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TUM Department of Informatics
Technical University of Munich

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Bildverstehen I: Methoden der industriellen Bildverarbeitung (IN2023)

Dauer2 SWS
ArtVorlesung
SemesterSS2012
VortragendeProf. Dr. Carsten Steger
LehrzielTeilnehmer 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 können diese Kenntnisse und Fähigkeiten nutzen, um industrielle Bildverarbeitungsanwendungen zu lösen.
SpracheDeutsch
TerminFr. 8:30-10:00, MI 00.08.038; Vorlesungsbeginn: 20.4.2012
PrüfungDie Prüfung über die Vorlesung erfolgt mündlich (Dauer: 30 Minuten). Die Anmeldung zur Prüfung erfolgt über die üblichen Anmeldungswege. Zur Vereinbarung eines Termins für die Prüfung kontaktieren Sie mich bitte zusätzlich per E-Mail.


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 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
  • Radiometrische Kalibrierung

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