Industrielle und Medizinische Bildverarbeitung
Die Industrielle und Medizinische Bildverarbeitung beschäftigt sich mit Forschungs- und Entwicklungsaufgaben aus dem industriellen Umfeld sowie mit Fragestellungen rund um die bildbasierte Messtechnik in der Medizintechnik. Das Hauptaugenmerk in der industriellen Bildverarbeitung liegt auf der Entwicklung von neuen bzw. optimierten Konzepten und Verfahren zur optischen Qualitätskontrolle in Produktionsprozessen mit schwierigen und aufgabenspezifischen Randbedingungen. So forscht die Arbeitsgruppe seit vielen Jahren intensiv an der Charakterisierung von sogenannten Riblets, einer rillenartigen Feinstruktur von Oberflächen zur Reduktion des Luftwiderstands. Aufgabenfelder sind dabei die Vermessung des Verschleißes dieser Strukturen oder die großflächige Erfassung der Oberfläche zur Ableitung von Kennzahlen. Verschiedene Messgeräte werden im Rahmen von Forschungsprojekten verwendet und auch entwickelt. Dazu gehört die Konfokale Mikroskopie, die Lichtschnitttechnik und auch eine neuartige 3D Elektronenmikroskopie.
In der Medizintechnik werden zurzeit neue Interaktions- und Kontrollmethoden zur Optimierung der OP-Ausstattung entwickelt. Das Ziel ist die Steigerung der Effizienz und der Ergonomie wie auch insbesondere die Vermeidung von Infektionen. Im Bereich der Mikrosysteme liegt der Schwerpunkt in der Entwicklung und Integration von mikrooptischen und mikromechanischen Komponenten für die Weiterentwicklung und Optimierung eines miniaturisierten Spektrometers (Mikrospektrometer). Ziele sind neben der Verbesserung des Verfahrens u.a. die Reduzierung des Energieverbrauchs und der Gerätekosten. Dieses Mikrospektrometer soll seinen Einsatz in der Medizintechnik, der Bioanalytik und der Umwelttechnik finden.
Ansprechpartner
Industrielle und medizinische Bildverarbeitung
30823 Garbsen
Industrielle und medizinische Bildverarbeitung
Industrielle und Medizinische Bildverarbeitung
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Modellbasierte automatisierte Justage komplexer optischer SystemeDie 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 MelchertJahr: 2020Laufzeit: 01.04.2020 - 01.04.2023
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‚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 ReithmeierTeam:Jahr: 2021Förderung: NBankLaufzeit: 01.01.2021 - 31.12.2023
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Smart-OP durch KI-basierte AssistenzsystemeIm 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 HinzTeam:Jahr: 2024Förderung: Young Investigator Grands LUHLaufzeit: 01.01.2024 - 31.12.2025
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