Modulhandbuch BaET2012_IndustrielleBildverarbeitung

Verantwortlich: Prof. Dr. Thieling

Modul

Anerkennbare Lehrveranstaltung (LV)

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

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).

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