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 |
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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 |
IBV -Industrielle Bildverarbeitung |
Alle Inhalte |
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Benotet | Ja | |
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Frequenz | Jedes Semester | |
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.
IBV -Industrielle Bildverarbeitung |
Alle Inhalte |
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Kompetenz | Ausprägung |
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Erkennen, Verstehen und analysieren technischer Zusammenhänge | Vermittelte Kompetenzen |
MINT-Grundwissen benennen und anwenden | Vermittelte Kompetenzen |
Naturwissenschaftliche Phänomene in Realweltproblemen erkennen und erklären | Vermittelte Kompetenzen |
MINT Modelle nutzen | Vermittelte Kompetenzen |
Technische Systeme entwerfen | Vermittelte Kompetenzen |
Technische Systeme realisieren | Vermittelte Kompetenzen |
Technische Systeme prüfen | Vermittelte Kompetenzen |
Lernkompetenz demonstrieren | Vermittelte Kompetenzen |
Sprachliche und interkulturelle Fähigkeiten anwenden | Vermittelte Kompetenzen |
Finden sinnvoller Systemgrenzen | Vermittelte Kompetenzen |
Abstrahieren | Vermittelte Kompetenzen |
Technische Systeme analysieren | Vermittelte Kompetenzen |
Arbeitsergebnisse bewerten | Vermittelte Kompetenzen |
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.
keine
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).
Benotet | Nein | |
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Frequenz | Einmal im Jahr | |
Voraussetzung für Teilnahme an Modulprüfung | Ja |
Die Studierenden schliessen sich zu Kleingruppen zusammen. Jede Kleingruppe bearbeitet mehrerer kleinere Projekte mit zugewiesenen Laborterminen.
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