Artikel und Bücher

Brandt, T.; Semmling, E.; Zahl, M.; Göring, M.; Willemsen, T. (2017): Aufbau und Untersuchung einer Messeinrichtung zur Deformationsmessung von bewegten Rotorblättern im Laborversuch mittels optischer 3D-Messtechnik. In Luhmann/Schumacher (Hrsg.): Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 16. Oldenburger 3D-Tage, Wichmann Verlag, Offenbach/Berlin, S. 83-94
Chizhova, M.; Korovin, D.; Gurianov, A.; Brodovskii, M.; Brunn, A.; Stilla, U.; Luhmann, T. (2017): Automatically Extraction and Reconstruction of Cupola Geometries of Orthodox Churches from Precision Point Clouds. Beiträge der 37. Wissenschaftlich-Technischen Jahrestagung der DGPF in Würzburg – Publikationen der DGPF
Knyaz, V.; Knyaz, V.; Conen, N.; Luhmann, T. (2017): Deep Learning of Convolutional Auto-encoder for Image Matching and 3D Object Reconstruction in the Infrared Range. 3rd International Workshop on Recovering 6D Object Pose, ICCV
Conen, N.; Luhmann, T.; Maas, H. (2017): Development and Evaluation of a Miniature Trinocular Camera System for Surgical Measurement Applications. Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science (PFG), Vol. 85, Issue 2, pp. 127-138 , Weblink
Conen, N.; Luhmann, T.; Maas, H. (2017): Development and Evaluation of a Miniature Trinocular Camera System for Surgical Measurement Applications. PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, (2), pp. 1-12 , doi: 10.1007/s41064-017-0014-3

Vorträge

Kalinowski, P. : High accuracy 3D digitisation of the Goethe elephant skull using hand-held 3D scanning systems and structure from motion – a comparative case study. 9th International Workshop 3D-ARCH, Mantova, Italy, März 2022
Kalinowski, P. : Neue Untersuchungen der Weser-Runenknochen mittels Makrophotogrammetrie. 20. Oldenburger 3D-Tage., Februar 2022
Schnabel, M. : Die Rolle des Stromnetzes in der geodatenbasierten Wärmeleitplanung. Tagung Zukünftige Stromnetze 2022, Januar 2022 Weblink
Luhmann, T. : Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0. Technische Universität Dresden, Januar 2022
Luhmann, T. : Optische 3D-Messtechnik zur dynamischen Erfassung von Rotorblättern. OLEC TurbuMetric-Workshop, Oldenburg, Januar 2022

Projekte

Forschungsschwerpunkt Dynamische optische 3D-Messtechnik

2005-2010
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Der Forschungsschwerpunkt beschäftigt sich mit der anwendungsorientierten Forschung und Entwicklung für die dreidimensionale optische Erfassung dynamischer Prozesse. Anwendung finden diese Verfahren in vielen Bereichen der Technik, z.B. beim Crash-...
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Dipl.-Ing. Anna Maria Helle (09.2009-06.2010) Dipl.-Ing. Benjamin Herd (06.2007-06.2010) Heidi Hastedt, M.Eng. (08.2005-09.2007) Dipl.-Ing. Volker Sahrhage (05.2005-05.2007)

Materialklassifizierung in Laserscannerdaten

2005
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Personen
Prof. Dr.-Ing. Manfred Weisensee (Leitung) Dipl.-Ing. Karsten Schmidt (12.2004-12.2005)

Entwicklung eines Zweikamerasystems mit optimiertem Abbildungsmodell zur 3D-Navigation in der computergestützten Chirurgie

2004-2006
Gefördert durch: Arbeitsgruppe Innovative Forschungsprojekte (AGIP)
Ziel von StereoNav ist die Optimierung des Stereomesssystems "Cambar" der Firma Axios 3D Services GmbH bezüglich der zu erreichen Messgenauigkeit im 3D-Raum.
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Ralph Riede (09.2004-09.2006)

Abschlussarbeiten


Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Betreuer

Prof. Dr. Sascha Koch

Dr.-Ing. Enno Wieben

Kooperationspartner

EWE NETZ GmbH

Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Potenzialanalyse von Randflächen an Autobahnen für Windkraft- und Photovoltaikfreiflächenanlagen (2022/11)
Untersuchungen zur Erfassung von spiegelnden und transparenten Oberflächen aus Laserscan-Punktwolken (2022/10)
Bildbasierte Detektion von Rissen in Schweißverbindungen mit den Methoden des Deep Learnings (2022/10)