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

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
Conen, N.; Hastedt, H.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2018): Improving Image Matching by Reducing Surface Reflections using Polarising Filter Techniques. ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XLII-2, pp. 267-274 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLII-2-267-2018
Rofallski, R.; Kahmen, O.; Conen, N.; Luhmann, T. (2018): Komplexe Freiformerfassung am Beispiel einer großen freischwebenden Seifenblase. Photogrammetrie – Laserscanning – Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2018, Wichmann, Berlin, ISBN 978-3-87907-643-7 (Buch), 978-3-87907-644-4 (E-Book), pp. 77-86
Conen, N.; Hastedt, H.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2018): Untersuchung der Polarisationstechnik für photogrammetrische Anwendungen. Photogrammetrie – Laserscanning – Optische 3D-Messtechnik, Beiträge der Oldenburger 3D-Tage 2018, Wichmann, Berlin, ISBN 978-3-87907-643-7 (Buch), 978-3-87907-644-4 (E-Book), pp. 2-13
Kahmen, O.; Luhmann, T. (2016): Entwicklung einer großen Invardraht-Maßverkörperung zur Anwendung in der Industriephotogrammetrie. Publikationen der DGPF, Band 25, Bern, 538-544

Presentations

Kahmen, O. : Entwicklung einer großen Invardraht-Maßverkörperung zur Anwendung in der Industriephotogrammetrie. Dreiländertagung SGPF/DGPF/OVG, Bern, Schweiz, Juni 2016

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)