Oliver Kahmen, M.Sc.

Digital visual testing on welds under water by high-resolution optical 3D surface reconstruction
Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime

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Books and Papers

Kahmen, O.; Luhmann, T. (2019): Hochauflösende 3D-Rekonstruktion von Schweißnähten mittels Makrophotogrammetrie. 6. Fachseminar der DGZfP, Optische Prüf- und Messverfahren, Karlsruhe
Rofallski, R.; Conen, N.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2019): Komplexe Freiformerfassung am Beispiel einer großen freischwebenden Seifenblase. Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2/2019, pp. 13-20
Kahmen, O.; Rofallski, R.; Conen, N.; Luhmann, T. (2019): On scale definition within calibration and orientation of multi-camera systems in multimedia photogrammetry. ISPRS International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2/W10, pp. 93-100 , doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W10-93-2019
Kahmen, O.; Conen, N.; Luhmann, T. (2019): Optimierung flächenbasierter Bildzuordnungsverfahren bei spekularen Reflexionen. Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 18. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 108-119
Nietiedt, S.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2019): Untersuchung von Orientierungs- und Matchingverfahren für die hochgenaue 3D-Oberflächenerfassung von Schweißnähten mit einem mobilen Kamerasystem. Kersten (Hrsg.): Publikationen der DGPF, Band 28, pp. 711-719 , Weblink

Presentations

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.

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)
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)