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Bildgestützte Automatisierung

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#51038 / #2

Seit WiSe 2025/26

Deutsch, Englisch

Bildgestützte Automatisierung

6

Krüger, Jörg

Benotet

Schriftliche Prüfung

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

Keine Angabe

Lernergebnisse

Lernergebnisse sind: - Verständnis verschiedener Methoden zur Merkmalsextraktion aus Bildern - Verständnis verschiedener Verfahren zur Klassifikation von Bildinhalten - Kenntnisse in typischen Anforderungen von Bildverarbeitungssystemen zur Steuerung und Regelung in der Produktionstechnik und Qualitätskontrolle - Kenntnisse in weiterführenden Themen der bildgestützten Automatisierung, wie beispielsweise Tiefenbilderfassung und Thermographie. Kompetenzen in: * Auswahl und Integration von Komponenten industrieller Bildverarbeitungssysteme * Optik (Abbildungsgesetze, Farbspektrum, optische Abbildungsfehler) * Sensorprinzipien zur Bilderfassung

Lehrinhalte

Im Wintersemester wird das breite Anwendungsspektrum der Bildverarbeitung zur Automatisierung industrieller Prozesse anhand unterschiedlicher Praxisbeispiele (z.B. optische Fehlerprüfung von Glasrohr, optische Vermessung von Radsätzen, Zeichen- und Objekterkennung) vermittelt. Dabei wird zuerst auf die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung eingegangen: Visuelle Wahrnehmung, Farbräume, Bilderfassung (Optiken, Beleuchtung, bildgebende Sensoren, Kalibrierung), Bildverarbeitung (Kantenfilter, Rauschunterdrückung), Grundlagen der Mustererkennung. Im Sommersemester werden nach der Bilderfassung und Bild(vor)verarbeitung insbesondere die Themen Merkmalsextraktion, Klassifikation und Deep Learning behandelt. Weiterführende Themen der bildgestützten Automatisierung wie Thermografie und Tiefenbilderfassung werden vorgestellt. Das breite Anwendungsspektrum der Bildverarbeitung in der Automatisierung industrieller Prozesse wird vermittelt.

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Bildgestützte Automatisierung IVL0536 L 108WiSede2
Bildgestützte Automatisierung IIVL0536 L 114WiSe/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 II (VL):

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

Die Vorlesung findet hauptsächlich in Vortragsform statt. Es finden jedoch auch verschiedene didaktische Mittel Anwendung, wie u.a. Inverted Classroom, Mindmap, Lehrgespräch, Quizspiele etc.

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

Schriftliche Prüfung

Sprache(n)

Deutsch

Dauer/Umfang

120 Minuten (60 Minuten - BGA1-Teil, 60 Minuten BGA2-Teil)

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
2 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

Dieses Modul kann nur alternativ zu den Modulen Angewandte Bildgestützte Automatisierung I und II belegt werden. Es kann nicht gemeinsam mit einem der genannten Module oder Teilen davon angerechnet werden.

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)
M. S. Nixon, A. S. Aguado; Feature Extraction and Image Processing
R. Szeliski; Computer Vision: Algorithms and Applications
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
Biomedizinische Technik (M. Sc.)12WiSe 2025/26SoSe 2026
Computational Engineering Science (Informationstechnik im Maschinenwesen) (M. Sc.)14WiSe 2025/26SoSe 2026
Maschinenbau (M. Sc.)11SoSe 2026SoSe 2026
Patentingenieurwesen (M. Sc.)12WiSe 2025/26SoSe 2026
Physikalische Ingenieurwissenschaft (M. Sc.)24WiSe 2025/26SoSe 2026
Technomathematik (M. Sc.)14WiSe 2025/26SoSe 2026
Wirtschaftsingenieurwesen (M. Sc.)11SoSe 2026SoSe 2026

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe