Entwicklung eines echtzeitfähigen optischen Multisensorsystems zur hochgenauen Erfassung und Registrierung von Oberflächen für chirurgische Anwendungen
2017-2022
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Jung, Jaewook; Sohn, Gunho; Bang, Kiin; Wichmann, Andreas; Armenakis, Costas; Kada, Martin (2016):
Matching Aerial Images to 3D Building Models Using Context-Based Geometric Hashing. Sensors
, doi: https://doi.org/10.3390/s16060932 , Weblink
Jepping, C.; Luhmann, T. (2016):
Object deformations from image silhouettes using a kinematic finite element beam model. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLI-B5, 41-47
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLI-B5-41-2016
Brinkhoff, T. (2016):
Open Street Map Data as Source for Built-up and Urban Areas on Global Scale. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLI-B4, 2016, 557-564
, doi: 10.5194/isprs-archives-XLI-B4-557-2016 , Weblink
Luhmann, T.; Große-Schwiep, M.; Jepping, C. (2016):
Optische Messung der Verformung von Rotorblättern unter Windlast. Tagungsband 5. VDI-Fachtagung Optische Messung von Funktionsflächen, Nürtingen bei Stuttgart, VDI-Bericht 2285, VDE Verlag, 33-45
Luhmann, T.; Schumacher, C. (2016):
Photogrammetrie, Laserscanning, Optische 3D-Messtechnik – Beiträge der 15. Oldenburger 3D-Tage. Wichmann VDE Verlag, Berlin, 341 Seiten, ISBN 978-3-87907-604-8
Vorträge
Jaquemotte, I.
:
3D- Modellierung und -Visualisierung - aktuelle Ergebnisse aus studentischen Projekten.
Kolloquium an der Hochschule Anhalt, Dessau,
Januar 2023
Brinkhoff, T.
:
Geodatenbanksysteme.
CAS Räumliche Informationssysteme, ETH Zürich, Schweiz,
Januar 2023
Nietiedt, S.
:
Simulation-based accuracy investigation of a photogrammetric setup to measure a dynamic process.
Optical 3D Metrology workshop (O3DM),
Dezember 2022
doi: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-2-W2-2022-95-2022
Luhmann, T.
:
Dynamic optical 3D metrology for wind energy applications.
Optical 3D Metrology (O3DM), Würzburg,
Dezember 2022
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik im Kontext von Industrie 4.0.
Technische Universität Dresden,
Dezember 2022
Projekte
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.
Geometrisches Monitoring der Bremer Kogge
Beginn: 2017
Gefördert durch: Deutsches Schifffahrtsmuseum, Leibniz-Institut für Maritime Geschichte
Das Projekt verfolgt die Konzeption und Durchführung des geometrischen Monitorings der Bremer Kogge (ca. 25m x 8m x 8m), dem weltweit am besten erhaltenen Handelsschiff des Mittelalters. Es wurde ein Konzept für großvolumige optische 3D-Me... mehr
Gefördert durch: Niedersächsisches Vorab
Dieses interdisziplinäre Projekt hat es zum Ziel autonom agierende Über- und Unterseefahrzeuge zu entwickeln. Dabei werden in einem Teilprojekt Kalibrieransätze und Algorithmen für die speziellen Herausforderungen der Unterwasserphotogra... mehr
Personen
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c. Thomas Luhmann (Leitung) Prof. Dr. Thomas Brinkhoff (Leitung) Robin Rofallski, M.Sc. (01.2017-12.2020) Tobias Werner, M.Sc. (02.2017-06.2020)
Abschlussarbeiten
Untersuchung der wirtschaftlichen Georeferenzierung photogrammetrischer Bildflüge sowie des Einflusses von Schneebedeckung auf Folgeprodukte (2023/1)
Kooperationspartner
Landesamt für Geoinformation und Landesvermessung Niedersachsen (LGLN)
Entwicklung und Validierung einer robotergestützten Werkskalibrierung für TubeInspect-Messsysteme (2023/1)
Kooperationspartner
Automatisierte Erzeugung von Trainingsdatensätzen für Deep-Learning-Ansätze im Bereich der 3D-Gebäuderekonstruktion (2023/1)
Kombinierter Einsatz von Empirical Regression Kriging und Random Forests zur flächendeckenden Vorhersage von Weichbodengemeinschaften in der deutschen Nordsee (2023/1)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
Webbasierte Konzeption und Umsetzung der Bereitstellung offener Wetterdaten des DWD als Live Imagery Layer in der Software ArcGIS (2023/1)
Kooperationspartner