F07_IBA < F07_Studium

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---
*Verantwortlich:* Prof. Dr. Lothar Thieling

---++ Lehrveranstaltung
---+++ Befriedigt Modul (MID)
   * aktuelle
      * [[BaET2012_IBA]]
      * [[BaMT2012_BV2]]
      * [[BaTIN2012_IBA]]

---+++ Organisation
<sticky>
  <table border="0">
    <tr valign="top">
      <td>
        <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
          <th colspan="2">Version</th>
          <tr>
            <td>erstellt</td>
            <td>2019-01-17</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>VID</td>
            <td>1</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>gültig ab</td>
            <td>WS 2019/20</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>gültig bis</td>
            <td/>
          </tr>
        </table>
      </td>
      <td>         </td>
      <td>
        <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
          <th colspan="2">Bezeichnung</th>
          <tr>
            <td>Lang</td>
            <td>%FORMFIELD{"Bezeichnung"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>LVID</td>
            <td>F07_IBA</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>LVPID (Prüfungsnummer)</td>
            <td/>
          </tr>
        </table>
      </td>
    </tr>
  </table>
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  <table border="0">
    <tr valign="top">
      <td>
        <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
          <th colspan="2">Semesterplan (SWS)</th>
          <tr>
            <td>Vorlesung</td>
            <td>%FORMFIELD{"VorlesungSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Übung (ganzer Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungGanzSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Übung (geteilter Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungHalbSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Praktikum</td>
            <td>%FORMFIELD{"PraktikumSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Projekt</td>
            <td>%FORMFIELD{"ProjektSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Seminar</td>
            <td>%FORMFIELD{"SeminarSWS"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Tutorium (freiwillig)</td>
            <td>%FORMFIELD{"TutoriumSWS"}%</td>
          </tr>
        </table>
      </td>
      <td>    </td>
      <td>
        <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
          <th colspan="2">Präsenzzeiten</th>
          <tr>
            <td>Vorlesung</td>
            <td>%FORMFIELD{"VorlesungPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Übung (ganzer Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungGanzPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Übung (geteilter Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungHalbPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Praktikum</td>
            <td>%FORMFIELD{"PraktikumPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Projekt</td>
            <td>%FORMFIELD{"ProjektPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Seminar</td>
            <td>%FORMFIELD{"SeminarPZ"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Tutorium (freiwillig)</td>
            <td>%FORMFIELD{"TutoriumPZ"}%</td>
          </tr>
        </table>
      </td>
      <td>    </td>
      <td>
        <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
          <th colspan="2">max. Teilnehmerzahl</th>
          <tr>
            <td>Übung (ganzer Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungGanzTeilnehmer"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Übung (geteilter Kurs)</td>
            <td>%FORMFIELD{"UebungHalbTeilnehmer"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Praktikum</td>
            <td>%FORMFIELD{"PraktikumTeilnehmer"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Projekt</td>
            <td>%FORMFIELD{"ProjektTeilnehmer"}%</td>
          </tr>
          <tr>
            <td>Seminar</td>
            <td>%FORMFIELD{"SeminarTeilnehmer"}%</td>
          </tr>
        </table>
      </td>
    </tr>
  </table>
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*Gesamtaufwand:* %FORMFIELD{"Gesamtaufwand"}%

---++++ Unterrichtssprache
   * Deutsch

---++++ Niveau
   * %FORMFIELD{"Niveau"}%
---++++ Notwendige Voraussetzungen
   * Grundlagen der Bildverarbeitung (Inhalt der Moduel IBV bzw. BV1)
   * Grundlagen der Programmierung in Java oder C
   * Grundlagen der Analysis und Linearen Algebra

---++++ Literatur
   * Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall
   * Scott E Umbaugh, COMPUTER VISION and IMAGE PROCESSING: A Practical Approach Using CVIPtools, Prentice Hall
   * Wolfgang Abmayer, Einführung in die digitale Bildverarbeitung,Teubner

---++++ Dozenten
   * Prof. Dr. Thieling



---++++ Wissenschaftliche Mitarbeiter
   * M.Sc. Hanna Sidnenka

---++++ Zeugnistext
Industrielle Bildanalyse

---+++ Kompetenznachweis
<sticky>
  <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
    <th colspan="2">Form</th>
    <tr>
      <td>sMP</td>
      <td>Regelfall (bei großer Prüfungszahl: sK)</td>
    </tr>
  </table>
</sticky>

<sticky>
  <table border="1" cellpadding="2" cellspacing="0">
    <th colspan="2">Aufwand [h]</th>
    <tr>
      <td>sMP</td>
      <td>10</td>
    </tr>
  </table>
</sticky>

*Intervall:* 3/Jahr

-----
---++ Lehrveranstaltungselemente

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---+++ <u>Vorlesung / Übung</u>

---++++ Lernziele 
---+++++ Lerninhalte (Kenntnisse)
   * Bildaufbau und Zugriff auf Bilddaten
      * Bildmatrix
      * Grauwert- und Farbbilder
      * 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
   * Segmentierung
      * Histogrammbasierte Segmentierung 
         * Histogrammanalyse
         * Shading und dessen Beseitung
      * flächenbasierte Segmentierung
         * Filling
         * Split and Merge
         * Region Growing
      * kantenbasierte Segmentierung
         * Konturverfolgung
         * Hough-Transformation
   * Merkmalsextraktion
      * geometrische Merkmale
         * grundlegende Merkmale (Fläche, Umfang, Formfaktor)
         * Zentralmomente
         * normierte Zentralmomente
         * Polarabstand
         * Krümmungverlauf
         * DFT von Polarabstand und/oder Krümmungsverlauf
      * Farbmerkmale (HSI)
      * Texturmerkmale
         * Co-occurrence Matrix
         * Haralick Merkmale
   * Klassifikation von Merkmalen
      * Begriffe und Grundlagen
         * Merkmalsvektor, Merkmalsraum, Objektklassen ...
         * überwachte/unüberwachte Klassifikation
         * lernende/nicht lernende Klassifikation
      * "klasische" Verfahren
         * Quadermethode
         * Minimum-Distance
         * Nearest Neighbour
         * Maximum-Likelihood
      * neuronale Netze
         * das künstliche Neuron als einfachster Klassifikator
            * Arbeitsweise
            * Aufgabe der Aktivierungsfunktion
            * Aufgabe des Bias
            * Training eines Neurons (Gradientenabstiegsverfahren)
         * Multi-Layer-Perceptron
            * Aufbau
            * Aufgabe der Layer
            * Backpropagation-Trainingsalgorithmus
         * Entwicklungsumgebung zur Erstellung und zum Training Neuronaler Netze
            * Erstellen und konfiguration neuronaler Netze
            * Training neuronaler Netze
            * Verifikation trainierter Netze
            * Erzeugung von C-Funktionen aus trainierten Netzen

---+++++ Fertigkeiten
   * die vorgestellten Verfahren zur Segmentierung 
      * angeben
      * beschreiben
      * hinsichtlich der Einsatzfelder abgrenzen
      * hinsichtlich der Vor- und Nachteile bewerten
      * problemspezifisch parametrieren
   * die vorgestellten Merkmale und Verfahren zur Merkmalsextraktion
      * angeben
      * beschreiben
      * hinsichtlich der Einsatzfelder abgrenzen
      * hinsichtlich der Vor- und Nachteile bewerten
      * problemspezifisch parametrieren
   * die vorgestellten Verfahren zur Klassifikation
      * angeben
      * beschreiben
      * hinsichtlich der Einsatzfelder abgrenzen
      * hinsichtlich der Vor- und Nachteile bewerten
      * problemspezifisch parametrieren


---++++ Begleitmaterial 
   * elektronische Vortragsfolien zur Vorlesung
   * elektronische Übungsaufgabensammlung
   * elektronische Software-Entwicklungsumgebung zum Compilieren, Linken, Debuggen (Visual-Studio)
   * elektronisches Entwicklungsumgebung für die Bildverarbeitung und Bildanalyse (IBV-Studio)
   * elektronisches Entwicklungsumgebung zur Erstellung und zum Training neuronaler Netze (JavaNNS)
   * elektronische Sammlung von Beispiel-Programmen und Beispielanwendungen
   * elektronische Tutorials zum begleitenden Selbststudium
      * Handhabung der Entwicklungsumgebung Software-Entwicklungsumgebung
      * Handhabung der Entwicklungsumgebung für die Bildverarbeitung und Bildanalyse
      * Handhabung der Entwicklungsumgebung für Neuronale Netze


---++++ Besondere Voraussetzungen 
   * keine


---++++ Besondere Literatur 
   * keine


---++++ Besonderer Kompetenznachweis 
   * keiner

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%STARTSECTION{"Praktikum"}%
---+++ <u>Praktikum</u>

---++++ Lernziele 
---+++++ Fertigkeiten
   * siehe Fertigkeiten, die unter "Vorlesung/Übung-&gt;Lernziele-&gt;Fertigkeiten" aufgeführt sind
   * zielgerichtetes Handhaben der Software-Entwicklungsumgebung
   * zielgerichtetes Handhaben der Entwicklungsumgebung für die Bildverarbeitung und Bildanalyse
   * zielgerichtetes Handhaben der Entwicklungsumgebung zur Erstellung und zum Training neuronaler Netze

---+++++ Handlungskompetenz demonstrieren
   * komplexere Aufgaben in einem Kleinteam bewältigen
   * Erarbeitung von komplexeren Problemlösungen die sich mittels Bildverarbeitung und Bildanalyse implementieren lassen
      * komplexere Problemstellungen verstehen und analysieren
         * Systemverhalten aus spezifizierenden Texten herleiten
         * System strukturiert analysieren
            * sinnvolle Teilsysteme erkennen
            * Schnittstellen zwischen Teilsystemen erfassen
      * Gesamtsystem auf Basis von Teilsystemes modellieren
         * 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.
         * Nicht zur Verfügung stehende aber benötigte BV-Module mittels Software-Entwicklungsumgebung  in C implementieren und testen
            * 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
         * Parametrierung der BV-Module
         * Validierung der Problemlösung
         * Auf Basis der Validierungsergebnisse in Iterationszyklen die Algorithmenkette und die Parametrierung der BV-Module anpassen. Bei Bedarf auch die BV-Module selbst modifizieren.


---++++ Begleitmaterial 
   * elektronische Aufgabenstellung (Problembeschreibung)
   * elektronische Software-Entwicklungsumgebung zum Compilieren, Linken, Debuggen (Visual-Studio)
   * elektronisches Entwicklungsumgebung für die Bildverarbeitung und Bildanalyse (IBV-Studio)
   * elektronische Sammlung von Beispiel-Programmen und Beispielanwendungen
   * elektronisches Entwicklungsumgebung zur Erstellung und zum Training neuronaler Netze (JavaNNS)
   * elektronische Tutorials für Selbststudium
      * Handhabung der Entwicklungsumgebung Software-Entwicklungsumgebung
      * Handhabung der Entwicklungsumgebung für die Bildverarbeitung und Bildanalyse
      * Handhabung der Entwicklungsumgebung für Neuronale Netze


---++++ Besondere Voraussetzungen 
   * keine


---++++ Besondere Literatur 
   * keine


---++++ Besonderer Kompetenznachweis 
   * keiner

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Topic-Revision: r6 - 17 Jan 2019, GeneratedContent
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