TY  - THES
AB  - Die wachsende Nachfrage nach industrieller Automatisierung und autonomen Systemen erfordert flexiblere Techniken in verschiedenen, aber stark voneinander abhängigen Bereichen des Ingenieurwesens. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit zwei wichtigen Bereichen: Verbesserung der Time-of-Flight (ToF) Kameradaten (Algorithmen-Entwicklung) und den damit verbundenen modellgetriebene Engineering Techniken (Software-Entwicklung). In den letzten Jahrzehnten wurde ausgiebig in diesen Bereichen geforscht und es konnten zahlreiche Fortschritte erzielt werden.
Der erste Teil dieser Arbeit beschäftigt sich mit den besonderen Herausforderungen der Datenqualitätsverbesserung von Time-of-Flight (ToF) Kameras. Es wird ein neues Verfahren zur schnellen Kompensation von Bewegungsartefakten von ToF Kameras vorgestellt und gezeigt, dass der Algorithmus gute Ergebnisse für simulierte sowie reale Daten in Echtzeitausführung erzielt. Der zweite vorgestellte Algorithmus befasst sich mit der automatischen Anpassung der Integrationszeit von ToF Kameras. Es wird ein Algorithmus entwickelt, mit dessen Hilfe die Integrationszeit des Sensors auf einer „pro Pixel“-Basis im Live-Betrieb automatisch angepasst werden kann. Der erste Teil der Dissertation schließt mit einem Industrie-Beispiel ab. Dabei wird gezeigt, wie Fahrzeuge in Echtzeit unter der Verwendung von drei PMD (Photonic Mixer Device) Kameras nach umfangreicher Datenvorverarbeitung in 3D rekonstruiert werden können. 
Der zweite Teil dieser Arbeit befasst sich mit den Herausforderungen der modellgetriebenen Softwareentwicklung im Bereich Bild- und Datenverarbeitung. Im Rahmen dieser Arbeit wird die domänenspezifische GU-DSL mit zwei Daten- und Bildverarbeitung relevanten Erweiterungen entwickelt: GPGPU-Programmierung und GPGPU (General Purpose Computation on Graphics Processing Unit)-Programmierung und Component Based Software Engineering (CBSE). Die GPGPU Erweiterung verwendet dazu eine Kombination aus textueller und grafischer Modellierung. Die Entwicklung findet dabei datenfluss- und modellgetrieben statt. Mittels Code-Generator, kann der GU-DSL Code in C++ transformiert, anschließend kompiliert und ausgeführt werden. Alle GPU relevanten Funktionen sind dazu in ein C++ Heterogeneous Computing Framework gekapselt. Das GU-DSL CBSE System ist ein Konzept zum komponentenbasierten Software Engineering. Es werden neue Ansätze für Komponenten- und Komponenten-Instanz-Diagramme in Kombination mit Klassen- und Aktivitätsdiagrammen vorgeschlagen und umgesetzt. Mit Hilfe einer plugin-basierten Rich Client Platform, wird exemplarisch demonstriert wie diese neuen Konzepte in C++ umgesetzt werden können. Abschließend wird eine vereinfachte Verarbeitungspipeline implementiert, um die neuen Konzepte zu evaluieren.
AU  - Högg, Thomas
DA  - 2017
KW  - Bildverarbeitung
KW  - Tiefendaten
KW  - Domänenspezifische Sprachen
KW  - PMD
KW  - ToF
KW  - DSL
KW  - image-processing
KW  - noise reduction
LA  - eng
PY  - 2017
TI  - Efficient range and image data processing - algorithms and software paradigms
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:467-12485
Y2  - 2024-11-25T04:04:22
ER  -