Artikel und Bücher

Bethmann, F.; Luhmann, T. (2023): Verfahren zur rechnergestützten dreidimensionalen Rekonstruktion einer Oberfläche eines Objekts aus digitalen Bilddaten. Deutsche Patentschirft DE 10 2014 211 709
Seckiner, Dilan; Ebert, L.; Mallett, Xanthé; Berry, Rachel; Green, Hayley; Franckenberg, Sabine; Thali, Michael; Sieberth, T. (2022): A technical protocol for 3D observation and documentation of human decomposition. Australian Journal of Forensic Sciences , doi: https://doi.org/10.1080/00450618.2022.2146189
Nietiedt, S.; Wester, T.; Langidis, A.; Kröger, L.; Rofallski, R.; Göring, M.; Kühn, M.; Gülker, G.; Luhmann, T. (2022): A Wind Tunnel Setup for Fluid-Structure Interaction Measurements Using Optical Methods. Sensors 2022, 22(13), 5014 , doi: https://doi.org/10.3390/s22135014
Kalinowski, P.; Hindmarch, J.; Luhmann, T. (2022): Accuracy investigations of hand-held scanning system using different dumbbell artefacts. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., XLIII-B2-2022, 401–407 , doi: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2022-401-2022 , Weblink
Rofallski, R.; Menna, F.; Nocerino, E.; Luhmann, T. (2022): An efficient solution to ray tracing problems for hemispherical refractive interfaces. ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., V-2-2022, 333–342 , doi: 10.5194/isprs-annals-V-2-2022-333-2022 , Weblink

Vorträge

Hastedt, H. : Geometrische Qualitätsmerkmale beim Einsatz handelsüblicher Kameras in der optischen 3D-Messtechnik. Online-Treffen der AG Bildverarbeitung von Optence e.V. und der Automatisierungsregion Rhein Main Neckar, April 2021
Luhmann, T. : Grundlagen, Systeme und Anwendungen der optischen 3D-Messtechnik in Industrie, Medizin und Kulturwissenschaften. InnosysDialog „3D-Messtechnik und Digitale Bildverarbeitung – Systeme und Methoden von Low-Cost bis High-Tech“, Technologiezentrum Nordenham, März 2021
Luhmann, T. ; Chizhova, M. : VirScan3D – Ein Simulator für terrestrisches Laserscanning. Jahrestagung der DGPF, Dresden, online, März 2021
Luhmann, T. : Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0. Technische Universität Dresden, Februar 2021
Luhmann, T. : Einführung in die Luftbildphotogrammetrie. Universität Bamberg, Januar 2021

Projekte

Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Die Digitalisierung stellt auch Museen vor große Herausforderungen. So umfasst die Sammlung des Landesmuseums Natur und Mensch Oldenburg Objekte aus der Naturkunde, der Archäologie und der Ethnologie, von denen bis jetzt nur ein Bruchteil digital e... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Simon Albers, M.Sc. (10.2022-03.2023) Paul Kalinowski, M.Sc.
Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung
Eine besondere Herausforderung stellt eine zukünftig dekarbonisierte Wärmeversorgung im urbanen Bereich dar. Die technische Fokussierung auf die Systemkopplung von Strom und Wärme zur Erhöhung des Anteils regenerativer Energien in der Wärmeverso... mehr
Personen
Prof. Dr. Jürgen Knies (Leitung) (03.2019-12.2019) Prof. Dr. Sascha Koch (Leitung) (03.2020-) Sebastian Erdmann, M.Sc. (10.2020-07.2021) Marvin Schnabel, M.Sc. (01.2022-)
Gefördert durch: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE)
Das Ziel des Verbundprojektes ist die gleichzeitige geometrische Erfassung von turbulenten Windströmungen (Fluidverhalten) und Deformationen von Rotorblattoberflächen von Windenergieanlagen, um neue Erkenntnisse über ihr Verhalten bei Last... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Sinah Vogel (01.2021-04.2021) Dr. Ing. Thomas Willemsen (10.2018-06.2019) Simon Nietiedt, M.Sc. Annika Katrin Jepping, B.Sc. Martina Göring, M.Sc. Robin Rofallski, M.Sc.

Abschlussarbeiten


Untersuchung zum Mobile Mapping in der Bestandserfassung im Vergleich zu konventionellen Messmethoden (2024/2)
Augmented Reality in der Flurbereinigung: Untersuchung zur Visualisierung der Besitzeinweisung (2024/2)
Betreuer

Prof. Dr. Ingrid Jaquemotte

Dr. Andre Riesner

Untersuchung zur Georeferenzierung und Nutzung von Urkarten des Liegenschaftskatasters (2024/2)
Analyse und Vergleich der geometrischen Eigenschaften von Referenzdaten und KI-Ergebnissen für die automatische Gebäudeerkennung in Luftbildern (2024/2)
Maschinelles Lernen für die Identifikation von baulichen Erweiterungen an Gebäuden anhand geometrischer Merkmale von ALKIS- und durch KI bestimmten Hausumringen (2024/2)