Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch hochauflösende optische 3D-Oberflächenrekonstruktion
2022-2025
Oliver Kahmen, M.Sc.
Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch hochauflösende optische 3D-Oberflächenrekonstruktion
Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime
Mail:
Telefon: +49 (0) 441 - 7708 - 3349
Raum: G 207
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Artikel und Bücher
Kahmen, O.; Rofallski, R.; Luhmann, T. (2023):
Digital visual testing of welds under water using optical 3D measurement technology with image-variant illumination. Unterwassertechnik 2023 - DVS Media, DVS Berichte, Band: 374, S. 93-101, ISBN: 978-3-96144-159-4
, Weblink
Rofallski, R.; Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022):
Investigating distance-dependent distortion in multimedia photogrammetry for flat refractive interfaces. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLVIII-2/W2-2022, 127–134
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-127-2022 , Weblink
Luhmann, T.; Rofallski, R.; Kahmen, O. (2022):
Möglichkeiten und Grenzen der hochgenauen photogrammetrischen Objekterfassung unter Wasser. DVW/DHyG Fachtagung "Hydrographie - Messen mit allen Sinnen", Schriftenreihe des DVW, Band 102, pp. 109-116
Kahmen, O.; Luhmann, T. (2022):
Monocular Photogrammetric System for 3D Reconstruction of Welds in Turbid Water. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, Vol. 90, Issue 1, pp. 19-35
, doi: 10.1007/s41064-022-00191-2
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
Vorträge
Kahmen, O.
:
Influence of Quantity, Size and Arrangement of Scale Bars in Large Volume Photogrammetry.
EPMC European Portable Metrology Conference 2015, Manchester,
Oktober 2015
Projekte
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Ziel des Projektes ist es, die klassische Sichtprüfung (VT) von Schweißverbindungen unter Wasser durch ein optisches 3D-Messsystem zu ergänzen. Auf Grundlage von hochauflösenden 2D-(Bild)Daten werden durch photogrammetrische Metho... mehr
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Das Projekt – „CoSAIR – Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime“ wird aus Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung im Rahmen des Programms „Forschung an Fachhochschulen“ zur Schaffung, Verstetigung und B... mehr
Personen
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) Oliver Kahmen, M.Sc. (04.2022-07.2022) Tobias Neiß-Theuerkauff, M.Sc. Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann Mareike Fincken, M.Sc. (09.2023-)
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Ziel des Projektes ist die Untersuchung bildgebender Techniken und Entwicklung spezieller Verfahren, die auf Basis von intraoperativen und präoperativen Daten agieren. Die Einsatzgebiete liegen in erster Linie in der Orthopädie, prinzipiell ist die... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Niklas Conen, M.Sc. Oliver Kahmen, M.Sc.
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Niklas Conen, M.Sc. Oliver Kahmen, M.Sc.
Abschlussarbeiten
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)
Kooperationspartner
Entwicklung eines Prozesses zur Detektion von Rissen auf Schweißnähten durch digitale Bildverarbeitung (2020/1)
Kooperationspartner
Untersuchung von Orientierungs- und Matchingverfahren für die hochgenaue 3D-Oberflächenerfassung von Schweißnähten mit einem mobilen Kamerasystem (2018/9)