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Moduldetails
Industrielle Bildverarbeitung
Fakultät für Informatik
TUINFIN
6
1
4
IN2369
Zuordnungen zu SPO-Versionen
Lehrveranstaltungen und Prüfungsveranstaltungen
Beschreibungen
19S
Export
Allgemeine Daten (Modulhandbuch)
Master
Einsemestrig
Wintersemester
Deutsch
Arbeitsaufwand (Work Load)
180
60
120
Studien- und Prüfungsleistungen
Prüfungsart: Klausur (90 min) oder mündliche Prüfung (30 min)
Die Prüfungsleistung wird in Form einer Klausur oder einer mündlichen Prüfung erbracht. Anwendungsaufgaben überprüfen die Fähigkeit, realistische Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung zu analysieren, zu bewerten und zu entwickeln. Wissensfragen überprüfen die Vertrautheit mit den Hardware-Komponenten und Algorithmen der industriellen Bildverarbeitung sowie die Angemessenheit der Auswahl der Hardware-Komponenten und Algorithmen zur Lösung einer bestimmten Anwendung.
N
J
Beschreibung
Die Vorlesung setzt ein abgeschlossenes Bachelorstudium in einer Ingenieur- oder Naturwissenschaft voraus. Insbesondere setzt die Vorlesung Kenntnisse der folgenden Gebiete voraus:
- Lineare Algebra (lineare Transformationen zwischen Vektorräumen in Matrixalgebra)
- Analysis (Reihen, Differentiation und Integration ein- und zweidimensionaler Funktionen
- Wahrscheinlichkeitstheorie
Teilnehmer der Vorlesung verstehen die wesentlichen Hardware-Komponenten eines industriellen Bildverarbeitungssystems, sowie die Theorie, Datenstrukturen und Implementierung der wichtigsten Algorithmen der industriellen Bildverarbeitung. Sie sind in der Lage, Bildverarbeitungsaufgaben zu analysieren und zu bewerten und können diese Kenntnisse und Fähigkeiten nutzen, um industrielle Bildverarbeitungsanwendungen zu entwickeln.
Die Vorlesung gibt eine detaillierte Beschreibung der praxisrelevanten Methoden und Algorithmen, die zur Lösung von Anwendungen in der industriellen Bildverarbeitung verwendet werden. Die Auswahl der Verfahren orientiert sich an den häufigsten Einsatzgebieten der Bildverarbeitung in der Industrie: Lageerkennung, Form- und Maßprüfung, Beschriftungserkennung und Objekterkennung. Der Schwerpunkt der Vorlesung ist die Beschreibung der Verfahren und ihrer Grundlagen. Beispiele aus der Praxis zeigen die typischen Anwendungen, in denen die vorgestellten Verfahren eingesetzt werden. Im einzelnen werden folgende Themenbereiche behandelt:

- Bildaufnahme
- Bildverbesserung
- Segmentation und Merkmalsextraktion
- Morphologie
- Kantenextraktion
- Segmentation und Anpassung von geometrischen Primitiven
- Kamerakalibrierung
- Template Matching
- Stereo-Rekonstruktion
- Klassifikation
- Beschriftungserkennung (OCR)
- Farbbildverarbeitung
- Hand-Auge-Kalibrierung
- Objekterkennung
Vorlesung (Präsentation von Folien und Vorstellung interaktiver
Beispiele)
PowerPoint
Carsten Steger, Markus Ulrich, Christian Wiedemann: Machine Vision Algorithms and Applications; 2. Auflage, Wiley-VCH, Weinheim, 2018
Modulverantwortliche*r
Daniel Cremers