Modulhandbuch BaET2012_IndustrielleBildverarbeitung

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Verantwortlich: Prof. Dr. Thieling

Modul

Anerkennbare Lehrveranstaltung (LV)

• F07 IBV

Organisation

Bezeichnung Lang BaET2012_IndustrielleBildverarbeitung MID BaET2012_IBV MPID

Zuordnung Studiengang BaET2012 Studienrichtung A,N Wissensgebiete SPEZ

Einordnung ins Curriculum Fachsemester 5-6 Pflicht Wahl A,N

Version erstellt 2013-05-23 VID 1 gültig ab WS 2012/13 gültig bis

Zeugnistext

de

Industrielle Bildverarbeitung

en

Image processing

Unterrichtssprache

Deutsch oder Englisch

Modulprüfung

Form der Modulprüfung
sMP	Regelfall (bei hoher Prüfungszahl: sK)

Beiträge ECTS-CP aus Wissensgebieten
SPEZ	5
Summe	5

Aufwand [h]: 150

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Prüfungselemente

Vorlesung / Übung

Form Kompetenznachweis

Beitrag zum Modulergebnis

Spezifische Lernziele

Kenntnisse

• Bildaufbau, globale Bildeigenschaften und programmiertechnischen Zugriff auf Bilddaten angeben und erklären (PFK.4, PFK.11)
  • Bildmatrix
  • Grauwert- und Farbbilder
  • globale Bildeigenschaften
    • Mittelwert, Varianz, Entropie
    • Histogramm, kumulatives Histogramm
  • Entwicklungsumgebung
    • Software-Entwicklungsumgebung
      • Compiler
      • Linker
      • Debugger
    • Entwicklungsumgebung für die Bildverarbeitung und Bildanalyse
      • programmtechnischer Zugriff auf Bilddaten und Parameter
      • Überblick über die zur Verfügung stehenden BV-Module
      • Erstellung eigener BV-Module
      • Erstellung von "Algorithmenketten" auf Basis von BV-Modulen mittels grafischer Programmierung
  • Verfahren der Segmentierung angeben und erklären (PFK.4, PFK.11)
    • Histogrammbasierte Segmentierung
      • Histogrammanalyse
      • Shading und dessen Beseitung
    • flächenbasierte Segmentierung
      • Filling
      • Split and Merge
      • Region Growing
    • kantenbasierte Segmentierung
      • Konturverfolgung
      • Hough-Transformation
• Verfahren zur Grauwerttranformation angeben und erkläre (PFK.4, PFK.11)
  • lineare Grauwerttranformation, Histogrammspreizung
  • nicht lineare Grauwerttranformation, Gammakorrektur
  • Histogrammasgleich
  • lokaler Histogrammausgleich
  • Look-Up-Tabellen
  • Flaschfarbendarstellung
• Verfahren zur Farbbildanalyse und -verarbeitung angeben und erklären (PFK.4, PFK.11)
  • visuelle und technische Farberfassung
  • additive und subtraktive Farbmischen
  • RGB-Farbraum
  • HSI-Farbraum
  • Transformation zwischen RGB und HSI
• Verfahren der nichtlinearen Filterung (Rang-Ordnungs-Operatoren, Morphologische Operatoren) angeben und erklären (PFK.4, PFK.11)
  • Max, Min, Median
  • morphologische Operatoren
    • Erosion, Dilatation
    • Opening, Closing
    • Auffinden von Strukturen
• Verfahren zur Analyse und Verarbeitung im Frequenzbereich angeben und erklären (PFK.4, PFK.11)
  • Fourieranalyse und -synthese eindimensionaler digitaler Signale
    • reales Spektrum, imaginäres Spektrum
    • Amplitudenspektrum, Phasenspektrum
    • Filterung im Frequenzbereich
  • Fourieranalyse und -synthese von Bildern
    • reales Spektrum, imaginäres Spektrum
    • Amplitudenspektrum, Phasenspektrum
    • Filterung im Frequenzbereich
      • richtungunabhängige Filter
      • richtungsabhängige Filter
      • inverser Filterung
• Verfahren zur Linearen Filterung im Ortsbereich angeben und erklären (PFK.4, PFK.11)
  • Flatung, Faltugsmaske und deren Transformierte
  • typische Faltungsmasken (Mittelwert, Gauß, Differnz-Operator, Sobel-Operator, Laplace-Operator)
  • Gradient und dessen Berechnung mittels Differnz und Sobel-Operator
  • Analyse und Bewertung der Operator im Frequenzbereich
• Verfahren zum Tracking angeben und erklären (PFK.4, PFK.11)
  • Normierter Kreuzkorrelation
  • Verfolgungen
    • ohne Schätzung
    • mit Schätzung (Kalmanfilter)
• Verfahren zur Subpixelgenauen Kantenvermessung angeben und erklären (PFK.4, PFK.11)
  • eindimesional
  • zweidimensional mittels Gradient

Fertigkeiten

• die vorgestellten Verfahren zur Grauwerttransformation (PFK.4, PFK.11, PFK.3, PFK.5)
  • hinsichtlich der Einsatzfelder abgrenzen
  • hinsichtlich der Vor- und Nachteile bewerten
  • problemspezifisch parametrieren
• die vorgestellten Verfahren zur Farbbildanalyse und -verarbeitung (PFK.4, PFK.11, PFK.3, PFK.5)
  • hinsichtlich der Einsatzfelder abgrenzen
  • hinsichtlich der Vor- und Nachteile bewerten
  • problemspezifisch parametrieren
  • die vorgestellten Verfahren zur Grauwerttransformation (PFK.4, PFK.11, PFK.3, PFK.5)
    • hinsichtlich der Einsatzfelder abgrenzen
    • hinsichtlich der Vor- und Nachteile bewerten
    • problemspezifisch parametrieren
• die vorgestellten Verfahren der nichtlineraren Filterung (PFK.4, PFK.11, PFK.3, PFK.5)
  • hinsichtlich der Einsatzfelder abgrenzen
  • hinsichtlich der Vor- und Nachteile bewerten
  • problemspezifisch parametrieren
• die vorgestellten Verfahren zur Analyse und Verarbeitung im Frequenzbereich (PFK.4, PFK.11, PFK.3, PFK.5)
  • hinsichtlich der Einsatzfelder abgrenzen
  • hinsichtlich der Vor- und Nachteile bewerten
  • problemspezifisch parametrieren
• die vorgestellten Verfahren zur Linearen Filterung im Ortsbereich (PFK.4, PFK.11, PFK.3, PFK.5)
  • hinsichtlich der Einsatzfelder abgrenzen
  • hinsichtlich der Vor- und Nachteile bewerten
  • problemspezifisch parametrieren
• die vorgestellten Verfahren zum Tracking (PFK.4, PFK.11, PFK.3, PFK.5)
  • hinsichtlich der Einsatzfelder abgrenzen
  • hinsichtlich der Vor- und Nachteile bewerten
  • problemspezifisch parametrieren
• die vorgestellten Verfahren zur Subpixelgenauen Kantenvermessung (PFK.4, PFK.11, PFK.3, PFK.5)
  • hinsichtlich der Einsatzfelder abgrenzen
  • hinsichtlich der Vor- und Nachteile bewerten
  • problemspezifisch parametrieren

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 Bildverbesserung, Farbbildverarbeitung und Vermessung von Bildinhalten. Sie erlangen die Fähigkeit zur Lösung berührungsloser Inspektions- und Meßaufgaben mittels Bildverarbeiten.

Praktikum

Form Kompetenznachweis
bPA	Praktikum, Gruppenarbeit

Beitrag zum Modulergebnis
bPA	Testat als Voraussetzung zur Klausur

Spezifische Lernziele

Fertigkeiten

• siehe Fertigkeiten, die unter "Vorlesung/Übung->spezifische Lernziele->Fertigkeiten" aufgeführt sind
• zielgerichtetes Handhaben der Software-Entwicklungsumgebung (PFK.8, PFK.9, PFK.10, PFK.11)
• zielgerichtetes Handhaben der Entwicklungsumgebung für die Bildverarbeitung und Bildanalyse (PFK.8, PFK.9, PFK.10)

Handlungskompetenz demonstrieren

• komplexere Aufgaben in einem Kleinteam bewältigen (PSK.4, PSK.6)
• Erarbeitung von komplexeren Problemlösungen die sich mittels Bildverarbeitung und Bildanalyse implementieren lassen
  • komplexere Problemstellungen verstehen und analysieren (PFK.1, PFK.2, PFK.3, PFK.4, PFK.5, PSK.4)
    • Systemverhalten aus spezifizierenden Texten herleiten
    • System strukturiert analysieren
      • sinnvolle Teilsysteme erkennen
      • Schnittstellen zwischen Teilsystemen erfassen
  • Gesamtsystem auf Basis von Teilsystemes modellieren (PFK.1, PFK.2, PFK.3, PFK.4, PFK.5, PFK.11, PSK.4)
    • Auswahl geeigneter bekannter Verfahren
    • Modifikation bekannter Verfahren
    • Kombination geeigneter Vefahren
  • Teilsysteme modellieren, implementieren, testen
    • Teilsysteme soweit möglich auf zur Vefürgung stehende Komponenten (BV-Module) abbilden, d.h. Modulauswahl und Parametrierung. (PFK.1, PFK.2, PFK.4, PFK.7, PFK.14)
    • Nicht zur Verfügung stehende aber benötigte BV-Module mittels Software-Entwicklungsumgebung in C implementieren und testen (PFK.8, PFK.9, PFK.10, PFK.14)
      • Compilieren (Finden syntaktischer Fehler und deren Behebung)
      • Debuggen (Finden semantischer Fehler und deren Behebung)
  • Gesamtsystem (Problemlösung) implementieren testen und validieren
    • Erstellung der Problemlösung als "Algorithmenkette" auf Basis von BV-Modulen mittels grafischer Programmierung (PFK.8, PFK.9, PFK.10)
    • Parametrierung der BV-Module (PFK.10, PFK.14)
    • Validierung der Problemlösung (PFK.10, PFK.14)
    • Auf Basis der Validierungsergebnisse in Iterationszyklen die Algorithmenkette und die Parametrierung der BV-Module anpassen. Bei Bedarf auch die BV-Module selbst modifizieren. (PFK.8, PFK.9, PFK.10, PFK.14)

Exemplarische inhaltliche Operationalisierung

Die Studierenden implementieren  die Algorithmen der Bildverarbeitung in der Programmiersprache C und entwickeln und verifizieren unter Verwendung dieser Algorithmen Verfahren für praxisnahe Problemstellungen (z.B. Vermessung von Stanzteilen).