| Dauer | 2 SWS |
| Art | Vorlesung |
| Semester | SS2017 |
| Vortragende | Prof. Dr. Carsten Steger |
| Lehrziel | 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 können diese Kenntnisse und Fähigkeiten nutzen, um industrielle Bildverarbeitungsanwendungen zu lösen. |
| Sprache | Deutsch |
| Termine | Siehe TUMonline |
| Prüfung | Die Prüfung über die Vorlesung erfolgt schriftlich (Dauer: 60 Minuten) oder mündlich (Dauer 30 Minuten). Die Anmeldung erfolgt über TUMonline. |
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:
Die Folien zur Vorlesung werden rechtzeitig vor Beginn der jeweiligen Vorlesung in Moodle zur Verfügung gestellt.