Albers, S.; Engel, M.; Hülsewede, F.; Göring, M.; Luhmann, T.(2023):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten.Allgemeine Vermessungs-Nachrichten, 1-2, 2023; S. 11-19.
Wester, T.; Kröger, L.; Langidis, A.; Nietiedt, S.; Rofallski, R.; Göring, M.; Luhmann, T.; Peinke, J.; Gülker, G.(2022):
Fluid-structure interaction experiments on a scaled model wind turbine under tailored inow conditions using PIV and photogrammetry.20th International Symposium on Applications of Laser and Imaging Techniques to Fluid Mechanics, Lissabon
Hülsewede, F.; Albers, S.; Engel, M.; Göring, M.; Luhmann, T.(2022):
Untersuchungen zur KI-gestützten Materialklassifikation aus Punktwolken und Bilddaten.Luhmann/Schumacher (eds.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 20. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, pp. 278-287
Göring, M.:
Entwicklung eines berührungslosen und markierungsfreien Messverfahrens zur Erfassung bewegter Rotorblätter von Windkraftanlagen.Doktorandentreffen, Dresden,
Oktober 2018
Projekte
WindScan - Messung und Modellierung des aeroelastischen Verhaltens von horizontalen Windkraftrotoren im laufenden Betrieb durch Laserscanning und Photogrammetrie
2011-2014
Gefördert durch: BMBF FHprofUnt
Ziel ist die Entwicklung eines Verfahrens zur berührungslosen Messung von aeroelastischen Formparametern rotierender Windkraftanlagen basierend auf Photogrammetrie und Laserscanning.
Analyse von Registrierungsverfahren und Instrumentenfehlern beim Einsatz von terrestrischen Laserscannern am Beispiel von komplexen Kirchenbauwerken (2019/8)