florian Hermann (Uni Marburg Geophysik, Archäologie)


== Begrüßung & Informationen zur AG3D ==


Begrüßung & Informationen zur AG3D
=== Links & Ressourcen ===
=================================
* Wiki: https://ag3d.org
Links & Ressourcen:
* Mailingliste abonnieren: https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d
Wiki: <https://ag3d.org>
* Protokolle: https://ag3d.org/index.php/Protokolle
Mailingliste abonnieren: <https://www.listserv.dfn.de/sympa/subscribe/ag3d>
* Videos (YouTube): https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA
Protokolle: <https://ag3d.org/index.php/Protokolle>
* Tassen-Benchmark: https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark
Videos: <https://www.youtube.com/channel/UCgacyn-2vUVvVG3tySHpovA>
* Miro-Board: https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/
Tassen-Benchmark: <https://ag3d.org/index.php/Tassenbenchmark>
Miro-Board: <https://miro.com/app/board/o9J_l-VOz-g=/>


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


kurzer Überblick SfM Vorgang
=== Hintergrund ===
schon einige Studien zur Digitalisierung von Keramik (2008 Karasik, Smilansky)
* Bereits bestehende Studien zur Digitalisierung von Keramik (z.B. Karasik, Smilansky 2008).
DACORD (https://github.com/jwilczek-dotcom/DACORD, https://jwilczek.com/tag/automatic-pottery-orientation/ )
* Projekt DACORD:
Di Angelo, Di Stefano (2018) Automatische Analyse  
** https://github.com/jwilczek-dotcom/DACORD
Ausgangssituation: Stromprobleme und Hitze -> nicht gut für teure Geräte
** https://jwilczek.com/tag/automatic-pottery-orientation/
SfM ist eine kostengünstige, einfache und effektive Alternative (https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/opar-2020-0133/html )
* Di Angelo, Di Stefano (2018): Automatische Analyse.
Getestet, mit Studierenden und Personen ohne Erfahrung (Projekt: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/453707845)
* Artikel: https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/opar-2020-0133/html
Aufbau: Lichtzelt, "Baum" mit etwa 8 bis 9 Klammern für Keramikfragmente, Marker
* Weiterer Artikel: https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/opar-2024-0011/html
24 Winkel (durch Drehteller), ca. 13 Minuten pro "Baum", zwei Durchgänge pro Baum, mehrere Stationen mit Bäumen
* DFG-Projekt: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/453707845
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


Fragen:
=== Ausgangssituation ===
Klammern, manuell in 3D rausgeschnitten? Nicht möglich eine schnelle automatische Lösung zu finden, ging auch manuell schnell
* Stromprobleme und Hitze → problematisch für teure Geräte.
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
* SfM als kostengünstige, einfache und effektive Alternative.
Artikel: https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/opar-2024-0011/html
* Durchführung auch mit Studierenden und Personen ohne Vorerfahrung möglich.
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


Offene Runde
=== Aufnahme-Setup ===
===========
* Lichtzelt.
* „Baum“ mit ca. 8–9 Klammern für Keramikfragmente.
* Feste Marker.
* Drehteller mit 24 Winkeln.
* Ca. 13 Minuten pro Baum, zwei Durchgänge pro Baum.
* Mehrere Stationen parallel.
* Ca. 120 Scherben pro Tag (mit unerfahrenen Teilnehmenden).


=== Technische Aspekte ===
* Autofokus deaktiviert; einmalige manuelle Fokussierung.
* Probleme mit Schärfentiefe → Einfluss auf Textur.
* Zwei Durchgänge: Nach erstem Vorgang werden die Scherben gedreht.
* Foto-Processing off-site.
* Software: Metashape, alternativ Meshroom oder RealityCapture.
* Marker-Auswertung mit Python-Skript (präziser als Lineal-Maßstab).
* Kein Merging der beiden Seiten notwendig (Fokus auf Morphometrie).
* Rohdaten werden in Heidelberg FAIR gespeichert.
* Hoher Infrastrukturbedarf (Rechner, Personal, Speicher, Strom).


Sonstiges
=== 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.


Chat
=== 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 ==
(keine Einträge protokolliert)

Version vom 25. Februar 2026, 17:00 Uhr


Protokoll vom 04.02.2026, 11:00 Uhr

Neue Mitglieder

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

Begrüßung & Informationen zur AG3D

Links & Ressourcen

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

Hintergrund

Ausgangssituation

  • Stromprobleme und Hitze → problematisch für teure Geräte.
  • SfM als kostengünstige, einfache und effektive Alternative.
  • Durchführung auch mit Studierenden und Personen ohne Vorerfahrung möglich.

Aufnahme-Setup

  • Lichtzelt.
  • „Baum“ mit ca. 8–9 Klammern für Keramikfragmente.
  • Feste Marker.
  • Drehteller mit 24 Winkeln.
  • Ca. 13 Minuten pro Baum, zwei Durchgänge pro Baum.
  • Mehrere Stationen parallel.
  • Ca. 120 Scherben pro Tag (mit unerfahrenen Teilnehmenden).

Technische Aspekte

  • Autofokus deaktiviert; einmalige manuelle Fokussierung.
  • Probleme mit Schärfentiefe → Einfluss auf Textur.
  • Zwei Durchgänge: Nach erstem Vorgang werden die Scherben gedreht.
  • Foto-Processing off-site.
  • Software: Metashape, alternativ Meshroom oder RealityCapture.
  • Marker-Auswertung mit Python-Skript (präziser als Lineal-Maßstab).
  • 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

(keine Einträge protokolliert)

Abgerufen von „https://ag3d.org/index.php?title=AG-Treffen_2026/02/04_3D-Massen-Digitalisierung_von_Keramik&oldid=2096“