Institut für Raumbezogene Informations- und Messtechnik
Hochschule Mainz - University of Applied Sciences

Registrierung von 3D Scans mit Hyperspektralen Scans im Kontext von Umweltanwendungen

Die VerknĂĽpfung hyperspektraler und geometrischer Daten ist fĂĽr viele Anwendungsfelder von groĂźem Interesse. Nennenswert sind hier die BauwerksĂĽberwachung, Landwirtschaft, Umweltfragen, Denkmalpflege und Prozesssteuerung in der Produktion.
Motivation und Ziele: 

Songül Polat erforscht im Rahmen ihrer Dissertation die Verknüpfung hyperspektraler und geometrischer Daten. Während geometrische Daten die morphologischen Eigenschaften beschreiben, liefern hyperspektrale Daten Informationen über Materialeigenschaften und erlauben somit eine wesentlich präzisere Analyse der Objekte. Insbesondere für Umweltanwendungen und die Energiewirtschaft kann eine Kombination dieser Daten einen Mehrwert darstellen und erlauben, ein umfassenderes Bild der Welt und ihrer Ressourcen zu vermitteln.

Das System besteht aus zwei Hyperspektralkameras:
Kamera 1:

  • Senop HSC-2 fĂĽr den VIS Bereich (500 - 900 nm)
  • Snapshot Kamera / flächenhaft erfassendes System
  • Einsatz auch im Outdoor Bereich und in Kombination mit Drohne möglich
  • 1 MPix räumliche Auflösung
  • Spektrale Auflösung < 2nm
 
Kamera 2:
  • Specim FX 17 fĂĽr den NIR Bereich (900 - 1700 nm)
  • Zeilenkamera fĂĽr den Laboreinsatz
  • 640 Pixel pro Zeile
  • spektrale Auflösung 8nm
 
Software:
  • Fluxtrainer von LuxFlux fĂĽr Datenerfassung und Analyse
 
Aktivitäten: 

Das Projekt „Registrierung von 3D Scans mit Hyperspektralen Scans im Kontext von Umweltanwendungen“ in Kooperation mit der V&R Vision und Robotics GmbH wird von Prof. Dr. Alain Treméau, Université Jean Monnet in Saint-Étienne und von Prof. Dr. Frank Boochs betreut. Die kooperative Promotion wird gefördert durch den Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE), und durch die Fördermaßnahme "InnoProm – Innovation und Promotion" des Ministeriums für Wissenschaft, Weiterbildung und Kultur Rheinland-Pfalz.

Eckdaten

Zeitraum:     01.02.2019 - 31.12.2021
Beteiligte Personen:
  • – Prof. Dr. Alain TrĂ©meau Professor Computer Vision, Faculty of Sciences and Technologies, University Jean Monnet, France
Kooperation:
  • – V&R Vision & Robotics GmbH
  • – Ministerium fĂĽr Wissenschaft, Weiterbildung und Kultur des Landes Rheinland-Pfalz
  • – Europäischer Fonds fĂĽr regionale Entwicklung (EFRE)
Titelbild:
  • SongĂĽl Polat bei Ihren Forschungen im Hyperspektrallabor, Foto: Vanessa Liebler fĂĽr das i3mainz, CC BY-SA 4.0
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