Anerkannte Lehrveranstaltungen |
IBA_Thieling
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Gültig ab |
Wintersemester 2022/23 |
Fachsemester |
5 |
Modul ist Bestandteil des Vertiefungspakets | BVA - Bildverarbeitung |
Dauer |
1 Semester |
ECTS |
5 |
Zeugnistext (de) |
Mustererkennung |
Zeugnistext (en) |
Machine Vision |
Unterrichtssprache |
deutsch oder englisch |
abschließende Modulprüfung |
Ja |
Inhaltliche Voraussetzungen
BV1 -Bildverarbeitung
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Alle Inhalte
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Handlungsfelder
Verfahren, Algorithmen und Geräten zur Produktion, Speicherung, Übertragung, Verarbeitung, Wiedergabe und Präsentation medialer Inhalte entwickeln und integrieren
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Verfahren, Algorithmen und Geräten zur Produktion, Speicherung, Übertragung, Verarbeitung, Wiedergabe und Präsentation medialer Inhalte analysieren, bewerten und reflektieren |
Modulprüfung
Benotet |
Ja |
Konzept |
Die Studierenden sollen in einer mündlichen Prüfung folgende Kompetenzen nachweisen: 1.) Sicherer Umgang mit grundlegenden Begrifflichkeiten, Mechanismes und Konzepten. 2.) Problemstellungen aus dem Bereich der Bildanalyse analysieren und mit passenden Methoden lösen können. 3.) Vorliegende Problemlösungen analysieren und die dabei verwendeten algorithmischen und theoretischen Grundlagen erklären können. |
Frequenz |
Jedes Semester |
Learning Outcomes
ID |
Learning Outcome |
LO1
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Was: Die Studierenden erlernen die Methoden und Verfahren zur Hervorhebung relevanter Bildinhalte und der Analyse/Interpretation von Bildinhalten auf Basis dieser Merkmale. Darauf aufbauend wird die Problemlösung mittels Entwurfswerkzeugen implementiert und validiert. Womit: Der Dozent vermittelt Wissen und Basisfertigkeiten in einem Vorlesungs-/Übungsteil und betreut darauf aufbauend ein Praktikum. Im Praktikum erarbeiten die Studierenden in Kleingruppen Problemlösungen und verteidigen diese. Wozu: Die Studierenden werden in dem Modul befähigt, im industriellen Umfeld Problemlösung im Bereich der Bildanalyse/Mustererkennung mittels Bildverarbeiten zu lösen und bestehende Lösungen zu bewerten.
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Kompetenzen
Kompetenz |
Ausprägung |
Erkennen, Verstehen und analysieren technischer Zusammenhänge
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diese Kompetenz wird vermittelt
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MINT-Grundwissen benennen und anwenden
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Naturwissenschaftliche Phänomene in Realweltproblemen erkennen und erklären
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diese Kompetenz wird vermittelt
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MINT Modelle nutzen
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Medientechnische Systeme entwerfen
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Medientechnische Systeme realisieren
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Medientechnische Systeme prüfen
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Lernkompetenz demonstrieren
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Sprachliche und interkulturelle Fähigkeiten anwenden
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Finden sinnvoller Systemgrenzen
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Abstrahieren
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Informationen beschaffen und auswerten
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Medientechnische Systeme analysieren
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Arbeitsergebnisse bewerten
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Inhaltliche Voraussetzungen
BV1 -Bildverarbeitung
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Alle Inhalte
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Handlungsfelder
Verfahren, Algorithmen und Geräten zur Produktion, Speicherung, Übertragung, Verarbeitung, Wiedergabe und Präsentation medialer Inhalte entwickeln und integrieren
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Verfahren, Algorithmen und Geräten zur Produktion, Speicherung, Übertragung, Verarbeitung, Wiedergabe und Präsentation medialer Inhalte analysieren, bewerten und reflektieren |
Learning Outcomes
ID |
Learning Outcome |
LO1
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Was: Die Studierenden erlernen die Methoden und Verfahren zur Hervorhebung relevanter Bildinhalte und der Analyse/Interpretation von Bildinhalten auf Basis dieser Merkmale. Darauf aufbauend wird die Problemlösung mittels Entwurfswerkzeugen implementiert und validiert. Womit: Der Dozent vermittelt Wissen und Basisfertigkeiten in einem Vorlesungs-/Übungsteil und betreut darauf aufbauend ein Praktikum. Im Praktikum erarbeiten die Studierenden in Kleingruppen Problemlösungen und verteidigen diese. Wozu: Die Studierenden werden in dem Modul befähigt, im industriellen Umfeld Problemlösung im Bereich der Bildanalyse/Mustererkennung mittels Bildverarbeiten zu lösen und bestehende Lösungen zu bewerten.
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Kompetenzen
Kompetenz |
Ausprägung |
Erkennen, Verstehen und analysieren technischer Zusammenhänge
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diese Kompetenz wird vermittelt
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MINT-Grundwissen benennen und anwenden
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Naturwissenschaftliche Phänomene in Realweltproblemen erkennen und erklären
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diese Kompetenz wird vermittelt
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MINT Modelle nutzen
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Medientechnische Systeme entwerfen
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Medientechnische Systeme realisieren
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Medientechnische Systeme prüfen
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Lernkompetenz demonstrieren
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Sprachliche und interkulturelle Fähigkeiten anwenden
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Finden sinnvoller Systemgrenzen
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Abstrahieren
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Informationen beschaffen und auswerten
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Medientechnische Systeme analysieren
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Arbeitsergebnisse bewerten
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diese Kompetenz wird vermittelt
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Typ |
Vorlesung / Übungen |
Separate Prüfung |
Nein |
Exemplarische inhaltliche Operationalisierung |
Die Studierenden erlernen den grundlegenden Aufbau und den software-technischen Zugriff auf digitale Bilder sowie die Standard-Algorithmen der digitalen Bildverarbeitung zur Bildanalyse und Bildinterpretation. Sie erlangen die Fähigkeit zur Lösung anspruchsvoller berührungsloser Inspektions- und Klassifikationsaufgaben mittels Bildverarbeiten. |
Typ |
Praktikum |
Separate Prüfung |
Ja |
Exemplarische inhaltliche Operationalisierung |
Die Studierenden implementieren die Algorithmen der Bildanalyse in der Prorammiersprache C und entwickeln und verifizieren unter Verwendung dieser Algorithmen Verfahren für praxisnahe Problemstellungen (z.B. Klarschrifterkennung). |
Separate Prüfung
Benotet |
Nein |
Frequenz |
Einmal im Jahr |
Voraussetzung für Teilnahme an Modulprüfung |
Ja |
Konzept |
Die Studierenden schliessen sich zu Kleingruppen zusammen. Jede Kleingruppe bearbeitet mehrerer kleinere Projekte mit zugewiesenen Laborterminen. |
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