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TU Berlin

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Martin Rudorfer

Lupe

Seit September 2014 bin ich wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Fachgebiet Industrielle Automatisierungstechnik. Meine Forschungsbereiche sind Bildverarbeitung und Mustererkennung und ich betreue die Lehrveranstaltungen Bildgestützte Automatisierung I & II und das Automatisierungstechnische Projekt.

 

Kontakt

+49 (0)30 314 26276
Raum PTZ 434

Forschungsschwerpunkte

Das Ziel meiner Arbeit ist die bildbasierte Erkennung von Objekten und die Bestimmung ihrer Pose im Raum zur Unterstützung von roboterbasierten Greifprozessen. Einzelne Aspekte dabei sind:

  • Objekterkennung und 6D Posenschätzung in RGB(D)-Daten
  • Neuronale Netze (Deep Learning) zur Objekterkennung in Szenen
  • Dienstebasierte Bildverarbeitung (Vision as a Service)

Studentische Abschlussarbeiten

Derzeit nehme ich leider keine Abschlussarbeiten mehr an. Ich stehe aber gern zur Beratung zur Verfügung und kann für dein Wunschthema sicher geeignete Kollegen empfehlen.

Als Inspiration findest du hier eine Liste laufender und abgeschlossener Bachelor- und Masterarbeiten, die von mir betreut werden bzw. wurden.

Laufende Abschlussarbeiten

  • Johannes Mundry (Promotives GmbH): "Erkennung von 3D Objekten in großen Punktwolken"
  • Dennis Lehmann: "Nutzung virtueller Daten für Deep Learning zur Objektdetektion & 6D Posenschätzung"
  • Nikolas Keuck: "Automatic Generation of Object Detection Services with Varying Detection Methods and Interfaces"
  • Benjamin Szalkiewicz: "Towards Learning Object Detection from Synthetic Data: On Using Generative Adversarial Networks to Bridge the Domain Gap"

2019

  • Andrej Gubin (Promotives GmbH): "Automatisierte Erkennung von 2D Flächenmarkierungen in 3D Punktwolken von Parkhäusern"
  • Markus Ziegler: "Point Pair Feature Matching: Integration of Selected Extensions to Improve Recognition Rates for Industrial Objects"
  • Lukas Neumann: "Deep Learning zur 6D Posenschätzung von Objekten im Produktionsumfeld"

2018

  • Paul Hoffmann: "Entwicklung eines dienstebasierten, intuitiven Roboterprogrammiersystems für Pick-and-Place Aufgaben auf der Basis von Mixed-Reality"
  • Mike Hartrumpf (IAV GmbH): "Methoden zur automatisierten Identifikation und Analyse von simulierten Fahrszenarien in der Entwicklung von Fahrerassistenzsystemen"
  • Can Karaalioglu: "A Cloud-based Object Recognition Service for Industrial Applications"
  • Sebastian Reuter (medneo GmbH): "Automatische Bewertung der Bildqualität von MRT Aufnahmen"

2017

  • Clara Müller (Volkswagen AG): "Aufbau und Validierung eines Versuchsstands für das Photometric Stereo Verfahren zur Oberflächeninspektion mittels spektralem Multiplexing"
  • Max Gabler: "Integration des Roboterarms '7Bot' in ROS"
  • Max Baumgarten: "Implementierung und Vergleich von Segmentierungsverfahren zur Beschleunigung des Point Pair Feature Matchings"
  • Sebastian Krone: "Erweiterung des Point Pair Feature Matchings um eine Verifikation der Lagehypothesen"
  • Nikolaj Waller: "3D Objekterkennung mittels Deep Learning: Implementierung und Weiterentwicklung eines Klassifikationsverfahrens sowie Anwendung auf Detektionsprobleme"
  • Jonas Klandt (Hella Aglaia Mobile Vision GmbH): "Prototypische Entwicklung und Implementierung eines Fahrerassistenzsystems zur kamerabasierten Nebelerkennung"
  • Sven Wiemann (Hella Aglaia Mobile Vision GmbH): "Visuelle Kartierung und Lokalisierung auf Basis linearer Merkmale"
  • Phillip Elsholz (Cagebot Industries GmbH): "Entwicklung eines mobilen Cagebot Roboters zur autonomen Erkundung von Innenräumen auf Basis von RGBD-Daten"
  • Jan Lehr (Fraunhofer IPK): "Evaluierung einer bildbasierten Objektidentifikation unter Verwendung neuronaler Netze zur Anwendung in der Logistik"
  • Roman Weigel: "3D Rekonstruktion des Umfelds eines Industrieroboters auf Basis von RGBD Daten"

2016

  • Johannes Raps: "Neukonstruktion eines humanen Zeigefingers"
  • Xaver Kroischke: "Object Recognition and Localization in Point Clouds for Industrial Applications"
  • Marc Brückner (eagleyard Photonics GmbH): "Entwicklung und Implementierung einer automatisierten Auswertung von Spektralanalysemessdaten zur Charakterisierung von DFB- und DBR-Lasern"
  • Thierry Mba: "Vergleich von Ansätzen zur Beschleunigung von Reinforcement Learning"

2015

  • Tanja Brenning (ECP Entwicklungsgesellschaft mbH): "Bildgestützte Teilautomatisierung der Qualitätskontrolle von geeigneten Bauteilen einer expandierbaren Katheterpumpe"

Eigene Arbeiten und Beiträge

2019

2018

2017

2016

2015

2014

Zusatzinformationen / Extras

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