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Bildgestützte Automatisierung I

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#50190 / #3

WS 2015/16 - WS 2015/16

Deutsch

Bildgestützte Automatisierung I

6

Krüger, Jörg

Benotet

Portfolioprüfung

Deutsch

Zugehörigkeit


Fakultät V

Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb (IWF)

35361400 FG Industrielle Automatisierungstechnik

Maschinenbau

Kontakt


PTZ 5

Shevchenko, Iryna

lehre@iat.tu-berlin.de

http://www.iat.tu-berlin.de

Lernergebnisse

Absolventen des Moduls verfügen über: - Kenntnisse in typischen Anforderungen und praktischen Lösungen von Bildverarbeitungssystemen zur Steuerung und Regelung in der Produktionstechnik und Qualitätskontrolle - Fertigkeiten im Umgang mit Optiken Kameras Beleuchtungen Rechnern sowie Softwaretools - Kompetenzen in: * Auswahl und Integration von Komponenten industrieller Bildverarbeitungssysteme * Optik (Abbildungsgesetze Farbspektrum Sensorprinzipien) * Bedienung mehrerer industrieller Bildverarbeitungssoftware * Auswahl und Berechnung anwendungsfallbezogen relevanter Merkmale aus Bilddaten * grundlegenden Methoden von Bildverarbeitungsoperatoren * Anwendung ingenieurwissenschaftlicher Methoden zur Anfertigung von Protokollen der Experimente

Lehrinhalte

Die Vorlesung Bildgestützte Automatisierung vermittelt anhand unterschiedlicher Praxisbeispiele (z.B. optische Fehlerprüfung von Glasrohr, optische Vermessung von Radsätzen, Zeichen- und Objekterkennung) das breite Anwendungsspektrum der Bildverarbeitung zur Automatisierung industrieller Prozesse. Dabei werden die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung vermittelt: Visuelle Wahrnehmung, Farbräume, Bilderfassung (Optiken, Beleuchtung, bildgebende Sensoren, Kalibrierung), Bildverarbeitung (Kantenfilter, Rauschunterdrückung), Grundlagen der Mustererkennung. In der Übung Bildgestützte Automatisierung werden überwiegend Problemstellungen aus der industriellen Bildverarbeitung aufgegriffen. Dazu werden beispielsweise anhand eines Zeilenkameraaufbaus Webfehler in Textilien erkannt, mit einer industriellen Flächenkamera die Positionierung von Chips auf einer Platine überprüft oder mit einer intelligenten Kamera Signale an eine SPS ausgegeben. Die Auswahl und Kalibrierung von Objektiven und Beleuchtung wird durchgeführt. Unterschiedliche Verfahren zur Rauschunterdrückung und Mustererkennung werden anwendungsbezogen genutzt. Es werden grafische Entwicklungsumgebungen professioneller industrieller Bildverarbeitungssoftwarehersteller eingeführt und angewendet.

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Bildgestützte Automatisierung IVL481WiSe/SoSede2
Bildgestützte Automatisierung IUE0536 L 118WiSe/SoSede2
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Bildgestützte Automatisierung I (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)

Bildgestützte Automatisierung I (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

In der Vorlesung finden verschiedene didaktische Mittel Anwendung, die eine Unterstützung der Lehre und des Lernens bieten, wie u.a. Mindmap und Metaplan. Experimentelle und analytische Gruppenübungen lehren den praktischen Einsatz von Versuchaufbauten, die den gegenwärtigen Stand der Technik industrieller Maschinensysteme repräsentieren. Die Übungen beinhalten darauf aufbauend mündliche Diskussionsrunden, die eine gezielte Förderung der Studenten ermöglicht.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

a) obligatorisch: BSc in ingenieurtechnischem Studienfach b) wünschenswert: -

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

Keine Angabe

Sprache(n)

Deutsch

Prüfungselemente

NamePunkte/GewichtKategorieDauer/Umfang
mündliche Rücksprache50Keine AngabeKeine Angabe
Übungsprotokolle50Keine AngabeKeine Angabe

Notenschlüssel

Keine Angabe

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Prüfungsform ist Portfolioprüfung. Die Gesamtbenotung ergibt sich aus einer mündliche Rücksprache (Anteil an der Gesamtnote 50%) und den Übungsabnahmen in Form schriftlicher Protokolle. Zu erreichende Gesamtpunktezahl: 100 Notenschlüssel in Punkten: 95,0 bis 100,0 ... 1,0 90,0 bis 94,9 ..... 1,3 85,0 bis 89,9 ..... 1,7 80,0 bis 84,9 ..... 2,0 75,0 bis 79,9 ..... 2,3 70,0 bis 74,9 ..... 2,7 65,0 bis 69,9 ..... 3,0 60,0 bis 64,9 ..... 3,3 55,0 bis 59,9 ..... 3,7 50,0 bis 54,9 ..... 4,0 0,0 bis 49,9 ....... 5,0

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 36.

Anmeldeformalitäten

Die Anmeldung für die Übung findet über das ISIS2-System statt. https://www.isis.tu-berlin.de/

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:
https://www.isis.tu-berlin.de/2.0/course/index.php?categoryid=198

 

Literatur

Empfohlene Literatur
B. Jähne, Digitale Bildverarbeitung
C. Demant, Industrielle Bildverarbeitung
C.-E.Liedtke, M. Ender; Wissensbasierte Bildverarbeitung
H. Bässmann, J. Kreyss; Bildverarbeitung Ad Oculos (für den Optik Teil)
W. Burger, M. J. Burge; Digitale Bildverarbeitung: Eine Einführung mit Java und ImageJ

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Dieses Modul ist unter anderem geeignet für die Masterstudiengänge: - Produktionstechnik - Konstruktion und Fertigung - Physikalische Ingenieurwissenschaft - Elektrotechnik - Informationstechnik im Maschinenwesen - Technische Informatik

Sonstiges

Weitere Informationen unter http://www.iat.tu-berlin.de