Oliver Kahmen, M.Sc.

Digitale Sichtprüfung von Schweißverbindungen unter Wasser durch hochauflösende optische 3D-Oberflächenrekonstruktion
Collaborative Spatial Artificial Intelligence in Realtime

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Raum: G 207

Artikel und Bücher

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
Kahmen, O.; Haase, N.; Luhmann, T. (2020): Orientation of point clouds for complex surfaces in medical surgery using trinocular visual odometry and stereo orb-slam2. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2020, 35–42, 2020 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2020-35-2020 , 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
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

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)
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)