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Machine Vision - Detailansicht

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  • Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer 6756 Kurztext
Semester SS 2020 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus Jedes Semester Studienjahr
Hyperlink  
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Hauptbelegungszeitraum 02.03.2020 - 01.05.2020

Belegpflicht
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Status Lernziele fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Di. 16:00 bis 19:15 14tägl von 28.04.2020  Gebäude H - H116        
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Di. 16:00 bis 19:15 14tägl von 28.04.2020  Gebäude B - B 309        
Gruppe [unbenannt]:
Zur Zeit kein Belegungszeitraum aktiv.
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Eberhardt, Jörg, Professor
Laut SPO für
Abschluss Studiengang Semester Kategorie ECTS
Master mit vorausg. Absch Technik-Management & Optimierung 1 - 2 Pflichtfach 2
Zuordnung zu Einrichtungen
Masterstudiengang Technik-Management & Optimierung
Inhalt
Inhalt Inhalte der Veranstaltung:
- Abbildende Optik
- Beleuchtungstechniken
- Bildentstehung und Sensorgrundlagen
- Bildverarbeitungsalgorithmen
Lernziele Verstehen: Studierende können die zentralen Begriffe der Lehrveranstaltungen im Kontext von Machine Vision erläutern

Evaluieren: Studierende können die Eignung von Machine Vision Konzepten in bekannten aber auch neuen Umfelder beurteilen.

Anwenden: Studierende können das gelernte Wissen zur Schaffung neuer Konzepte im Bereich Machine Vision einsetzen und mit der vorhanden Komplexität umgehen. Sie können zwischen unterschiedlichen optischen/sensorischen Verfahren differenzieren. Sie können Fachleuten und Laien ihre Konzepte und den aktuellen Stand der Technik vermitteln

Erschaffen: Sie können weitgehend selbständig anwendungsorientierte Projekte im Kontext von Machine Vision durchführen
Leistungsnachweis Benotete Prüfungsleistung: Gruppenarbeit
(zusammen mit Autonome Systeme und 3D Systeme)

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2020 , Aktuelles Semester: SoSe 2024