Bildverstehen II: Robot Vision
Image Understanding II: Robot Vision

Modul IN2016

Dieses Modul wird durch Fakultät für Informatik bereitgestellt.

Diese Modulbeschreibung enthält neben den eigentlichen Beschreibungen der Inhalte, Lernergebnisse, Lehr- und Lernmethoden und Prüfungsformen auch Verweise auf die aktuellen Lehrveranstaltungen und Termine für die Modulprüfung in den jeweiligen Abschnitten.

Basisdaten

IN2016 ist ein Semestermodul in Deutsch oder Englisch auf Bachelor-Niveau und Master-Niveau das im Wintersemester angeboten wird.

Das Modul ist Bestandteil der folgenden Kataloge in den Studienangeboten der Physik.

  • Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
GesamtaufwandPräsenzveranstaltungenUmfang (ECTS)
120 h 45 h 4 CP

Inhalte, Lernergebnisse und Voraussetzungen

Inhalt

Die Vorlesung gibt eine detaillierte Beschreibung der praxisrelevanten Methoden und Algorithmen, die zur Lösung von Anwendungen im Robotersehen und maschinellem Sehen verwendet werden. Der Schwerpunkt der Vorlesung ist die Beschreibung der Verfahren und ihrer Grundlagen. Beispiele aus der Praxis zeigen die typischen Anwendungen, in denen die vorgestellten Verfahren eingesetzt werden. Unter anderem werden folgende Themenbereiche behandelt: - Merkmalsextraktion - Klassifikation - Farbbildverarbeitung - Beschriftungserkennung (Barcodes, OCR) - Hand-Auge-Kalibrierung - Objekterkennung

Lernergebnisse

Teilnehmer der Vorlesung verstehen die Theorie, Datenstrukturen und Implementierung der wichtigsten Algorithmen, die im Robotersehen und im maschinellen Sehen verwendet werden. Sie sind in der Lage, Bildverarbeitungsaufgaben zu analysieren und zu bewerten und können diese Kenntnisse und Fähigkeiten nutzen, um Anwendungen des Robotersehens und maschinellen Sehens zu entwickeln.

Voraussetzungen

Modul IN2023 Bildverstehen I: Methoden der industriellen Bildverarbeitung; grundlegende Kenntnisse der folgenden Gebiete: - Lineare Algebra (lineare Transformationen zwischen Vektorräumen in Matrixalgebra) - Analysis (Reihen, Differentiation und Integration ein- und zweidimensionaler Funktionen) - Wahrscheinlichkeitstheorie

Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise

Lehrveranstaltungen und Termine

ArtSWSTitelDozent(en)Termine
VO 3 Bildverstehen II: Robot Vision (IN2016) Freitag, 16:00–17:30
Montag, 08:30–10:00
Montag, 08:30–10:00
sowie einzelne oder verschobene Termine

Lern- und Lehrmethoden

Vorlesung (Präsentation von Folien und Vorstellung interaktiver Beispiele)

Medienformen

PowerPoint

Literatur

Carsten Steger, Markus Ulrich, Christian Wiedemann: Machine Vision Algorithms and Applications; Wiley-VCH, Weinheim, 2007

Modulprüfung

Beschreibung der Prüfungs- und Studienleistungen

Die Prüfungsleistung wird in Form einer Klausur erbracht. Anwendungsaufgaben überprüfen die Fähigkeit, realistische Anwendungen des Robotersehens und maschinellen Sehens zu analysieren, zu bewerten und zu entwickeln. Wissensfragen überprüfen die Vertrautheit mit den Algorithmen des Robotersehens und maschinellen Sehens sowie die Angemessenheit der Auswahl der Algorithmen zur Lösung einer bestimmten Anwendung.

Wiederholbarkeit

Eine Wiederholungsmöglichkeit wird am Semesterende angeboten.

Aktuell zugeordnete Prüfungstermine

Derzeit sind in TUMonline die folgenden Prüfungstermine angelegt. Bitte beachten Sie neben den oben stehenden allgemeinen Hinweisen auch stets aktuelle Ankündigungen während der Lehrveranstaltungen.

Titel
ZeitOrtInfoAnmeldung
Bildverstehen II: Robot Vision
Mo, 27.2.2017, 13:30 bis 15:00 102
bis 15.1.2017 (Abmeldung bis 20.2.2017)

Kondensierte Materie

Wenn Atome sich zusammen tun, wird es interessant: Grundlagenforschung an Festkörperelementen, Nanostrukturen und neuen Materialien mit überraschenden Eigenschaften treffen auf innovative Anwendungen.

Kern-, Teilchen-, Astrophysik

Ziel der Forschung ist das Verständnis unserer Welt auf subatomarem Niveau, von den Atomkernen im Zentrum der Atome bis hin zu den elementarsten Bausteinen unserer Welt.

Biophysik

Biologische Systeme, vom Protein bis hin zu lebenden Zellen und deren Verbänden, gehorchen physikalischen Prinzipien. Unser Forschungsbereich Biophysik ist deutschlandweit einer der größten Zusammenschlüsse in diesem Bereich.