Oliver Kahmen, M.Sc.
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Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch hochauflösende optische 3D-Oberflächenrekonstruktion
Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime
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Telefon: +49 (0) 441 - 7708 - 3349
Raum: G 207
Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime
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Raum: G 207
Artikel und Bücher
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
Vorträge
Kahmen, O.
:
On scale definition within calibration and orientation of multi-camera systems in multimedia photogrammetry.
Underwater 3D Recording & Modelling, ISPRS Commission II - WGII/9, Limassol, Cyprus,
Mai 2019
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
Projekte
Gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
![](assets/images/c/Logo_web-5fb1db2b.png)
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
![](assets/images/f/CoSAIR_quadratisch-a8df095b.png)
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)
![](assets/images/1/OrthoScanLogo-6f0b69ef.png)
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)