Forschungsprojekte

Industrielle und Medizinische Bildverarbeitung

  • Modellbasierte automatisierte Justage komplexer optischer Systeme
    Die Anwendung optischer Systeme nimmt sowohl in der Industrie, als auch bei privaten Anwendern stetig zu. Somit werden beispielsweise Interferometer im Bereich der Messtechnik, Laser in der Gravitationsphysik, Teleskope in der Astronomie und Kameraobjektive für bildgebende Verfahren verwendet. Durch diesen wachsenden Bedarf steigen auch der Anspruch und die Komplexität solcher Systeme. Besonders der Montageprozess miniaturisierter und komplexer optischer Systeme wird heutzutage noch überwiegend noch manuell durchgeführt und hängt somit maßgeblich von der Expertise des geschulten Personals ab.
    Leitung: M.Sc. Nils Melchert
    Jahr: 2020
    Laufzeit: 01.04.2020 - 01.04.2023
  • ‚In situ‘-Bildverarbeitungsprüfung von thermischen Beschichtungen in Flugtriebwerken (NBank, TinTin)
    Das vorliegende Teilprojekt findet innerhalb der „Technologieinitiative Triebwerksinstandsetzung“ (TinTin) statt, welche ein Verbundprojekt zwischen der MTU Maintenance GmbH, der TU Braunschweig und der Leibniz Universität Hannover darstellt. Der Forschungsschwerpunkt liegt hierbei in der Entwicklung von innovativen Wartungstechnologien für Flugzeugtriebwerke. Innerhalb des Teilprojekts sollen mithilfe von Bildverarbeitungsalgorithmen Inspektionsprozesse teilautomatisiert und somit effizienter und flexibler gestaltet werden. Dabei ist vor allem eine Quantifizierung von Schadenserscheinungen interessant, da mithilfe vergleichbarer Schadensmaße reparaturfähige Triebwerkskomponenten identifiziert und gesichert werden können.
    Leitung: Prof. Dr. Eduard Reithmeier
    Team: M. Sc. Kolja Hedrich
    Jahr: 2021
    Förderung: NBank
    Laufzeit: 01.01.2021 - 31.12.2023
  • Smart-OP durch KI-basierte Assistenzsysteme
    Im Rahmen des Forschungsvorhabens soll ein digitaler OP-Assistent entwickelt werden, welcher es ermöglicht durch Instrumentenüberwachung das im OP befindlichen Personal zu entlasten und darüber hinaus Daten für die Planung effizienterer und hygienisch optimierter OPs zu akquirieren. Zentral für die Entwicklung des OP-Assistenten wird eine mehrskalige KI-basierte Bildverarbeitung zur Objekterkennung und Koordinatenregression sein, welche es ermöglicht mit kosteneffektiven und leicht installierbaren Kameras relevante Objekte im Raum zu verfolgen und auch bei Verdeckungen robuste Ergebnisse zu liefern. Zentrale Forschungsfragen umfassen hierbei insbesondere die Netzkonditionierung mit synthetischen Daten auf Basis detailgetreuer virtueller 3D Umgebungen sowie die Entwicklung von Netzarchitekturen bei Kombination mit Zustandsschätzverfahren. Der Erkennungsalgorithmus wird genutzt um alle im Eingriff befindlichen Instrumente zu überwachen und dokumentiert jedes individuelle Werkzeug hinsichtlich Benutzungsdauer, Einsatzart, Benutzer und Bewegungsprofil. All diese Informationen ermöglichen die Erstellung von belastbaren Statistiken und die automatisierte Anfertigung eines OP-Berichts, eine intelligente OP-Planung oder die Konzeptionierung von Greifersystemen für automatisierte Instrumentenanreichungen. Gefördert wird das Projekt durch die Förderline Young Investigator Grands der Leibniz Universität Hannover.
    Leitung: Dr. Ing. Lennart Hinz
    Team: M. Sc. Leon Wiese
    Jahr: 2024
    Förderung: Young Investigator Grands LUH
    Laufzeit: 01.01.2024 - 31.12.2025