Fundamentals of Image Processing for Engineering - Interactive curriculae of TU Ilmenau

Naturwissenschaftliche und ingenieurwissenschaftliche Fächer des Gemeinsamen Ingenieurwissenschaftlichen Grundstudiums,

Lernergebnisse Vorlesung:

Die Studierenden beherrschen die Grundbegriffe der digitalen Bildsignalerfassung-, Bildsignalvorverarbeitung und Bildverarbeitung. Sie kennen die mathmatisch- technischen Zusammenhänge verschiedener zweidimensionaler BIldsignalfilterung, sowie Methoden zur Bildverbesserung.

Sie verfügen über Kenntnisse der Subpixelantastung zur berührungslosen ein- und zweidimensionalen  Messung. Die Studenten sind in der Lage Verfahren für die automatisierte optische Prüfung und Qualitätssicherung von Komponenten und Baugruppen im Makro-,  Mikro- und Nanometerbereich zu analysieren.

Weiterhin verfügen die Studierenden über Kenntnisse zu den Grundlagen der Farbbildverarbeitung. Sie sind in der Lage Farbräume zu transformieren und Aufgaben der Farb- und Farb-Orts-Bestimmung zu lösen.

Darüber hinaus beherrschen die Studierenden die Grundlagen der Merkmalsidentifikation und Mustererkennung im Grau- und Farbbild. Sind in der Lage Klassifikationsverfahren auf der Grundlage von Geometrie, Farb- und Texturmerkmalen wie  Fläche, Umfang, Schwerpunkt, Momente, Krümmung, Oberflächenfarbe und Oberflächenbeschaffenheit anzuwenden. Sie sind fähig Lösungen auf der Grundlage von Nächsten-Nachbar-Klassifikatoren, Template Matching und neuronalen Netze zu entwerfen.

Lernergebnisse Praktikum:

Im begleitenden Praktikum wenden die Studierenden erworbene Fachkompetenzen aus den Vorlesungen in verschiedenen Teilbereichen der industriellen Bildverarbeitung an. Nach einer Analyse der Aufgabenstellung sind Sie in der Lage geeignete Werkzeuge selbst auszuwählen, Lösungen zu entwickeln und im Experiment zu überprüfen. Als Abschluss des Praktikums konnte jede Gruppe gemeinsam eine Methode zur Lösung der gestellten Problematik entwickeln, wurde sich dabei der Leistungen und Meinungen anderer Mitkommilitonen bewusst und war in der Lage, diese Methode in einer Kurzpräsentation reflektieren.

Grundlagen der Bildverarbeitung für Ingenieure

Die Vorlesung befasst sich mit zwei großen Hauptgebieten, Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung und -erfassung sowie den Grundlagen der technischen Erkennung.

Im ersten Teil der Vorlesung werden die systemtechnischen Aspekte sowie der damit verbundene Bildaufnahmekanal erläutert. Grundlegend werden die mathematischen Methoden der Bildvorverarbeitung wie Filter, Operatoren der Bildverarbeitung und Bildverbesserung gelehrt. 

Inhaltliche Schwerpunkte Grundlagenteil

Grundlagen und Bergiffe der Industriellen Bildverarbeitung

Bildaufnahmekanal

Filtermodelle und Ableitung aufgabenspezifischer Filterkerne

AOI basierte Antastung

Automatische Kantenfindung
Ausgewählte Verfahren zur Bildverbesserung
Ausgewählte Aspekte der Prüftechnik

 Im zweiten Teil der Vorlesung erlernen die Studierenden die Grundlagen der Merkmalsidentifikation und Mustererkennung im Grau- und Farbbild. Sie  sind in der Lage Klassifikationsverfahren auf der Grundlage von Geometrie, Farb- und Texturmerkmalen wie  Fläche, Umfang, Schwerpunkt, Momente, Krümmung, Oberflächenfarbe und Oberflächenbeschaffenheit anzuwenden. Die Studierenden werden in die Lage versetzt Lösungen auf der Grundlage von Nächsten-Nachbar-Klassifikatoren, Template Matching und neuronalen Netze zu entwerfen.

Inhaltliche Schwerpunkte maschinelles Lernen / künstliche Intelligenz

Farbbildverarbeitung Grundlagen
Methoden des maschinellen Lernens

Template Matching

Neuronale Faltungsnetzwerke

Supportvektormachinen

Hauptkomponentenanalyse

Die Vorlesung wird durch Praktikumsversuche unterstützt und gibt den Studierenden die Möglichkeit einer praktischen Erprobung der vermittelten Inhalte.

Tafel, Beamer (Bilder, Grafiken, Animationen und Live-Vorführung von Algorithmen), elektronisches Vorlesungsskript

Bitte unter dem Link für das Fach einschreiben

Einschreibung Grundlagen der Bildverarbeitung für Ingenieure

[1] Brückner, Peter; Correns, Martin; Anding, Katharina: Vorlesungsskript Digitale Bildverarbeitung 2, TU Ilmenau 2012 

[2] Ernst, H. ; Einführung in die digitale Bildverarbeitung; Franzis Verlag, München 1991

[3] Jähne, B. ; Digitale Bildverarbeitung 2.Aufl. ; Springer Verlag Berlin, Heidelberg 1991

[4] Gonzalez, Rafael C.; Woods, Richard E.: Digital Image Processing; Third Edition; Pearson Prentice Hall, New Jersey 2008

Das Modul Grundlagen der Bildverarbeitung für Ingenieure mit der Prüfungsnummer 230483 schließt mit folgenden Leistungen ab:

• schriftliche Prüfungsleistung über 120 Minuten mit einer Wichtung von 100% (Prüfungsnummer: 2300677)
• Studienleistung mit einer Wichtung von 0% (Prüfungsnummer: 2300678)

Details zum Abschluss Teilleistung 2:
Praktika gemäß Testatkarte in der Vorlesungszeit

Das Modul Grundlagen der Bildverarbeitung für Ingenieure mit der Prüfungsnummer 230483 schließt mit folgenden Leistungen ab:

• schriftliche Prüfungsleistung über 120 Minuten mit einer Wichtung von 100% (Prüfungsnummer: 2300677)
• Studienleistung mit einer Wichtung von 0% (Prüfungsnummer: 2300678)

Details zum Abschluss Teilleistung 2:
Praktika gemäß Testatkarte in der Vorlesungszeit

Das Modul Grundlagen der Bildverarbeitung für Ingenieure mit der Prüfungsnummer 230483 schließt mit folgenden Leistungen ab:

• schriftliche Prüfungsleistung über 120 Minuten mit einer Wichtung von 100% (Prüfungsnummer: 2300677)
• Studienleistung mit einer Wichtung von 0% (Prüfungsnummer: 2300678)

Details zum Abschluss Teilleistung 2:
Praktika gemäß Testatkarte in der Vorlesungszeit