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Merkmalsextraktion aus Tiefenbildern zur Erkennung von Oberflächenbeschaffenheit
Art der Abschlussarbeit
Bachelor
Autoren
  • Patenge, Michael
Betreuer
  • Prof. Dr.-Ing. Martin Schmauder
  • Dipl.-Med.-Inf. Edgar Scherstjanoi
Abstract
In der Zeit der vierten Industriellen Revolution steht der Blickpunkt technischer Systeme auf hoher Zuverlässigkeit, hoher Sicherheit und hoher Flexibilität. Im Einsatz befinden sich autonome Systeme, die die Aufgaben des Menschen übernehmen. Der Aufgabenbereich des Menschen wandelt sich immer mehr zu der Rolle des Überwachers. Die Umsetzung autonomer Systeme, wird realisiert durch Sensorsysteme, die den Arbeitsraum eines Roboters analysieren, um die Personen- und Maschinensicherheit zu gewährleisten. Ein solches Sensorsystem kann beispielsweise Ultraschallsensoren, Laserscanner und Kameras umfassen.
In dieser Arbeit soll die Kinect One von Microsoft diesbezüglich getestet werden. Die Kinect One nimmt neben einem RGB-Bild ein Tiefenbild auf, welches räumliche Informationen der Umgebung darstellt. Anhand des Tiefenbildes sollen Merkmale extrahiert werden, mit denen anschließend entschieden wird, ob es sich bei der Betrachtung der Bodenbeschaffenheit um eine Voll-, eine Plexiglas oder eine sogenannte Lochplatte handelt.
Durchgeführt werden mehrere Messreihen, in denen sich ausgewählte Merkmale, anhand der Auswertung der vorherigen Messreihe angepasst und die Ergebnisse verbessert werden. Zum Schluss sollen die Bodenplatten in einem angemessenen Bereich möglichst zuverlässig erkannt werden.
Schlagwörter
Tiefenbildkamera, Merkmalsextraktion, Autonome Roboter, Fahrtboden, Bildverarbeitung, Kinect One, Bodenplatten, Fahrtroute, Hindernisse, Bodenbeschaffenheit
Berichtsjahr
2018
Last modified: 2020-10-26 10:29am