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Fakultät für Maschinenbau - FG Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung - Stiftungsprofessur Industrielle Bildverarbeitung

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INHALTE

Objekterkennung / Maschinelles Lernen

Thematische Schwerpunkte

  • Methoden der Objekt-/Mustererkennung und des maschinellen Lernens in 2D-/3D-/Farb-, Multikanal- und Spektralbildern
  • Bildanalyse und parallele multikanalige Sortierung von Naturprodukten (Getreide, Saatgut, Gestein u.a.)
  • Methoden zur Automatisierung von Sichtprüfung und technischer Erkennung (Defekterkennung auf technischen Oberflächen, Erkennung von Materialfehlern, Erkennung von Form-, Farb- und Texturabweichungen u.a.)
  • Methoden zur Beurteilung der Komplexität gegebener Erkennungsaufgaben und geeigneter Merkmale zur Klassentrennung
  • Fusion von bildanalytisch und spektralanalytisch gewonnenen Merkmalen zur automatisierten Objekterkennung
  • Methoden zur optimalen applikationsspezifischen Klassifikatorauswahl 
  • Optimierungsmethoden zur automatischen Klassifikatorparameterwahl

Laufende Projekte

RezykDetect: Entwicklung einer lernfähigen Bildanalyse für rezyklierte Gesteinskörnungen im visuellen und nahinfraroten Spektrum

Das Thema ist Bestandteil des Kooperationsprojektes „Analyseverfahren zur automatisierten Qualitätssicherung für rezyklierte Gesteinskörnungen auf Basis hyperspektraler Bildinformationen im VIS und NIR“ Es wird im Rahmen des Programms "Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)" BMWi gefördert. Förderkennzeichen: ZF4075106GR6

Die größte Herausforderung im Bauschutt-Recycling besteht derzeit in der Qualitätsverbesserung der rezyklierten Gesteinskörnungen, die aus sehr unterschiedlichen Quellen stammen. Variierende Gehalte an porösen Partikeln mit hohem Zementsteingehalt oder Ziegelanteil, Verunreinigungen durch organisches Material (Holz, Plastik, Papier), Gips, Glas und Asbest und das Fehlen einer adäquaten Qualitätssicherung beeinträchtigten das Niveau der Verwertung. Ziel des Projektes ist es, ein neues Analyseverfahren zur Qualitätssicherung und Identifikation von mineralischen Bau- und Abbruchabfallgemischen auf der Grundlage optischer Mustererkennungsverfahren zu entwickeln, welches den Anforderungen nach DIN EN 12620 hinsichtlich der zu unterscheidenden Bauschuttklassen gerecht wird.

Bild: Methode zur automatisierten Stoffidentifizierung