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Modulbeschreibung

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Machine Vision

Inhalt

  • Einleitung: Begriffe, Geschichte, Anwendungen, das visuelle System des Menschen

  • Bildgewinnung: Licht, Beleuchtung, Videonorm, Farbmetrik, Aufbau von BV-Systemen

  • Signale und Systeme: Systemdefinition, Dirac-Funktion, Faltung und Korrelation, Fouriertransformation

  • Bildvorverarbeitung: Operatoren, Amplitudenskalierung, Pseudocolor, Bildarithmetik, Shading-Korrektur, Glättungsoperatoren, Hochpassfilter, Geom. Transformationenen

  • Bildsegmentierung: Schwellwertverfahren, Kantendetektion, Konturverfolgung, Bereichsorientierte Verfahren, Detektionsfilterung, Texturanalyse;

  • Binärbildverarbeitung: Nachbarschaft, Erosion und Dilatation, Opening und Closing, Objektnummerierung; Füllen von Löchern, Trennen von Objekten

  • Messen in Bildern: Kalibrierung, Merkmale

Lernergebnisse

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die Studierenden

Fachkompetenz

  • die Grundprinzipien der Digitalen Bildverarbeitung beschreiben und erklären

  • verschiedene Methoden der Bildverarbeitung bewerten

  • ein industrielles Bildverarbeitungssystem entwerfen, aufbauen und in Betrieb nehmen

Methodenkompetenz

  • das Fachwissen anhand praktischer Aufgabenstellungen anwenden, diskutieren und eigene Lösungsansätze entwickeln

Sozial- und Selbstkompetenz

  • (Teil-)Verantwortung für ein Arbeitsergebnis einer Kleingruppe übernehmen

  • die eigenen Fähigkeiten zielgerichtet in ein Team einbringen

ECTS

5 Punkte

Studien- und Prüfungsleistungen

Prüfungsleistungen:
  • Machine Vision (90 min, Klausur)

Lehr- und Lernformen

  • Machine Vision (3 SWS, Vorlesung)
  • Machine Vision (1 SWS, Labor)

Studiengänge

  • Computer Science(CTS) - Alternative Course Module
  • Computer Science International Bachelor(ICS) - Alternative Course Module
  • Informatik(INF) - Alternative Course Module

Modulverantwortliche

Prof. Dr.-Ing. Herbert Frey

Dozenten

Prof. Dr.-Ing. Herbert Frey

Literatur

Bruce G. Batchelor. Machine Vision Handbook. Springer, 2012. ISBN 978-1849961684.
Emaduldeen AL-Dargazly Matheel. The Principles of Machine Vision. Lap Lambert, 2013. ISBN 978-3845471860.
Carsten Steger. Machine Vision Algorithms and Applications. Wiley, 2007. ISBN 978-3527407347.
Russ, C. R.. The Image Processing Handbook. Taylor & Francis, 2006. ISBN 978-0849372544.
Hornberg A.. Handbook of Machine and Computer Vision. Wiley, 2017. ISBN 978-3527413393.
Vaclav Hlavac. Image Processing, Analysis, and Machine Vision. Nelson Engineering, 2014. ISBN 978-1133593607.

Quicklinks