Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen 3D-Oberflächenmessung unter Wasser
2016-2020
Oliver Kahmen, M.Sc.
Digital visual testing on welds under water by high-resolution optical 3D surface reconstruction
Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime
mail:
tel: +49 (0) 441 - 7708 - 3349
room: G 207
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Books and Papers
Kahmen, O.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2020):
Impact of Stereo Camera Calibration to Object Accuracy in Multimedia Photogrammetry. Remote Sensing
, doi: 10.3390/rs12122057 , Weblink
Kahmen, O.; Haase, N.; Luhmann, T. (2020):
Orientation of point clouds for complex surfaces in medical surgery using trinocular visual odometry and stereo orb-slam2. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2020, 35–42, 2020
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-35-2020 , Weblink
Presentations
Kahmen, O.
:
Hochauflösende 3D-Rekonstruktion von Schweißnähten mittels Makrophotogrammetrie.
6. Fachseminar der DGZfP, Optische Prüf- und Messverfahren, Karlsruhe,
März 2019
Kahmen, O.
:
Optimierung flächenbasierter Bildzuordnungsverfahren bei spekularen Reflexionen.
18. Oldenburger 3D-Tage,
Februar 2019
Kahmen, O.
:
Entwicklung einer großen Invardraht-Maßverkörperung zur Anwendung in der Industriephotogrammetrie.
Dreiländertagung SGPF/DGPF/OVG, Bern, Schweiz,
Juni 2016
Kahmen, O.
:
Influence of Quantity, Size and Arrangement of Scale Bars in Large Volume Photogrammetry.
EPMC European Portable Metrology Conference 2015, Manchester,
Oktober 2015
Projects
funded by: European Fonds for Regional Development (EFRE)
Dieses Forschungsvorhaben befasst sich mit der Entwicklung eines kompakten Prototyps zur hochgenauen berührungslosen 3D-Oberflächenvermessung unter Wasser durch den Einsatz optischer 3D-Messverfahren. more
people
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (head) Oliver Kahmen, M.Sc. Paul Kalinowski, M.Sc. Niklas Haase, M.Sc.
Bachelor & Master Theses
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)
Untersuchung verschiedener Bildanalyseverfahren zur Orientierung von Bildsequenzen eines Dreikamerasystems (2020/2)
cooperation
Entwicklung eines Prozesses zur Detektion von Rissen auf Schweißnähten durch digitale Bildverarbeitung (2020/1)
Untersuchung von Orientierungs- und Matchingverfahren für die hochgenaue 3D-Oberflächenerfassung von Schweißnähten mit einem mobilen Kamerasystem (2018/9)