Veröffentlichungen
- anjabaumann1
- 15. Mai
- 2 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 19. Mai
Im Rahmen unseres AMI-Bündnisses sind diverse Veröffentlichungen entstanden, die sich mit der Entwicklung, Umsetzung und Evaluierung innovativer Verfahren, Systemen und Modulen befassen.
Wie multispektrale Sensorsysteme mithilfe von Machine Learning und maßgeschneiderter Kanal-Auswahl effizienter und kostengünstiger gestaltet werden können. Erfahren Sie mehr in der @mdpi-Veröffentlichung.
„Realisation of an Application Specific Multispectral Snapshot-Imaging System Based on Multi-Aperture-Technology and Multispectral Machine Learning Loops“ by Lennard Wunsch, Martin Hubold, Rico Nestler, and Gunther Notni
In dem @mdpi-Artikel wird die Wichtigkeit der Datenfusion bei der Kombination mehrerer verschiedener Kamerasysteme beleuchtet. Verglichen werden dabei verschiedene Up- und Downsampling-Methoden, um zum einen RGB-D-Bilder zu erstellen sowie die Qualität der Tiefeninformationen zu verbessern.
„Data Fusion of RGB and Depth Data with Image Enhancement“ by Lennard Wunsch, Christian Görner Tenorio and Katharina Anding
Neuartiges Verfahren, um 3D-Oberflächenform und Materialdicke transparenter Objekte mittels infrarotbasierter Thermografie schnell und präzise zu erfassen. Durch den Einsatz von kurzwelliger Infrarotstrahlung (SWIR) konnte per Simulation die Bestimmung der Vorder- und Rückseite sowie der Dicke von Glasobjekten experimentell demonstrieren.
„Optically measuring the front and rear surface shape of transparent objects“ by Martin Landmann, Henri Speck, Saikat Chandra Das, Stefan Heist, Peter Kühmstedt, Gunther Notni
Wie können schwer messbare Oberflächen – wie transparente oder stark reflektierende Materialien ohne Vorbehandlung – erfasst werden?
In unserer Veröffentlichung werden die Genauigkeit und Geschwindigkeit eines thermischen 3D-Sensors auf Basis sequentieller Streifenprojektion charakterisiert und mit anderen 3D-Messverfahren verglichen. Die Bewertung erfolgt anhand eines speziell entwickelten Prüfkörpers.
„Analysis of the measurement accuracy of a thermal 3D sensor for transparent objects“ by Henri Speck, Martin Landmann, Roland Ramm, Stefan Heist, Peter Kühmstedt, Gunther Notni
Vorstellung eines neu entwickelten Hochgeschwindigkeits-LWIR-3D-Sensors: Durch den Einsatz thermischer Streifenprojektion in Kombination mit einer optimierten Filtertechnik können selbst herausfordernde Materialien – wie transparente oder wärmeleitfähige Objekte – innerhalb von weniger als einer Sekunde dreidimensional erfasst werden. Die Leistungsfähigkeit des Systems wurde experimentell validiert und hinsichtlich Genauigkeit und Geschwindigkeit mit bestehenden thermischen 3D-Sensoren verglichen.
„High-speed 3D shape measurement of transparent objects by sequential thermal fringe projection and image acquisition in the long-wave infrared“ by Martin Landmann, Henri Speck, Zengyang Gao, Stefan Heist, Peter Kühmstedt, Gunther Notni
Zur Unterstützung verschiedener Bildgebungsverfahren wie RGB, Time-of-Flight (ToF) und Thermografie wurde ein modulares Kalibriertarget entwickelt und implementiert. Durch integrierte planare Muster, geometrische Strukturen und 3D-Elemente ermöglicht das Target die Kalibrierung unterschiedlichster 2D- und 3D-Sensoren. Es erleichtert damit die multimodale Kalibrierung, die Sensorfusion sowie die präzise Ausrichtung der Sensoren.
„Modular Target and Approach for Geometric Calibration of Multimodal Imaging Systems“ by Evgeny Degtyarev, David Reese, and Rico Nestler
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