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Bildgestützte Automatisierung II

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#50191 / #1

SS 2014 - SS 2015

Deutsch

Bildgestützte Automatisierung II

6

Krüger, Jörg

benotet

Portfolioprüfung

Zugehörigkeit


Fakultät V

Institut für Werkzeugmaschinen und Fabrikbetrieb

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 Bildverarbeitungskomponenten komplexer industrieller Systeme * Auslegung industriell standardisierter Schnittstellen von Bildverarbeitungssystemen * Thermografie und und Sensorfusion * Prinzipien verschiedener Methoden der 3D Bilderfassung, sowie Anwendung von Stereo-Vision * Bedienung unterschiedlicher industrieller Bildverarbeitungssoftware * Merkmalsberechnung und Extraktion interessanter Punkte * Auswahl und Berechnung grundlegender Methoden des maschinellen Lernens zur Mustererkennung und Klassifikation mit Merkmalen aus Bilddaten * Anwendung von Methoden der kamerabasierten Robotersteuerung (Visual Servoing) * Anwendung ingenieurwissenschaftlicher Methoden zur Anfertigung von Protokollen der Experimente

Lehrinhalte

Die Vorlesung setzt das Modul 'Bildgestützte Automatisierung I' fort und behandelt die Inhalte ebenfalls anhand unterschiedlicher Praxisbeispiele (z.B. Zeichenerkennung, Bewegungsanalyse, Montagekontrolle, Thermografie, Sensorfusion, Tiefenkameras, Visual Servoing, Musterkennung, Bildverarbeitungs-Tools, etc.), die das breite Anwendungsspektrum der Bildverarbeitung in der Automatisierung industrieller Prozesse darstellen. In der Übung 'Bildgestützte Automatisierung II' werden wie in der Übung 'Bildgestützte Automatisierung I' überwiegend Problemstellungen aus der industriellen Bildverarbeitung aufgegriffen. Dazu werden beispielsweise anhand eines Zeilenkameraaufbaus Barcodes ausgelesen, die Beschriftung von Chips auf einer Platine gelesen, geregelte Rauschunterdrückung, Lageregelung oder Mustererkennung angewendet. Auch wird an einer bestehenden Visual Servo Lösung (aus dem Modul Automatisierungstechnisches Projekt) Bildverarbeitung praktisch angewendet. Es werden grafische Entwicklungsumgebungen professioneller industrieller Bildverarbeitungssoftwarehersteller eingeführt und bedient.

Modulbestandteile

Pflicht:

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWSVZ
Bildgestützte Automatisierung IIVL0536 L 114WiSe/SoSeDeutsch2
Bildgestützte Automatisierung IIUE0536 L 117WiSe/SoSeDeutsch2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Bildgestützte Automatisierung II (VL):

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

Bildgestützte Automatisierung II (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 von Lehre und des Lernens bieten, wie u.a. Mindmap, Metaplan, etc.. Die Vorstellung der Ergebnisse thematisch vergebener Aufgaben (Recherchen, Analysen, Bewertungen) erfolgt in Kurzvorträgen im Rahmen der Veranstaltung. Experimentelle und analytische Gruppenübungen zu ausgewählten Themen vertiefen das in der VL vermittelte Wissen. 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: Bildgestützte Automatisierung I

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

Keine Angabe

Sprache

Deutsch

Prüfungselemente

NamePunkte/GewichtKategorieDauer/Umfang
Keine Prüfungselemente angegeben

Notenschlüssel

Keine Angabe

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Prüfungsform ist "Portfolioprüfung". Die Gesamtbenotung ergibt sich aus einer mündliche Rücksprache (Anteil an der Gesamtnote 60%) und den Übungsabnahmen.

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

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Die Anmeldung für die Übung findet über das ISIS2-System statt. https://www.isis.tu-berlin.de/2.0/course/index.php?categoryid=198

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
G. Bradski, A. Kaehler; Learning OpenCV - Computer Vision with the OpenCV Library
H. Bässmann, J. Kreyss; Bildverarbeitung Ad Oculos (für den Optik Teil)
M. S. Nixon, A. S. Aguado; Feature Extraction and Image Processing
R. Szeliski; Computer Vision: Algorithms and Applications

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

Sonstiges

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