Modulhandbuch IBA
Industrielle Bildanalyse
Bachelor Elektrotechnik 2020
PDF Studiengangsverzeichnis Studienverlaufspläne Bachelor Elektrotechnik
Version: 1 | Letzte Änderung: 23.09.2019 09:50 | Entwurf: 0 | Status: vom Modulverantwortlichen freigegeben | Verantwortlich: Thieling
| Anerkannte Lehrveranstaltungen | IBA_Thieling |
|---|---|
| Gültig ab | Sommersemester 2023 |
| Fachsemester | 5 |
| Modul ist Bestandteil des Studienschwerpunkts | IOT - Internet of Things |
| Dauer | 1 Semester |
| ECTS | 5 |
| Zeugnistext (de) | Industrielle Bildanalyse |
| Zeugnistext (en) | Machine Vision |
| Unterrichtssprache | deutsch oder englisch |
| abschließende Modulprüfung | Ja |
Inhaltliche Voraussetzungen
|
IBV -Industrielle Bildverarbeitung |
Alle Inhalte | |
|---|---|---|
Handlungsfelder
| Forschung: Von Ansätzen der Grundlagenforschung bis hin zur Industrieforschung. Entwicklung: Algorithmen, Software, Verfahren , Geräte, Komponenten und Anlagen. |
| Qualitätskontrolle von Produkten und Prozessen, Mess- und Prüftechnologien, Zertifizierungsprozesse. |
| Produktion: Planung, Konzeption, Instandhaltung, Überwachung und Betrieb. |
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 Industriellen 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 |
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. |
|
Kompetenzen
| Kompetenz | Ausprägung |
|---|---|
| Erkennen, Verstehen und analysieren technischer Zusammenhänge | diese Kompetenz wird vermittelt |
| MINT-Grundwissen benennen und anwenden | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Naturwissenschaftliche Phänomene in Realweltproblemen erkennen und erklären | diese Kompetenz wird vermittelt |
| MINT Modelle nutzen | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Technische Systeme entwerfen | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Technische Systeme realisieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Technische Systeme prüfen | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Lernkompetenz demonstrieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Sprachliche und interkulturelle Fähigkeiten anwenden | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Finden sinnvoller Systemgrenzen | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Abstrahieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Technische Systeme analysieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Arbeitsergebnisse bewerten | diese Kompetenz wird vermittelt |
Inhaltliche Voraussetzungen
|
IBV -Industrielle Bildverarbeitung |
Alle Inhalte | |
|---|---|---|
Handlungsfelder
| Forschung: Von Ansätzen der Grundlagenforschung bis hin zur Industrieforschung. Entwicklung: Algorithmen, Software, Verfahren , Geräte, Komponenten und Anlagen. |
| Qualitätskontrolle von Produkten und Prozessen, Mess- und Prüftechnologien, Zertifizierungsprozesse. |
| Produktion: Planung, Konzeption, Instandhaltung, Überwachung und Betrieb. |
Learning Outcomes
| ID | Learning Outcome | |
|---|---|---|
| LO1 |
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. |
|
Kompetenzen
| Kompetenz | Ausprägung |
|---|---|
| Erkennen, Verstehen und analysieren technischer Zusammenhänge | diese Kompetenz wird vermittelt |
| MINT-Grundwissen benennen und anwenden | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Naturwissenschaftliche Phänomene in Realweltproblemen erkennen und erklären | diese Kompetenz wird vermittelt |
| MINT Modelle nutzen | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Technische Systeme entwerfen | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Technische Systeme realisieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Technische Systeme prüfen | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Lernkompetenz demonstrieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Sprachliche und interkulturelle Fähigkeiten anwenden | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Finden sinnvoller Systemgrenzen | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Abstrahieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Technische Systeme analysieren | diese Kompetenz wird vermittelt |
| Arbeitsergebnisse bewerten | diese Kompetenz wird vermittelt |
| 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. | |
Bei Fehlern, bitte Mitteilung an die
Webredaktion der Fakultät IME
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