Willkommen im Fachgebiet Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung (QBV)
Forschung
Das Fachgebiet betreibt Grundlagenforschung und angewandte Forschung für die industrielle Bildverarbeitung. Wir entwickeln Methoden, Algorithmen und systemtechnische Lösungen zur Bildgewinnung, Bildverarbeitung und Bildauswertung für Anwendungen insbesondere in den Bereichen Qualitätssicherung und Prozessregelung in der Produktion, Robotik, Nahrungsgüterwirtschaft, Bauwirtschaft, Medizintechnik und Sicherheitstechnik. Die Forschungsschwerpunkte umfassen: ...
Studium - Lehre
Vorangetrieben durch die rasante Entwicklung der Computertechnik und den zunehmenden Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) dringt die Bildverarbeitung in wachsendem Maße in alle Bereiche des Lebens vor, insbesondere zur Erfüllung industrieller Anforderungen bei der Lösung von Aufgaben der Steuerung und Qualitätssicherung von Fertigungsprozessen. Aber auch in vielen anderen Anwendungsgebieten, wie zum Beispiel Kommunikation, Medizin, Verkehr, Dienstleistung usw., werden Bildverarbeitungsmethoden und -systeme vermehrt eingesetzt. In der Lehre werden Vorlesungen, Seminare/Übungen und Praktika auf den Gebieten Grundlagen der Bildverarbeitung, Industrielle 2D-/3D-Bildverarbeitung, Systemtechnik und Systemtheorie der Bildverarbeitung, Qualitätssicherung / Qualitätsmanagement und Technische Zuverlässigkeit angeboten. Im Rahmen von wissenschaftlichen Assistenzen, Projektseminaren, Studien-, Diplom-, Bachelor- und Masterarbeiten werden die Studierenden in die Forschungsprojekte des Fachgebietes eingebunden. Außerdem werden in Industrieunternehmen durchzuführende Praktikums- oder Abschlussarbeiten betreut....
Team
Das Team des Fachgebietes, geleitet von Prof. Notni, setzt sich aus erfahrenen und jungen Forschenden zusammen.
Unterstützt werden die Mitarbeitenden in ihren Forschungsprojekten durch Studierende im Rahmen ihrer qualifizierenden Arbeiten. In den Forschungsprojekten bestehen enge Kooperationen mit Forschungsinstituten und industriellen Partnern....
Publikationen
Zhang, Y.; Fütterer, R.; Notni, G.
Interactive robot teaching based on finger trajectory using multimodal RGB-D-T-data
In: Frontiers in robotics and AI, ISSN 2296-9144, Bd. 10 (2023), 1120357, S. 01-13 ...
Illmann, R.; Rosenberger, M.; Notni, G.
Training program for the metric specification of imaging sensors
In: Acta IMEKO, ISSN 2221-870X, Bd. 11 (2022), 4, S. 1-6 ...
Seiler, M.; Ockernahl, E.; Dittrich, P.-G.; Madrin, F. P.; Bliedtner, J.; Notni, G.
Process control of laser ablated coated surface applying an adapted image processing system
In: 12th CIRP Conference on Photonic Technologies, (2022), S. 584-587 ...
Wir bedanken uns bei der Informationstechnologien GmbH für die freundliche Unterstützung und die kostenlose Bereitstellung der FMEA-Software APIS IQ-Software für Lehre und Forschung.
