E682 – Industrielle Bildverarbeitung

Modul
Industrielle Bildverarbeitung
Machine vision
Modulnummer
E682
Version: 1
Fakultät
Elektrotechnik
Niveau
Master
Dauer
1 Semester
Turnus
Wintersemester
Modulverantwortliche/-r

Prof. Dr.-Ing. Kristina Kelber
kristina.kelber(at)htw-dresden.de
Dozent/-in(nen)

Prof. Dr.-Ing. Kristina Kelber
kristina.kelber(at)htw-dresden.de
Lehrsprache(n)

Deutsch - 80.00%
in "Industrielle Bildverarbeitung"

Englisch - 20.00%
in "Industrielle Bildverarbeitung"
ECTS-Credits

5.00 Credits

Workload

150 Stunden

Lehrveranstaltungen

4.25 SWS (2.00 SWS Vorlesung | 2.00 SWS Übung | 0.25 SWS Praktikum)
Selbststudienzeit

86.25 Stunden

Prüfungsvorleistung(en)
Keine
Prüfungsleistung(en)

Alternative Prüfungsleistung - Computerprojekt
Wichtung: 100%
in "Industrielle Bildverarbeitung"
Lehrform
  • Vorlesung
  • praktische Übungen am Rechner
Medienform
  • Vorlesungsfolien
  • MATLAB-Skripte
Lehrinhalte/Gliederung
  • Überblick: Industriekamera, Bildverarbeitungssensor (vision sensor), Intelligente Kamera (smart camera)
  • Bildaufnahme: Auswahl von Industriekameras einschließlich Optik und Beleuchtung, Softwareeinbindung, Parametrierung, Kalibrierung
  • Bildverarbeitungsalgorithmen zur Vorverarbeitung, Segmentierung, Merkmalsextraktion und Klassifikation
  • Ausgewählte Anwendungen wie z.B. Erkennung von Form/Farbe, Prüfen auf Fehler/Vollständigkeit, OCR, Objektvermessung, Objekttracking, Bestimmung des optischen Flusses
Qualifikationsziele

Die Studierenden können einfache Problemstellungen der industriellen Bildverarbeitung analysieren.

Sie können dafür geeignete Industriekameras auswählen und parametrieren.

Sie kennen grundlegende Algorithmen der industriellen Bildverarbeitung und deren Einsatzgebiete und können diese der Problemstellung entsprechend auswählen und kombinieren.

Sie verfügen über erste praktische Erfahrungen bei der selbständigen Lösung von Problemstellungen der industriellen Bildverarbeitung mittels MATLAB.
Sozial- und Selbstkompetenzen
Keine Angabe
Besondere Zulassungsvoraussetzung
Empfohlene Voraussetzungen
  • MATLAB-Grundkenntnisse
Fortsetzungsmöglichkeiten
Literatur

Literaturliste im OPAL-Kurs
Aktuelle Lehrressourcen

Lehrunterlagen werden über OPAL bereitgestellt.
Hinweise
Keine Angabe
Link zu Kurs/Lernressourcen im OPAL
Detailansicht schließen
© Modulux (Version 4.3)