Forschungsschwerpunkt Robotik

Fachlicher Hintergrund

Industrielle Bildverarbeitung befasst sich mit der automatischen rechnergesteuerten Analyse von Bildern, die Kameras in einer industriellen Produktionsumgebung aufnehmen. Anwendungen liegen sowohl in allen Bereichen der Optischen Qualitätskontrolle, ohne die eine moderne industrielle Produktion heute nicht mehr denkbar wäre, als auch z.B. in der Robotik, wo aus Bildern gewonnene Information zur Steuerung autonom arbeitender Service-Roboter verwendet werden kann.

Viele dieser Bildanalyseverfahren werden heute nicht mehr rein algorithmisch (hart), sondern lernfähig (weich) programmiert. Der Themenbereich Learning & Softcomputing behandelt deshalb unterschiedliche maschinelle Lernverfahren, durch die die inhaltliche Analyse von Bildern prinzipiell durch ähnliche Ansätze umgesetzt werden kann, wie wir Menschen sie bei entsprechenden Aufgabenstellungen verwenden würden.

Genereller Untersuchungsgegenstand

Der Schwerpunkt befasst sich mit Untersuchungen zu lernfähigen Verfahren der Mustererkennung (Pattern Recognition) mit sog. Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) und Support Vector Machines (SVM). Die Neuronalen Netze stellen dabei eine grobe Analogie zu lernfähigen Strukturen in biologischen Systemen (z.B. beim menschlichen Lernen) dar. Die Support Vector Machines lösen entsprechende Lernaufgaben mit Hilfe anderer mathematischer Lernverfahren.

Wie auch beim menschlichen Lernen besteht das generelle Lernprinzip darin, dem System verschiedene Beispiele für das zu erlernende Wissen gemeinsam mit den gewünschten Ergebnissen zu präsentieren. Aus den gemachten "Erfahrungen" leitet das System dann Regeln ab, nach denen auch anderes, neues Wissen entsprechend eingeordnet und analysiert werden kann.

Beispiele für entsprechende Aufgaben liegen sowohl im Bereich der automatischen Gesichtererkennung (z.B. bei Überwachungsaufgaben) als auch in der automatischen Erkennung von z.T. winzigen Produktionsfehlern in industriellen Herstellungsprozessen

Ihre Ansprechpartner zum Forschungsschwerpunkt Industrielle Bildverarbeitung / Learning & Softcomputing

Prof. Dr. Wolfgang Ülzmann
ue@fh-wedel.de
Tel.: +49 14103 8048 43

Dipl. Ing. Torsten Behrens
be@fh-wedel.de
Tel.: +49 4103 8048 741

Beauftragter für Forschung, Entwicklung und Technologietransfer

Prof. Dr. Dennis Säring
Ombudsmann

Tel.: +49 4103 8048-43
E-Mail: dsg@fh-wedel.de

Informationen:

Ordnung "Gute wissenschaftliche Praxis"