Modulares Framework für 3D-Oberflächenrekonstruktion

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Description

Im Rahmen des IGF-Projekts zur Partikelmesstechnik wird an der dynamischen Bildanalyse für kleine Partikel, wie Ziegel und Schlacke, geforscht. Der Vorteil liegt darin, dass nicht nur Partikelgrößen, sondern auch Formmerkmale erfasst werden können. Dabei kommen moderne Methoden der neuralen Oberflächenrekonstruktion zum Einsatz. Sie fördern das 3D-Verständnis eines Partikels innerhalb eines Deep-Learning-Frameworks, indem sie über bildbasierte neuronale Rendering-Verfahren dichte 3D-Oberflächen rekonstruieren. Nach einer qualitativ hochwertigen 3D-Geometrierekonstruktion können verschiedene Downstream-Aufgaben davon profitieren, wie Objekterkennung, -klassifizierung und -detektion, Formanalyse und -vergleich sowie die Qualitätskontrolle von Produkten.

Um die vielfältige und schnell wachsende Entwicklung der NSR-Forschung effizient zu erfassen, fallen daher exemplarisch folgende Aufgaben im Rahmen der angeboten Hiwi-Stelle an:
1. Literaturrecherche zu NSR
2. Klassifizierung und Vergleich der Vor- und Nachteile bestehender NSR-Methoden
3. Konsolidierung kritischer Techniken in wiederverwendbare und modulare Komponenten
4. Entwicklung eines End-to-End-Workflows, der benutzerfreundlich und als Plug-and-Play-Lösung einsetzbar ist