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Bildverarbeitung und Mustererkennung

Modulbezeichnung: Bildverarbeitung und Mustererkennung
Modulbezeichnung (engl.): Image Processing and Pattern Recognition
Studiengang: Elektrotechnik, Master, ASPO 01.10.2005
Code: E902
SWS/Lehrform: 3V+1U (4 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte: 5
Studiensemester: 9
Pflichtfach: ja
Arbeitssprache:
Englisch/Deutsch
Prüfungsart:
Mündliche Prüfung/Projekt
Zuordnung zum Curriculum:
E902 Elektrotechnik, Master, ASPO 01.10.2005, 9. Semester, Pflichtfach
Arbeitsaufwand:
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 60 Veranstaltungsstunden (= 45 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 5 Creditpoints 150 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 105 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr.-Ing. Dietmar Brück
Dozent:
Prof. Dr.-Ing. Dietmar Brück


[letzte Änderung 13.03.2018]
Lernziele:
Das Modul Bildverarbeitung und Mustererkennung vermittelt die Anwendung der Systemtheorie auf Fragestellungen der Bildverarbeitung.
 
Die Studierenden bereiten gemeinsam die Basis für Mustererkennungsalgorithmen auf. Sie sind in der Lage diese verfahren zu analysieren und für spezeille Anwendungen zu klassifizieren. Sie können die Vor- und Nachteile der Verfahren abschätzen und somit den optimalen Einsatz der Verfahren kontrollieren.
Es werden Kompetenzen erworben, die es dem Studenten erlauben, das Zusammenwirken von Hard- und Softwarekompoenten für Bildverarbeitungssysteme zu bewerten. Der Studierende ist in der Lage, Methoden der Bildverarbeitung und Mustererkennung gezielt für praktische Aufgabenstellungen auszuwählen und geeignete Verfahren zur Gewinnung relevanter Bildinformationen zu projektieren.
Da im Rahmen des Moduls praktische Applikation aus dem Umfeld  der Qualitätssicherung  bearbeitet werden, werden praxisrelevante Anforderungen für solche Aufgabenstellungen vermittelt und können für zukünftige Aufgabenstellung übertragen werden.

[letzte Änderung 13.03.2018]
Inhalt:
1.Übersicht über die BV-Algorithmen
2.Übersicht über Kameratypen, Beleuchtung, Framegrabber, Systemsoftware
3.Mustererkennung; neuronale Netze
4.Robot-Vision
5.Spezielle Anwendungen aus den Forschungsergebnissen: Konturverfolgung,  
  Oberflächenvermessung, Vollständigkeitsprüfung, Sicherheitstechnik, Auswertung  
  bewegter Bilder in der Medizintechnik, autonomes Fahren, Industrie 4.0

[letzte Änderung 13.03.2018]
Lehrmethoden/Medien:
Skript, Folien, Beamer, PC, CD; Projekt

[letzte Änderung 13.03.2018]
Literatur:
Zu Beginn der Vorlesung wird eine CD mit komplettem Unterrichtsmaterial ausgegeben, darin enthalten ist auch eine komplette Literaturliste, die ständig aktualisiert wird.

[letzte Änderung 07.01.2010]
[Fri Jun  5 06:43:50 CEST 2020, CKEY=ebum, BKEY=em, CID=E902, LANGUAGE=de, DATE=05.06.2020]