Vermessung von Objekten ohne Referenzobjekt. Literatur-Review (PDF)
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,0, Hochschule Darmstadt, Veranstaltung: Computer Vision, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Industrie spielt die Objektvermessung im Hinblick auf die...
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Produktinformationen zu „Vermessung von Objekten ohne Referenzobjekt. Literatur-Review (PDF)“
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,0, Hochschule Darmstadt, Veranstaltung: Computer Vision, Sprache: Deutsch, Abstract: In der Industrie spielt die Objektvermessung im Hinblick auf die Qualitätskontrolle ein große Rolle. Die Qualitätssicherung kann mithilfe von Computer Vision Methoden umgesetzt werden. Ein Literatur-Review zeigt, dass es viele unterschiedliche Konzepte zur Objektvermessung gibt. Diese Konzepte unterteilen sich in drei Kategorien: Vermessung mit Referenzobjekt, Stereo-Vision und Deep Learning Ansätze. In dieser Arbeit werden verschiedene Methoden aus Forschungsarbeiten vorgestellt und das Stereo-Vision Konzept detaillierter eingeführt. Das Ziel ist es, einen Überblick zu aktuellen Konzepten zu geben und das grundlegende Verständnis des Stereo-Vision Verfahrens darzulegen.
Autoren-Porträt von Patrick Tinz, Janik Tinz
Patrick Tinz, M.Sc. Cand., geb. 1996, hat einen Bachelor Abschluss in Informatik. Seine Forschungsgebiete liegen im Bereich Industrie 4.0 und Maschinellem Lernen, wobei er sich derzeit mit dem Themengebiet Predictive Maintenance im Kontext von Industrie 4.0 getriebenen Fertigungsprozessen auseinandersetzt.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Patrick Tinz , Janik Tinz
- 2021, 1. Auflage, 10 Seiten, Deutsch
- Verlag: GRIN Verlag
- ISBN-10: 3346449157
- ISBN-13: 9783346449153
- Erscheinungsdatum: 27.07.2021
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