Bei der Messung an optischen Linsen in Reflexion tritt das Problem auf, dass die Information von Vorder- und Rückseitenreflex sich im Allgemeinen überlagern. Bei der Anwendung klassischer Phasenschiebealgorithmen zur flächenhaften Ortskodierung besteht nicht die Möglichkeit, überlagerte Daten korrekt zu trennen. Eine Möglichkeit, dennoch entsprechende Messungen durchzuführen besteht in einer lokalen Maskierung der verwendeten Streifenmuster mit dem Ziel, an jeder Stelle des Bildes nur entweder einen Reflex der Vorderseite oder aber einen Reflex der Rückseite zu erhalten – die lokale Überlagerung also durch geeignete Segmentierung zu vermeiden.
Um automatische Algorithmen entwickeln zu können, die eine geeignete Segmentierung erzeugen, muss zunächst eine möglichst zuverlässige automatische Erkennung von Musterüberlagerung ermöglicht werden. Es wird also eine Software benötigt, die in der Lage ist zu erkennen, ob an einem Punkt des Bildes a) kein Reflex aufgezeichnet wird, b) nur genau ein Reflex aufgezeichnet wird oder c) eine Überlagerung von Vorder- und Rückseitenreflex aufgezeichnet wird. Einen möglichen Ansatz hierfür stellt die Nutzung eine KI-basierten Verfahrens zur semantischen Segmentierung dar.
Mögliche Untersuchungen hierzu wären:
Die Ausschreibung richtet sich an Studierende aller technischer Fachrichtungen, die über ein angemessenes Grundverständnis der elektronischen Datenverarbeitung verfügen und Interesse an der Durchführung konzeptioneller und experimenteller Arbeiten haben. Idealerweise können Sie auf Vorerfahrungen in einer Programmier- bzw. Skriptsprache zurückgreifen oder bringen sogar erste Erfahrungen auf dem Gebiet des maschinellen Lernens mit. Insbesondere sollten Sie jedoch Interesse und Freude daran haben, sich eine neues Themengebiet selbständigen zu erschließen und neue innovative Ansätze zu erproben.
Dr.-Ing. Marcus Petz
Tel.: (0531) 391-7024
Email: m.petz(at)tu-braunschweig.de