Prof.Dr.rer.nat.
Kristina Schädler

Fachgebiet Datenverarbeitung
Fachbereich Technik

Telefon
+49 (0) 481 8555-315

Telefax
+49 (0) 481 8555-301

E-Mail
schaedler(at)fh-westkueste.de

Gebäude: 2.5, Raum: 2.053

Fritz-Thiedemann-Ring 20
25746 Heide

Interessen

  • Intelligente und lernfähige Systeme
  • Klassifikation
  • Feature Selection
  • Anwendungen der Bildverarbeitung
  • Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in Ingenieurswesen, Naturwissenschaften und Landwirtschaft

Lebenslauf

Beruflicher Werdegang

  • 1985-1990: Studium der Mathematik mit Schwerpunkt Theoretische Informatik, Nebenfächer Elektrotechnik, Statistik
  • 1990-1994: DV-Organisatorin am Rechenzentrum / Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Informatik der Martin-Luther-Universität Halle / Wittenberg
  • 1994-1999: Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Informatik der TU Berlin, Lehrstuhl Methoden der Künstlichen Intelligenz
  • 1994-1999: Promotion auf dem Gebiet des Maschinellen Lernens, ausgezeichnet mit dem Chorafas - Forschungspreis für junge WissenschaftlerInnen
  • 1999: Beraterin bei Mummert & Partner Unternehmensberatung
  • 1999-2005: Softwareentwicklerin und Projektleiterin bei PACE Aerospace and Information Technology GmbH Berlin
  • seit 2005: Professorin für Datenverarbeitung an der FH Westküste
  • SS 2009: Praxisfreisemester bei MVTec München

Forschung & Projekte

Projekte an der FHW

[+] MaviSeg

Segmentierung von Mehrkanal- und Hyperspektralbildern

Förderung: teilweise im Rahmen des Projekts CICAD

Ziel des Maviseg-Systems ist die Lösung des Segmentierungsproblems für Multikanalbilder. Dazu zählen Farbbilder, Bilder von Multi- und Hyperspektralkameras sowie Bilder, auf die diverse Filter und Bildverarbeitungsalgorithmen angewendet wurden, so daß zusätzlich zum Originalbild weitere, verarbeitete Bilder existieren, die für die Segmentierung verwendet werden.

Das Maviseg--System deckt alle Schritte der Segmentierung ab:

  • Bildvorverarbeitung, z.B. Rauschelimination
  • Bildverarbeitung, z.B. Umwandlung in geeignete Farbräume, Anwendung von Filtern, Berechnung von Features
  • Datenvorverarbeitung
  • Klassifikation durch einfache (z.B. Anwendung von Schwellwerten) oder komplexere (z.B. Neuronale Netze, statistische Verfahren) Klassifikatoren

Stand der Kunst bei der Verbindung von Klassifikationslernen und Bildverarbeitung in der industriellen Bildverarbeitung ist im Moment, daß große Softwarepakete zur Bildverarbeitung wie z.B. Halcon oder OpenCV eine Anzahl von Lernalgorithmen und Klassifikatoren enthalten. Diese Algorithmen beschränken sich in der Regel auf einige besonders gebräuchliche Verfahren, die teilweise so eingebunden sind, daß eine komfortable Anwendung nur für bestimmte ausgewählte Probleme unterstützt wird und eine Parametrierung und Auswahl von Datenvorverarbeitungsverfahren nur eingeschränkt möglich ist. Auf der anderen Seite existieren Softwarepakete für Maschinelles Lernen und Klassifikation, die jedoch nur mit erheblichem Zusatzaufwand für Bildverarbeitungsprobleme nutzbar sind.

Mit dem Maviseg-System wurde nun ein System entwickelt, das die Verbindung zwischen beiden Seiten herstellen soll und folgende Eigenschaften aufweist:

  • Das Maviseg-System wurde auf Basis einer PlugIn-Architektur realisiert, die über die Bereitstellung von  generischen Schnittstellen für die einzelnen Arbeitsschritte  eine einfache Einbindung  bereits vorhandener und selbst entwickelter Software erlaubt.
  • Das System integriert gängige Bildverarbeitungssoftware (Halcon, OpenCV), Klassifikationssoftware (C4.5, Weka)  und Softwarepakete für das Klassifikationslernen (Weka) und die Datenvorverarbeitung (Weka, eigene Pakete).
  • Das System ist leicht für jeden Arbeitsschritt durch weitere Algorithmen erweiterbar. Erweiterungen werden als dlls abgelegt und dynamisch eingebunden, so daß jeder Anwender sich eine eigene Systemkonfiguration aus eigenen und fremden Erweiterungen zusammenstellen kann.
  • Die grafische Oberfläche erlaubt eine komfortable Markierung der Bilder, die Eingangsdaten für die Klassifikationsalgorithmen werden automatisch aus den markierten Bildern generiert.
  • Problemstellungen, bestehend aus mehreren markierten Bildern, können erstellt, geändert, gespeichert und geladen werden.

Abbildung: Editor zum Definieren von Problemstellungen
  • Segmentierungslösungen, bestehend aus Bildvorverarbeitungsalgorithmen,  ausgewählten Filtern und Kanälen, Klassifikationslernern und Klassifikatoren mit ihren Parametern können einfach durchgespielt, bewertet und abgespeichert werden.

Abbildung: Editor zur Auswahl von Klassifikatoren
  • Segmentierungsergebnisse für eine Segmentierungslösung eines Problems können quantitativ und qualitativ bewertet werden.
  • Für die Auswahl geeigneter Bildverarbeitungsfilter und Bildkanäle stehen Ranker zur Verfügung, die die zur Segmentierung geeignetsten Filter und Kanäle ermitteln.

Beispiel:


Abbildung: Weiße Kunstoffverunreinigungen in Reis bei Licht verschiedener Wellenlänge

Im Beispiel wurde mit weißen Kunststoffteilen verunreinigter Reis untersucht. In den zwei Bildausschnitten ist erkennbar, daß sich die im zweiten Bild untersuchte Wellenlänge (ca. 410 nm) deutlich besser zur Segmentierung eignet als die aus dem ersten (ca. 760nm). Genau die dem unteren Bild entsprechenden Kanäle wurden vom System als die zur Segmentierung geeignetsten identifiziert. Die untenstehende Abbildung zeigt das Segmentierungsergebnis unter Verwendung der vom System identifizierten besten 10 Kanäle mit einem sehr einfachen und schnellen Entscheidungsbaumklassifikator.


Abbildung: Segmentierung

Das Maviseg-System wird laufend weiterentwickelt.

[+] ANIMET

Automatische Erkennung von Individuen bei Nutztieren: ANIMET

Zeitraum: 07/2009-12/2012

Förderung: BMBF Programm IngenieurNachwuchs

Ziel des Projekts war die Entwicklung von Methoden zur automatischen optischen Erkennung von
Individuen in der Nutztierhaltung. In der modernen Tierhaltung muß für die optimale Versorgung
und Kontrolle des Verhaltens, des Aufzuchtserfolgs und der Gesundheit eine möglichst automatische
Erkennung einzelner Individuen ermöglicht werden. Nichtinvasive, tierschutzgemäße biometrische
Verfahren sollen hier langfristig die Erkennung über RFID-Chips ergänzen und ersetzen.
Im Verlauf des Projekts sollte einerseits die grundsätzliche Möglichkeit der Erkennung von
Einzeltieren an biometrischen Merkmalen des Kopfes („Gesichtserkennung“) untersucht werden
und andererseits eine Vorrichtung sowie ein Verfahren entwickelt werden, mit denen diese Erkennung
technisch umgesetzt werden kann.

Im Ergebnis des Projektes wurden eine kombiniertes 2D/3D-Aufnahmestation sowie entsprechende Verarbeitungsverfahren entwickelt, mit denen bei Pferden eine Erfassung des Kopfes und eine Identifizierung der Tiere der Versuchsherde möglich ist.


Abbildung: Schritte bei der optischen Individuenerkennung

Dabei wird beim Betreten der Station durch ein Tier die Aufnahme einer videoartigen Sequenz ausgelöst, bei der sowohl 3D-Daten (Tiefenbilder) als auch 2D-Farb- und/oder -Grauwert-Bilder synchron erfaßt werden. Diese Bilder werden daraufhin analysiert, ob auf ihnen ein Tier in zur Erkennung geeigneter Position aufgenommen wurde. Diese geeigneten Bilder werden dann weiterverwendet. Zuerst wird der Kopf isoliert und seine genaue Pose bestimmt. Mit diesen Daten erfolgt dann eine Normalisierung des 2D-Bildes. Die normalisierte Aufnahme wird dann mit Algorithmen zur Gesichts- bzw. Objekterkennung zur Identifikation des Tieres weiterverarbeitet.


Abbildung: Synchrone Aufnahmen von Tiefenbild und 2D-Bildern
Abbildung: Trennung von Tier und Kopf vom Hintergrund
Abbildung: Versuchsstation

Im März 2013 wurde ein Prototyp der Station auf der internationalen Branchenmesse Equitana vorgestellt und hat dort den Sonderpreis "Innovationspreis" gewonnen.


Abbildung: Innovationspreis

Medienecho

ZDF: Volle Kanne, 19.3.2013: Trends von der Pferdemesse „Equitana"

Sat1 Regionalmagazin 18.06.2013 : In Weddingstedt werden Pferde mit Gesichtserkennung kontrolliert

Zeitungen des Schleswig-Holsteinischen Zeitungsverlages:

Fachmagazin Pferdebetrieb: Buck, J. (2013). Abruffütterung: Wie Futterautomaten Pferde erkennen, Pferdebetrieb 1/2013

[+] Rißerkennung in Solarzellen

Zeitraum: 06/2010 - 11/2010, 04/2012 - 11/2012

Partner: MBJ Solutions GmbH Hamburg

Förderung: teilweise im Rahmen des Projekts CICAD

Bei der Produktion von Solarzellen können Microrisse auftreten, die sofort (aktive Cracks) oder im späteren Verlauf (inaktive Cracks) die Funktionsfähigkeit der Solarzellen beeinträchtigen. Die Erkennung dieser Cracks im Elektroluminiszenzbild ist deshalb schwierig, weil die Zellen selbst komplex strukturiert sind und die Cracks zum Teil im Bild genauso erscheinen wie Elemente der Struktur der Zellen (Kristallstruktur, Finger und Bars).

Im Projekt wurden verschiedene Arten der Filterung ermittelt, mit denen das Bild so vorverarbeitet werden kann, daß Microcracks von den anderen Strukturen unterschieden werden können.


Abbildung: Originalbild und gefiltertes Bild

Weiterhin wurden dann Methoden evaluiert, weiterentwickelt und implementiert, mit denen die Ergebnisse der bisherigen Rißerkennungsverfahren verbessert werden konnten.

[+] Qualitätskontrolle für Lebensmittel

Zeitraum: 11/2010 - 03/2011

Bei nicht optimal vergossenen Schokoladentafeln wird die Qualität des Produkts durch die deformierte Form und evtl. ein nicht den Vorgaben entsprechendes Gewicht gemindert.


Abbildung: Nicht optimal vergossene Schokoladentafel

Die qualitätsgeminderten Produkte sollen nicht in den Verkauf gehen und müssen aussortiert werden. Bei Schokoladen, die durch eingeschlossene weitere Zutaten wie Nüsse, Flocken o.ä. eine unregelmäßige Form haben, ist die optische Erkennung von Formabweichungen anspruchsvoller als bei Tafeln mit regelmäßiger Form, bei denen alle Exemplare identisch aussehen.

Mit dem Laserlichtschnittverfahren und anschließender Nachverarbeitung der so erfaßten geometrischen Daten lassen sich jedoch auch leicht unregelmäßige Formen bewerten.


Abbildung: Links nicht optimal vergossene Schokolade, rechts fehlerfreies Exemplar

[+] Industrielle Bildverarbeitung: CICAD

Zeitraum: 01/2009 - 08/2013

Förderung: Europäische Kommission  / WTSH

Ziel: Aufbau eines nachhaltigen Kompetenzzentrums für Industrielle Bildverarbeitung

Um dieses Ziel zu realisieren, beinhaltete das Projekt unter anderem:

  • Forschungs- und Entwicklungsarbeiten in den Gebieten Bilderfassung, 3D-Bildverarbeitung, Systemarchitektur / Eingebettete Bildverarbeitungssysteme, Klassifikation
  • Erstellung von Modell- und Experimentiersystemen
  • Durchführung von kooperativen Promotionen
  • Durchführung von Industrieprojekten
  • Aufbau von Kooperationsbeziehungen

Das Projekt wurde als Gemeinschaftsprojekt mit Prof. Dr. Detlef Jensen, Prof. Dr. Stephan Hussmann und Prof. Dr. Reiner Nawrath durchgeführt. Im Projekt wurden 4 Doktoranden, 4 Projektingenieure sowie MitarbeiterInnen für unterstützende Aufgaben und studentische Hilfskräfte beschäftigt.

[+] Autofütterungsstation Vorstudie

Laufzeit: 01/2008-03/2008

Förderung: ISH

Partner: HIT Hinrichs Innovation + Technik GmbH Weddingstedt

Die Firma HIT in Weddingstedt vertreibt und installiert verschiedene Lösungen zur Pferdehaltung, unter anderem auch Kraftfutterstationen und Heudosierer. Bei diesen Fütterungs-Systemen kann für jedes Pferd eine individuelle Futtermenge eingestellt werden. Zur Pferdeerkennung werden RFID-Chips verwendet, die mittels Halsband am Tier befestigt bzw. als Injektat intramuskulär injiziert werden.

Diese Lösung ist aus verschiedenen Gründen problematisch. Die Pferdeerkennung soll daher unter Einsatz einer Kamera erfolgen, welche das Pferd beim Eintreten in die Kraftfutterstation bzw. in das Heusilo frontseitig aufnimmt. Mittels Bildverarbeitungsalgorithmen soll die Erkennung des Pferdes anhand der Kopfform (und eventuell der Farbe) erfolgen.

Um eine Erkennung zu gewährleisten, muss die Kamera Pferdebilder mit gleichbleibender Qualität trotz verschiedener Witterungsbedingungen und Bewegungsabläufen der Tiere liefern.

 Im Projekt wurde untersucht werden, ob eine ausreichende Bildqualität zur Bildverarbeitung (kontrastreich, rauscharm, gleichbleibende Pferdekopfposition) erreicht werden kann.


Abbildung: Software zur Ermittlung der Systemparameter

Es wurden mehrere Anordnungen und Auslegungen des Systems getestet sowie  Varianten verschiedener Arten der optischen Kennzeichnung der Tiere untersucht. Im Ergebnis konnten erste Ergebnisse für eine praktikable Systemauslegung erzielt werden, es wurde jedoch ein erheblicher zusätzlicher Forschungsbedarf festgestellt. 



Abbildung: Aufnahmen unter verschiedenen Lichtbedingungen

[+] Prozessentwicklung zur Herstellung hochqualitativer Elektrolyt - Kondensatoren

Laufzeit: 10/2006-12/2008

Förderung durch: WTSH

Partner: Fischer und Tausche Kondensatoren GmbH Husum

Der Markt für Elektrolytkondensatoren entwickelt sich in die Richtung von Produkten mit höherer Qualität und besseren Leistungsmerkmalen. Um im Markt zukünftig bestehen zu können oder sogar Marktanteile zu gewinnen, müssen Produkte kurzfristig entwickelt und in die Produktion überführt werden. Die Entwicklung neuer Kondensatoren mit Laborgeräten ist theoretisch möglich, aber nicht sinnvoll, da so der Nachweis einer kostengünstigen und qualitativ hochwertigen Fertigung nicht gegeben ist. Deshalb muss mit dem Bauelement auch seine Fertigungsumgebung mitentwickelt und erprobt werden. Das sollte mit dem im Projekt zu realisierenden Aufbau eines optimierten Prozesses zur Kondensatorfertigung erreicht werden.

Ein Kernstück und das Hauptarbeitsgebiet der FH war dabei die optische Qualitätskontrolle der Kondensatoren. Qualitätsmerkmale waren z.B.

  • Unversehrtheit und korrekter Sitz der Isolierung
  • Vorhandensein des Bolzens, wenn erforderlich
  • Korrekte Position der Markierungen / Beschriftungen

Abbildung: Erkennung und Vermessung sowie Fehlererkennung

Dabei mußten Kondensatoren verschiedener Größen, Farben und Ausführungen berücksichtigt werden, wobei der Anpassungsaufwand für die verschiedenen Chargen minimal sein soll.


Abbildung: Verschiedene Arten, Formen und Farben von Kondensatoren

[+] Kopronet (Kooperative Promotionen)

Laufzeit: 01/2007-12/2008

Förderung: Land Schleswig-Holstein

Inhalt:

  • Pilotprojekt für Promotionen an Fachhochschulen: Promotion von zwei Doktoranden im Bereich Bildverarbeitung an der FH Westküste in Kooperation mit der Universität Lübeck.
  • Wurde überführt in Projekt CICAD und damit ausgebaut auf insgesamt 4 Doktoranden.

Lehrangebot

[+] Elemente der Informatik

Modul:  8188

Kurzbeschreibung: Vermittlung grundlegender Informatik- und Programmierkenntnisse für Ingenieure. 

Die Materialien der Veranstaltung finden Sie ab sofort auf Moodle.

[+] Software-Engineering / Algorithmen und Datenstrukturen

Modul: 8202

Kurzbeschreibung:

  • Vermittlung grundlegender Kenntnisse auf dem Gebiet der Algorithmen und Datenstrukturen: Komplexität, Such- und Sortieralgorithmen, Dynamische Datenstrukturen, Containerdatentypen.
  • Methoden und Aspekte des Softwareengineering mit Schwerpunkt objektorientierte Entwicklung, Vorgehensmodelle und Qualitätsmanagement.
  • Durchführung eines Softwareprojektes in Kleingruppen.

Die Kursmaterialien werden über Moodle bereitgestellt.

Projektbeispiele

Projekt Ce_Wind Anlagenviewer

Zeitraum: SS 2011

Bearbeitet von: Tim Dethlefs, Andreas Asmus, Tobias Ludwig

Das Programm importiert aus der Jahresmeldung gemäß EEG (Erneuerbare Energien Gesetz) im pdf-Format die Daten für alle darin enthaltenen Energieerzeugungsanlagen. Die Anlagen werden dann mit ihren Daten auf einer Karte (Google Maps) angezeigt. Die Anzeige kann nach Leistung und Art der Anlage gefiltert werden. In der Anzeige stehen die üblichen Funktionen von Google Maps (z.B. Auswahl der Art der Ansicht, Zoom) zur Verfügung.


Abbildung: Gefilterte Darstellung von Energieerzeugungsanlagen auf der Karte

Projekt Photovoltaik-Datenlogger

Zeitraum: SS 2012

Bearbeitet von: Christian Bock, Torben Hatje, Gerrit Hübner

Das Programm visualisiert die Anlagendaten einer Photovoltaik-Anlage. Dazu werden die Daten aus einer SMA Sunny WebBox per ftp übertragen, in Excel abgespeichert und in der grafischen Oberfläche visualisiert.


Abbildung: Erfassung der Anlagendaten
Abbildung: Anzeige des Ertrags

Projekt Atemschutzüberwachung für Feuerwehreinsätze

Zeitraum: SS 2012

Bearbeitet von: Melf Clausen, Malte Berndt, Dennis Dohrmund

Wenn Rettungskräfte mit Preßluftatemschutzgeräten arbeiten müssen, muß jeder Trupp ständig überwacht werden. Wichtig dabei ist vor allem die Überwachung der Einsatzdauer und des Luftdrucks der Atemschutzgeräte. Üblicherweise werden dazu Stoppuhren und Schreibbrett verwendet. Besonders beim Einsatz mehrerer Trupps gleichzeitig besteht hier die Gefahr, daß durch Fehler bei der Überwachung die Gesundheit der Einsatzkräfte gefährdet wird. Das PATool ermöglicht eine computergestützte Überwachung, bei der durch eine Erinnerungsfunktion dafür gesorgt wird, daß die Überwachung in den vorgeschriebenen Zeitabständen erfolgt.


Abbildung: GUI für Überwachung der Trupps

Projekt Wettkampfmeldung für Schwimmwettkämpfe

Zeitraum: SS 2013

Bearbeitet von: Steffen Reimers, Christoph Schuchardt und Hendrik Folkerts

Bei Schwimmwettkämpfen in Deutschland sollen die Teilnehmer i.d.R. als elektronische Wettkampfmeldeliste von den Vereinen gemeldet werden. Dazu wird die Beschreibung des Wettkampfes in einem bestimmten Format elektronisch geliefert. Viele kleine Vereine besitzen bisher nicht die dazu notwendige Software zur Mitgliederverwaltung und Wettkampfmeldung, meist aus Kostengründen. Diese Lücke soll durch das HECHST Tool geschlossen werden. Das Programm bietet eine Basisfunktionalität zur Verwaltung der Vereins- und Schwimmerdaten, liest Wettkampfdefinitionsdateien und erstellt eine elektronische Wettkampfmeldung des Vereins auf der Basis der über eine grafische Oberfläche erstellten Meldungen.


Abbildung: Eingelesene Wettkampfdaten
Abbildung: Schwimmermeldung für einen Wettkampf

[+] Vertiefung Programmierung

Modul: 8217

Kurzbeschreibung: Vertiefende Behandlung und praktische Umsetzung ausgewählter Themen aus dem Gebiet der Programmierung und Softwareengineering unter Einbeziehung neuester Entwicklungen, zum Beispiel:

  • Softwareergonomie und neuere Methoden der Mensch-Maschine-Interaktion
  • Verbesserte Softwarequalität durch Coding Guidelines und Entwurfsmuster
  • App-Programmierung

Die Auswahl der Themen erfolgt in Absprache mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern.

[+] Betriebssysteme und Datennetze

Modul: 8192

Kurzbeschreibung: Einführung in die Grundlagen der Betriebssysteme und Datennetze. Praktische Umsetzung auf LINUX. (siehe auch Prof. Dr. Detlef Jensen)

[+] Betriebssysteme und Datennetze

Modul: 8192

Kurzbeschreibung: Einführung in die Grundlagen der Betriebssysteme und Datennetze. Praktische Umsetzung auf LINUX. (siehe auch Prof. Dr. Detlef Jensen)

[+] Methoden zur Entwicklung zuverlässiger Softwaresysteme

Modul: 8549

Kurzbeschreibung: Auch Ingenieure und Ingenieurinnen, die ein Studium anderer Fachrichtungen als Informatik absolviert haben, stehen oft vor der Aufgabe, Software zu entwickeln, die höchsten Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen genügen muß. Gerade in der Automatisierung, bei eingebetteten Systemen, in der Energie- und Kommunikationstechnik darf Software nicht versagen, da die Folgen zum Teil katastrophal sein können. Der Kurs soll Studierende für die Probleme zuverlässiger und sicherer Software sensibilisieren und Kenntnisse, Methoden und Werkzeuge für die Entwicklung guter und besserer Systeme vermitteln. Einen besonderen Schwerpunkt bilden dabei Standards und Best Practices in typischen Ingenieurbereichen wie dem Fahrzeugbau und dem Bereich der sicherheitskritischen Systeme.

Themen für Bachelor- & Masterarbeiten

[+] Themenvergabe

Im Bereich der Professur Datenverarbeitung sind ständig Themen für Abschlußarbeiten verfügbar. Es gibt Themen, die in Zusammenarbeit mit und bei Partnerfirmen bearbeitet werden, sowie hochschulinterne Themen aus dem Bereich aktueller Forschung und Entwicklung. Es werden vorrangig Themen aus der Informatik, der Bildverarbeitung oder im Spezialbereich der intelligenten Systeme angeboten. Sie können aber auch gern eigene Themen vorschlagen.

Für Ihre Abschlußarbeit müssen Sie keine über den normalen Stoff Ihres Bachelor- oder Masterstudiums hinausgehenden Kenntnisse mitbringen. Ihren Starttermin bestimmen Sie selbst. Sie werden persönlich betreut und erhalten kontinuierlich Feedback. 

Wenn Sie Interesse an einer Abschlußarbeit im Gebiet Datenverarbeitung haben, kontaktieren Sie mich am besten einige Wochen vor dem von Ihnen gewünschten Starttermin. Verwenden Sie untenstehendes Formular oder die Kontaktdaten von meiner Homepage.

[+] Kontakt bei Interesse an einer Abschlußarbeit im Bereich Datenverarbeitung

Studienberatung

Weitere Nachfragen

[+] Beispiele früherer Abschlußarbeiten

Zeichnen von Porträts durch einen Roboter

Bearbeitet von: Nadine Drewing

Abschluß im Jahr: 2017

Partner: IBG – Goeke Technology Group

Thema: Programmierung eines Roboters iiwa für die Erstellung einer Porträtzeichnung auf Basis eines Fotos

Zu Demozwecken wurde ein Programm entwickelt, das einen Industrieroboter dazu befähigt, eine vor ihm stehende oder sitzende Person zu porträtieren. Dazu wird die Person fotografiert, das Bild wird mit Methoden der Bildverarbeitung vom Computer vorverarbeitet und die zum Zeichnen des Portraits notwendige Steuerung des Roboterarms wird vom Programm berechnet. Danach zeichnet der Roboter das Porträt der Person mit einem Stift auf Papier.

Abbildung: Foto und resultierendes Porträt

Android-App für Feuerwehren zur Erfassung von Wasserentnahmestellen

Bearbeitet von: Andreas Popp

Abschluß: 2014

Partner: Freiwillige Feuerwehr Heide

Thema:  Entwicklung einer App zur Erfassung von Geodaten für Feuerwehren

Zum Speichern von Geo- und anderen Informationen über Hydranten und anderen Löschwasserquellen wurde das OpenFireMap-Layer auf OpenStreetMap definiert. Hier können bisher über eine Nutzerschnittstelle Informationen händisch eingegeben werden. In der Bachelorarbeit  wurde eine App für Android-Handys entwickelt, die es erlaubt, die Position und weitere Daten von Hydranten mobil vor Ort teilautomatisch zu erfassen und sowohl intern als auch im Netz in OpenFireMap zu speichern. Im Einsatzfall können über die App alle Wasserentnahmestellen in der Umgebung angezeigt werden.


Abbildung: Heide in der Open Fire Map

Eine Beta-Version der App kann freiwilligen Feuerwehren auf Anfrage zur Verfügung gestellt werden.

Monitoring für dezentrale Energieerzeuger

Bearbeitet von: Torben Hatje

Abschluß: 2013

Partner: BeBa Energie GmbH & Co. KG

Thema: Entwurf und Umsetzung des zentralen BeBa Monitoring System
mit BeBa Portal für dezentrale Energieerzeuger

Solarparks von BeBa Energy sind mit Monitoring-Systemen ausgerüstet. Diese erfassen lokal Anlagenwerte, die dann zu einem zentralen Server weitergeleitet werden. Im Rahmen der Arbeit wurde ein zentrales Monitoring-System entwickelt, das es ermöglicht, über das Internet auf die Anlagendaten zuzugreifen, wobei für die unterschiedlichen Benutzergruppen unterschiedliche Zugriffsrechte definiert wurden. Die Informationen werden aufgearbeitet und grafisch visualisiert.


Abbildung: Visualisierung von Anlagendaten

Einbindung Neuronaler Netze in ein Bildverarbeitungswerkzeug mit Java und C#

Bearbeitet von: Tim Dethlefs

Abschluß im Jahr: 2011

Thema: Die Anwendung von Neuronalen Netzen zur Segmentierung von Multichannel-Bildern

Neuronale Netzwerke, insbesondere das Multilayer-Perzeptron haben sich als Klassifizierungswerkzeuge in verschiedensten Gebieten bewährt. Im Rahmen der Bachelorarbeit wurden zwei verschiedene Arten Neuronaler Netze in eine vorhandene Software zur Bildsegmentierung von Multichannel-Bildern eingefügt und vergleichend bewertet. Ausgewählt wurden dabei das Multilayer-Perzeptron und das RBF-Netz aus der Weka-Bibliothek, einer Java-Bibliothek von Algorithmen aus dem Maschinellen Lernen. Dazu wurden eine generische Schnittstelle definiert und mit Hilfe von Middleware die Java-Funktionen in eine C#-Anwendung eingebunden.


Abbildung: Zu segmentierende Testbilder

Abbildung: Segmentierungsergebnisse

Grafische Oberflächen auf Mikrocontrollern

Bearbeitet von: Julia Schachtner

Abschluß im Jahr: 2011

Partner: macio GmbH Kiel

Thema: Realisierung grafisch anspruchsvoller Benutzeroberflächen auf einem Zielsystem der oberen Mikrocontrollerklasse

Mittlerweile werden viele Geräte mit Kleindisplays ausgestattet, die eine Bedienung über eine interaktive grafische Oberfläche ermöglichen, wo früher mit Tasten und (Dreh-)Knöpfen gearbeitet wurde. Typisch für solche Geräte sind Prozessoren der Klasse ARM7 oder Cortex A3 mit nur wenigen MB Speicher. Die Herausforderung besteht nun darin, mit den begrenzten Rechen- und Speicherkapazitäten grafische Bedienoberflächen zu realisieren.

Als Beispiel wurde in der Arbeit eine Demo-Applikation zur Bedienung einer Maschine zum Bedrucken von T-Shirts erstellt, die als Messeprototyp verwendet wurde. Klicken Sie auf die Abbildung für das Demovideo !

Vermessung von Pferden mit Time-Of-Flight-Kamera

Bearbeitet von: Mandy Meeder

Abschluß im Jahr: 2011

Thema: Machbarkeitsstudie zur Vermessung von Pferden mit einer TOF-Kamera

Um einzelne Pferde voneinander unterscheiden zu können, sind Größe und Gestalt ein wichtige Merkmale. Mit optischen 3D-Technologien kann ein Objekt in allen 3 Dimensionen erfaßt werden. Neben der Stereoskopie und den Projektionstechniken ist auch das Time-Of-Flight-Prinzip anwendbar. Eine TOF-Kamera mißt den Abstand zu Objekten, indem die Reisedauer des ausgesandten Lichts von der Kamera bis zum Auftreffen auf die Oberfläche des Objekts und zurück zur Kamera gemessen wird.


Abbildung: TOF-Bild eines Pferderückens

In der Bachelorarbeit wurde untersucht, inwieweit sich die TOF-Technologie zur Vermessung von Pferden eignet. Dabei wurden die Genauigkeit und das Verhalten bei unterschiedlichen Fellfarben bestimmt.

Speichern und Suchen von Spektraldaten

Bearbeitet von: Pia Beilfuß

Abschluß im Jahr: 2009

Partner: Videometer A/S Hørsholm, Dänemark

Thema: Erweiterung der VideometerLab-Datenbank für Bilddaten um Web-Services zur Lizenzverwaltung und um Speicher-, Search- and Retrieval – Funktionen für Spektraldaten

Oberflächen, die unter weißem Licht identisch erscheinen, können oft bei Betrachtung ihres Reflexionsspektrums im Bereich des sichtbaren Lichts unterschieden werden. Das Bild zeigt z.B. die Spektren zweier roter Nahrungsmittel, die auf einem normalen, unter weißem Licht aufgenommenen Farbbild gleich erscheinen, jedoch an Hand ihrer Spektren unterschieden werden können.


Abbildung: Spektren zweier roter Objekte

Daher wird in verschiedenen Anwendungen das gesamte Spektrum untersucht, um herauszufinden, bei welcher Lichtfarbe oder unter Verwendung welcher Filter ein Objekt am besten von anderen Objekten unterscheidbar ist.

In der Arbeit wurde eine Datenbank für Spektren erstellt und eine Retrieval-Funktion mittels eines speziellen Ähnlichkeitsmaßes implementiert.