Entwicklung eines echtzeitfähigen optischen Multisensorsystems zur hochgenauen Erfassung und Registrierung von Oberflächen für chirurgische Anwendungen
2017-2022
Artikel und Bücher
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Broers, H.; Hemken, H.; Luhmann, T.; Ritschl, P. (2002):
Photogrammetric C-Arm X-Ray Calibration as a Verification Tool for Orthopaedic Navigation Systems. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 56, Issue 5-6, August 2002
, Weblink
Jantos, R.; Luhmann, T.; Peipe, J.; Schneider, C.-T. (2002):
Photogrammetric Performance Evaluation of the Kodak DCS Pro Back. ISPRS Symposium Comm. V, Korfu, 2002
Luhmann, T. (2002):
Photogrammetrie und Laserscanning - Anwendung für As-Built-Dokumentation und Facility Management. Wichmann Verlag, Heidelberg
Hemken, H.; Luhmann, T. (2002):
Photogrammetrische Objekterfassung mit Linienphotogrammetrie. In: Luhmann (ed.): Photogrammetrie und Laserscanning - Anwendung für As-Built-Dokumentation und Facility Management. Wichmann Verlag, Heidelberg
Vorträge
Hastedt, H.
:
Large-volume photogrammetric deformation monitoring of the Bremen Cog.
4th Joint International Symposium on Deformation Monitoring, Athens, Greece,
Mai 2019
Lanz, P. :
Satellite-based Radar for Disaster Mitigation: Investigating Detection Capabilities of Distressed Refugee Boats using SAR.
Living Planet Symposium 2019, Milan, Italy,
Mai 2019
Weblink
Luhmann, T.
:
Optische 3D-Messtechnik für Industrie 4.0 – Potenziale und Herausforderungen.
Branchendialog cross over innovation, TechnologieZentrum Nordenham,
Mai 2019
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
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
Konzeption und Entwicklung eines Verfahrens zur Anonymisierung von personenbezogenen und georeferenzierten Verbrauchsdaten im Kontext der kommunalen Wärmeplanung (2023/1)
Kooperationspartner
Spatiotemporal analysis of biodiversity in the North Sea (2022/11)
Kooperationspartner
Alfred-Wegener-Institut: Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung
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)