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Bildgestützte Automatisierung I

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#50190 / #5

WS 2019/20 - SoSe 2022

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 Matrixkamera 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 Versuchsaufbauten, die den gegenwärtigen Stand der Technik industrieller Maschinensysteme repräsentieren. Die Übungen beinhalten Elemente des Team-Based Learning (TBL), mit Diskussionsrunden, die eine gezielte Förderung der Studierenden ermöglicht.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

a) obligatorisch: B.Sc. 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

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Deutsch

Prüfungselemente

NamePunkteKategorieDauer/Umfang
gruppenbasierte Tests über das Semester verteilt, im Rahmen der Übung50schriftlich3 Tests zu je 30 min
Rücksprache über die Vorlesungsinhalte50mündlich45 min für 3 Pers.

Notenschlüssel

Dieses Prüfung verwendet einen eigenen Notenschlüssel (siehe Prüfungsformbeschreibung).

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Prüfungsform ist Portfolioprüfung. Die Gesamtbenotung ergibt sich aus den o.g. Prüfungselementen. Die Elemente müssen nicht einzeln bestanden werden, lediglich die Summe aller Leistungen wird nach dem nachfolgenden Notenschlüssel bewertet. Zu erreichende Gesamtpunktezahl: 100 Notenschlüssel in Prozent: ab 95% ..... 1,0 ab 90% ..... 1,3 ab 85% ..... 1,7 ab 80% ..... 2,0 ab 75% ..... 2,3 ab 70% ..... 2,7 ab 65% ..... 3,0 ab 60% ..... 3,3 ab 55% ..... 3,7 ab 50% ..... 4,0 bis 50% .... 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 40.

Anmeldeformalitäten

Die Teilnehmerzahl ist aufgrund der technischen Voraussetzungen begrenzt. Zur fairen Platzvergabe gemäß AllgStuPO müssen die Bewerber im ISIS Kurs einen Fragebogen ausfüllen (die Frist im ISIS Kurs ist zu beachten) und dann zum ersten Übungstermin anwesend sein. Der ISIS Kurs wird ab dem 01.10. freigeschaltet.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:
https://www.isis.tu-berlin.de/

 

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 - Informationstechnik im Maschinenwesen - Physikalische Ingenieurwissenschaft - Elektrotechnik - Technische Informatik

Sonstiges

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