Technische Universität Ilmenau

Acquisition and Processing of 3D Data - Modultafeln of TU Ilmenau

The Modultafeln have a pure informational character. The legally binding information can be found in the corresponding Studienplan and Modulhandbuch, which are served on the pages of the course offers. Please also pay attention to this legal advice (german only). Information on place and time of the actual lectures is served in the Vorlesungsverzeichnis.

subject properties subject number 239 - common information
subject number239
departmentDepartment of Mechanical Engineering
ID of group2362 (Group for Quality Assurance and Industrial Image Processing)
subject leader Dr. Rico Nestler
languageDeutsch
term Sommersemester
previous knowledge and experience

gute Kenntnisse in Physik, Mathematik aber auch Informations- bzw. Nachrichtentechnik (Vorlesungen zur Systemtheorie, Signale & Systeme), hilfreich Systemtechnik und Systemtheorie der Bildverarbeitung (Prof. Notni) empfohlen Grundlagen der Bildverarbeitung und Mustererkennung (Computervision I), Grundlagen der Farbbildverarbeitung (Computervision II)

learning outcome

Der Hörer erhält einen umfassenden Überblick zu Verfahren der Rekonstruktion von Objektoberflächen oder zur Abstandsanalyse ausgewählter Szenen-/Objektpunkte in dreidimensionalen Szenen. Dabei werden die systemtechnischen Aspekte, die theoretischen Grundlagen sowie die Methoden / Verfahren zur Ableitung räumlich, geometrischer Szeneninformationen aus digitalen Bildern diskutiert.

Aufbauend auf den vermittelten Inhalten ist der Hörer befähigt, sein Wissen in konkreten Anwendungen in einem der oben genannten Felder einzusetzen bzw. im Rahmen weiterer Vorlesungen zur angewandten Bildverarbeitung an der TU Ilmenau auszubauen.

content

Die Veranstaltung Erfassung und Verarbeitung von 3D-Daten (3D-Bildverarbeitung) widmet sich technischen Ansätzen zur Gewinnung von Tiefeninformationen, den dabei erforderlichen Datenverarbeitungsaspekten. Der Schwerpunkt liegt auf optischen Ansätzen zur 3D-Datenerfassung, den zugehörigen systemtechnischen Realisierungen, den notwendigen theoretischen Grundlagen sowie Methoden / Verfahren der (Bild)Datenverarbeitung. 

Mögliche Anwendungsgebiete dieser Techniken sind heutzutage sehr vielfältig und weit verbreitet, z.B. computergrafische Modellierungen dreidimensionaler Objekte (Reverse Engineering), Abstandsmessungen in selbstfahrenden Fahrzeugen oder zur Fahrerassistenz, Oberflächeninspektionen oder Prüfungen auf Maßhaltigkeit in der Qualitätssicherung, Lageschätzungen oder Hindernislokalisierung in der Robotik bzw. der Sicherheitstechnik. Verfahren zur Gestaltsrekonstruktion beinhalten in starkem Maße Elemente und Techniken der klassischen Bildverarbeitung. Genauso sind zur Erfüllung von Erkennungsaufgaben mit monokularer Bildverarbeitung heutzutage zunehmend 3D-Aspekte zu berücksichtigen.

Die Verarbeitungsaspekte zur Gewinnung der 3D-Information werden in der Vorlesung ansatzbezogen diskutiert. Die ausführliche Darstellung des klassischen Verfahrens der Stereo- und Multikamera-Vision wird durch aktuelle Ansätze, wie die Weißlichtinterferometrie, die Fokusvariation oder das Time of Flight-Prinzip ergänzt. Die Veranstaltung schließt im Grundlagenteil wichtige systemtechnische, optische und geometrische Gesetzmäßigkeiten von Bildaufnahmeprozessen sowie Grundzüge der projektiven Geometrie ein.

Vorlesungsinhalte

  • Einleitung
    • Historische und wahrnehmungsphysiologische Aspekte der 3D-Erfassung
    • Überblick zu technischen Grundansätzen zur optischen 3D-Erfassung
  • Grundlagen
    • Algebraische Beschreibung von geometrischen Transformationen, Abbildungen und Messanordnungen
    • Optische Grundlagen
  • Binokularer / multiokularer inkohärent optischer Ansatz zur 3D-Erfassung
    • Primärdatenaufbereitung
    • Tsai-Modellierung von Messkameras
    • Polynokulare Messanordnungen und -systemkalibrierung
    • Korrespondenzsuche in Bildern: Constraints und Algorithmen
    • Subpixelgenaues Erfassen von Strukturorten
    • Musterprojektion und Verfahren mit strukturiertem Licht
    • Anwendungen
  • Monokular inkohärent optische Verfahren zur 3D-Erfassung
    • Depth from -Motion, -Shading, -Texture, -Fokus: Prinzipien und Randbedingungen der praktischen Anwendung
  • Praxisrelevante weitere Ansätze zur 3D-Erfassung

 Die Veranstaltung ist begleitet von Übungen bzw. Exkursionen, in denen Vorlesungsinhalte nachbereitet und vertieft diskutiert werden.

media of instruction

elektronisches Vorlesungsskript "Erfassung und Verarbeitung von 3D-Daten", Übungsunterlagen

http://vision.middlebury.edu/stereo/

literature / references

siehe Rubrik Literatur in der Fachbeschreibung

evaluation of teaching

Pflichtevaluation:

Freiwillige Evaluation:

SS 2014 (Vorlesung)

SS 2015 (Vorlesung, Übung)

SS 2016 (Vorlesung, Übung)

SS 2017 Vorlesung, Übung)

Hospitation:

Details in major Master Informatik 2013, Master Ingenieurinformatik 2014, Master Optische Systemtechnik/Optronik 2017, Master Medientechnologie 2017
subject nameAcquisition and Processing of 3D Data
examination number2200101
credit points5
on-campus program (h)34
self-study (h)116
Obligationobligatory elective
examwritten examination performance, 60 minutes
details of the certificate

schriftliche Prüfung  60 min, mündliches Prüfungsgespräch nach Vereinbarung

Signup details for alternative examinations

Pflichtevaluation:


Freiwillige Evaluation:


SS 2014 (Vorlesung)


SS 2015 (Vorlesung, Übung)


SS 2016 (Vorlesung, Übung)


SS 2017 Vorlesung, Übung)


Hospitation:

maximum number of participants
Details in major Master Medientechnologie 2009, Master Informatik 2009, Master Medientechnologie 2013
subject nameAcquisition and Processing of 3D Data
examination number2200101
credit points4
on-campus program (h)34
self-study (h)86
Obligationobligatory
examwritten examination performance, 60 minutes
details of the certificate

schriftliche Prüfung  60 min, mündliches Prüfungsgespräch nach Vereinbarung

Signup details for alternative examinations

Pflichtevaluation:


Freiwillige Evaluation:


SS 2014 (Vorlesung)


SS 2015 (Vorlesung, Übung)


SS 2016 (Vorlesung, Übung)


SS 2017 Vorlesung, Übung)


Hospitation:

maximum number of participants
Details in major Master Ingenieurinformatik 2009, Master Informatik 2013
subject nameAcquisition and Processing of 3D Data
examination number2200449
credit points
on-campus program (h)
self-study (h)
Obligationobligatory
examnone
details of the certificate

schriftliche Prüfung  60 min, mündliches Prüfungsgespräch nach Vereinbarung

Signup details for alternative examinations

Pflichtevaluation:


Freiwillige Evaluation:


SS 2014 (Vorlesung)


SS 2015 (Vorlesung, Übung)


SS 2016 (Vorlesung, Übung)


SS 2017 Vorlesung, Übung)


Hospitation:

maximum number of participants
Details in major Master Informatik 2009
subject nameAcquisition and Processing of 3D Data
examination number2200101
credit points4
on-campus program (h)34
self-study (h)86
Obligationobligatory elective
examwritten examination performance, 60 minutes
details of the certificate

schriftliche Prüfung  60 min, mündliches Prüfungsgespräch nach Vereinbarung

Signup details for alternative examinations

Pflichtevaluation:


Freiwillige Evaluation:


SS 2014 (Vorlesung)


SS 2015 (Vorlesung, Übung)


SS 2016 (Vorlesung, Übung)


SS 2017 Vorlesung, Übung)


Hospitation:

maximum number of participants