Der vorliegende Beitrag konzentriert sich auf die Präsentation moderner Algorithmen der Computer Vision unter Verwendung von zwei, drei oder vier Röntgenbildern einer 3D-Szene. Neben einer kurzen Einführung in die projektive Geometrie werden relevante Themen, wie die Kalibrierung der Kamera, die bifokalen, trifokalen und quadrifokalen Tensoren und Anwendungen in der Röntgendurchleuchtungsprüfung, behandelt.

Zur Anwendung dieser Theorie wird ein Ansatz zur automatischen Gußfehlererkennung und -lokalisierung vorgestellt. In Verbindung mit den klassischen Detektionsansätzen, die sich auf die Suche von Gußfehlern in einzelnen Röntgenbildern beschränken, wird in unserem vorgeschlagenen Verfahren die Korrespondenz zwischen mehreren Bildern mitberücksichtigt. Bei der Korrespondenzsuche werden die in verschiedenen Röntgenbildern detektierten Fehler auf geometrische Konsistenz überprüft: Es wird getestet, ob die Fehler die bifokalen, trifokalen und quadrifokalen Bedingungen erfüllen. Die Fehler, die sich zu anderen in Beziehung bringen lassen, werden als echte Gußfehler und die anderen als Fehldetektionen angenommen. Die potentielle Nutzung des neuen Verfahrens liegt in der Erhöhung der Robustheit der Gußfehlerdetektion. Der Abschluß des Beitrages bildet ein Beispiel aus der Automobilindustrie, das die Effektivität des Verfahrens bestätigt. Im Beitrag werden die gewonnenen Ergebnisse vorgestellt.