Die Isra Vision AG hat zum fünften Mal den Machine Vision Preis für optische Systeme an der TU Darmstadt vergeben. Im Rahmen der Veranstaltung "Ausgezeichnet!" ehrte das Unternehmen jeweils eine Bachelor- und Masterarbeit, die innovative Ideen und ein hohes persönliches Forschungsinteresse erkennen lassen.
In diesem Jahr erhielten Omair Ghori für seine Masterarbeit "Videobasierte Raucherkennung" und Daniel Hueske für die Bachelorthesis "Datensegmentierung" die Auszeichnung. Der Preis soll junge Menschen motivieren, ihr Studium im Bereich der digitalen Bildverarbeitung weiter zu verfolgen bzw. sich in diese Richtung zu orientieren. Isra Vision entwickelt seit 30 Jahren optische Lösungen für den Einsatz in der Industrie und unterstützt ihre Kunden durch sehende Systeme zur Roboterführung, Oberflächeninspektion sowie Formerkennung und -vermessung bei einer ressourceneffizienten Produktion.
Jury begründet Entscheidung
Dr. Oliver Stolz, tätig in Forschung und Entwicklung bei Isra Vision und Teil der auswählenden Jury, lobte das Engagement der Teilnehmer: "Nie zuvor haben wir so viele spannende Arbeiten erhalten, die gleichzeitig so unterschiedliche Themen vertreten. Wir freuen uns sehr über diese Vielfalt und über so viele interessante Einreichungen, die uns die Entscheidung nicht leicht gemacht haben." Der hohe Anspruch ihrer Themen und die herausragende Eigeninitiative der beiden Studenten überzeugten die Jury letztlich von den Arbeiten von Ghori und Hueske.
Toparbeit Ghori
In seiner Masterthesis "Videobasierte Raucherkennung" befasste sich der in Ägypten geborene Nachwuchsingenieur und heutige Doktorand Ghori mit Algorithmen, die sogenannten Umgebungsrauch (ambient smoke) in bewegten Aufnahmen feststellen können. Dieser tritt vor allem zu Beginn eines Feuers auf und verfügt über eine geringe Dichte. Herkömmliche Deckenmelder erkennen ihn daher erst bei stärkerer Rauchentwicklung und einem fortgeschrittenen Brand, häufig mit schwerwiegenden Folgen.
Toparbeit Hueske
Gegenstand der Bachelorarbeit von Hueske ist dagegen eine primär technische Fragestellung: In seiner Bachelorthesis verbindet der Jungforscher einen Segmentierungs- mit einem Entrauschungsvorgang, um eine höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit und bessere Qualität von Grauwertbildern zu erreichen. In der Regel werden diese Methoden nacheinander ausgeführt, damit hat Hueske einen Weg zur Rechenzeitersparnis entdeckt. "Vom algorithmischen Blickwinkel bietet die Arbeit erste Einsichten, wie verschiedene Teilaufgaben der Bildverarbeitung parallel mittels eines Optimierungsverfahrens gelöst werden können", bewertet der Betreuer der Arbeit Prof. Dr. Jürgen Adamy Hueskes Leistung.