Modul
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 |
|---|---|
| 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
Qualitätskontrolle von Produkten und Prozessen, Mess- und Prüftechnologien, Zertifizierungsprozesse.
Produktion: Planung, Konzeption, Instandhaltung, Überwachung und Betrieb.
Modulprüfung
| Benotet | Ja | |
|---|---|---|
| Frequenz | Jedes Semester | |
Prüfungskonzept
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.
Learning Outcomes
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
diese Kompetenz wird vermittelt
MINT-Grundwissen benennen und anwenden
Naturwissenschaftliche Phänomene in Realweltproblemen erkennen und erklären
MINT Modelle nutzen
Technische Systeme entwerfen
Technische Systeme realisieren
Technische Systeme prüfen
Lernkompetenz demonstrieren
Sprachliche und interkulturelle Fähigkeiten anwenden
Finden sinnvoller Systemgrenzen
Abstrahieren
Technische Systeme analysieren
Arbeitsergebnisse bewerten
Inhaltliche Voraussetzungen
|
IBV -Industrielle Bildverarbeitung |
Alle Inhalte | |
|---|---|---|
Handlungsfelder
Qualitätskontrolle von Produkten und Prozessen, Mess- und Prüftechnologien, Zertifizierungsprozesse.
Produktion: Planung, Konzeption, Instandhaltung, Überwachung und Betrieb.
Learning Outcomes
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 |
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.
Separate Prüfung
keine
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 | |
Prüfungskonzept
Die Studierenden schliessen sich zu Kleingruppen zusammen. Jede Kleingruppe bearbeitet mehrerer kleinere Projekte mit zugewiesenen Laborterminen.
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