Modul #1 Einführung in die maschinelle Bildverarbeitung Überblick über die maschinelle Bildverarbeitung, ihre Anwendungen und Bedeutung in der Industrie und im täglichen Leben
Modul #2 Geschichte und Entwicklung der maschinellen Bildverarbeitung Entwicklung und Wachstum der maschinellen Bildverarbeitung, wichtige Meilensteine und einflussreiche Beiträge
Modul #3 Grundlagen der Bildverarbeitung Grundlegende Konzepte der Bildverarbeitung, Pixelmanipulation und Filteroperationen
Modul #4 Bildaufnahme und -erfassung Kameratypen, Bildsensoren und Techniken zur Aufnahme qualitativ hochwertiger Bilder
Modul #5 Bildvorverarbeitung und -verbesserung Entfernen von Rauschen, Korrigieren von Verzerrungen und Verbessern von Bildmerkmalen für die Analyse
Modul #6 Schwellenwertbildung und Segmentierung Trennen von Objekten vom Hintergrund, Schwellenwertbildungstechniken und regionsbasierte Segmentierung
Modul #7 Merkmalsextraktion und -darstellung Extrahieren aussagekräftiger Merkmale aus Bildern, Form-, Farb- und Texturanalyse
Modul #8 Objekterkennung und -klassifizierung Techniken zur Objekterkennung, Klassifizierungsalgorithmen und Leistung Auswertung
Modul #9 Deep Learning für maschinelles Sehen Einführung in Deep Learning, Convolutional Neural Networks (CNNs) und Transfer Learning
Modul #10 Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bildklassifizierung Entwerfen und Trainieren von CNNs für Bildklassifizierungsaufgaben
Modul #11 Objekterkennung und -lokalisierung Erkennen und Lokalisieren von Objekten in Bildern, Gleitfenster und Region-Proposal-Techniken
Modul #12 Bildregistrierung und Mosaikierung Ausrichten und Kombinieren mehrerer Bilder, merkmalsbasierte und intensitätsbasierte Registrierung
Modul #13 Stereosehen und 3D-Rekonstruktion Berechnen von Tiefeninformationen aus Stereobildern, Triangulation und 3D-Modellrekonstruktion
Modul #14 Optische Zeichenerkennung (OCR) und Dokumentbildanalyse Extrahieren von Text aus Bildern, Dokumentlayoutanalyse und OCR-Techniken
Modul #15 Medizinische Bildanalyse und -verarbeitung Anwendungen des maschinellen Sehens in der medizinischen Bildgebung, Bildsegmentierung und Merkmalsextraktion
Modul #16 Qualitätsprüfung und Defekterkennung Erkennung Automatisierte visuelle Inspektion, Anomalieerkennung und Qualitätskontrolle mit maschinellem Sehen
Modul #17 Robotik und Computer Vision Integration von maschinellem Sehen mit Robotik, visueller Servosteuerung und Greifen
Modul #18 Überwachung und Monitoring Anwendungen von maschinellem Sehen in Überwachung, Objektverfolgung und Aktivitätserkennung
Modul #19 Maschinelles Sehen für autonome Fahrzeuge Computer-Vision-Techniken für Wahrnehmung, Lokalisierung und Steuerung in autonomen Fahrzeugen
Modul #20 Maschinelles Sehen für Landwirtschaft und Lebensmittelverarbeitung Anwendungen von maschinellem Sehen in Landwirtschaft, Pflanzenphänotypisierung und Lebensmittelverarbeitung
Modul #21 Maschinelles Sehen für Qualitätskontrolle in der Fertigung Automatisierte visuelle Inspektion, Fehlererkennung und Qualitätskontrolle in der Fertigung
Modul #22 Maschinelles Sehen für Einzelhandel und E-Commerce Anwendungen von maschinellem Sehen im Einzelhandel, Produkterkennung und Bestandsverwaltung
Modul #23 Maschinelles Sehen für Gesundheits- und biomedizinische Anwendungen Anwendungen von maschinellem Sehen im Gesundheitswesen, in der biomedizinischen Bildgebung und in der Medizin Diagnose
Modul #24 Kursabschluss und Schlussfolgerung Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im Bereich Machine Vision
