Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Herausforderung, die Rotationsachse von zylindrischen Objekten auch dann zuverlässig zu bestimmen, wenn nur jeweils ein kleines Fragment verfügbar ist und dieses zusätzlich Verformungen aufweist. Die manuellen Herstellungsmethoden antiker Keramikgefäße sowie die lange Lagerung der Überreste im Erdreich führen dazu, dass diese erschwerenden Bedingungen in der Archäologie besonders häufig anzutreffen sind. Zehntausende antike Scherben werden regelmäßig bei Ausgrabungen gefunden und stellen besondere Anforderungen an die fachgerechte Aufbereitung und Dokumentation - ein Prozess, den automatisierte Verfahren effektiv unterstützen können. Mit Repeated-RANSAC (RRANSAC) wird ein neuartiges Verfahren vorgestellt, das eine Grobausrichtung einer Scherbe durch Segmentierung in zylindrische Formen ermöglicht. Es basiert auf dem RANSAC-Algorithmus, einem der am weitesten verbreiteten Verfahren im Bereich des maschinellen Sehens. Anstatt jedoch wie üblich eine eindeutige Segmentierung anzustreben, wird diese wiederholt durchgeführt. Dabei wird der bei RANSAC sonst empirisch festgelegte Parameter für die Fehlertoleranz variiert. Das Ergebnis ist eine Aufteilung der Scherbe in sich überlagernde Zylinder, aus denen die Rotationsachse abgeleitet werden kann. Es wird gezeigt, wie zwei Verfahren, die auf unterschiedlichen geometrischen Eigenschaften basieren, kombiniert werden können, um das Gesamtergebnis zu verbessern. Dazu wird ein dem Stand der Forschung entsprechendes Verfahren mit RRANSAC zu einem Hybridverfahren kombiniert. Darüber hinaus wird erstmals eine Methode vorgestellt, mit der sich vorhersagen lässt, ob die Rotationsachse erfolgreich bestimmt werden konnte. Die Verfahren wurden anhand von archäologischen Keramikscherben experimentell validiert. Als Grundlage dienten 154 Scherben aus den Beständen desBiblisch-Archäologischen Instituts Wuppertal, die bei Ausgrabungen am Tell Ziraa in Jordanien aufgefunden worden sind.

This dissertation addresses the challenge of reliably determining the axis of rotation of cylindrical objects even if only a small fragment is available and it additionally shows deformations. The manual manufacturing techniques of ancient ceramic vessels and the long deposition of the remains in the ground result in these challenging conditions being particularly common in archaeology. Tens of thousands of ancient sherds are regularly found during excavations and pose a particular challenge for proper handling and documentation - a process that can be effectively supported by automated methods. Repeated-RANSAC (RRANSAC) is a novel method that provides a rough orientation of a sherd based on segmentation into cylindrical shapes. It is based on the RANSAC algorithm, one of the most widely used methods in machine vision. However, instead of aiming for a unique segmentation as usual, the algorithm repeatedly performs the segmentation. The error tolerance parameter, which otherwise is determined empirically in RANSAC, is varied. The result is a division of the sherd into overlapping cylinders, from which the axis of rotation can be derived. It is shown how two methods based on different geometric properties can be combined to improve the overall result. For this purpose, a state-of-the-art method based on surface normals is combined with RRANSAC to form a hybrid method. In addition, a method for predicting whether the axis of rotation has been successfully determined is presented for the first time. The methods were experimentally validated using archaeological pottery sherds. 154 sherds from the inventory of the Biblical Archaeological Institute Wuppertal, which were found during excavations at Tell Ziraa in Jordan, served as a foundation.