Sie werden die Fourier-Analyse auf Ihre Projekte anwenden, um Bilder in ihre räumlichen Frequenzkomponenten zu zerlegen, dank dieses 100%igen Online-Programms“

Künstliche Intelligenz ist zum Rückgrat der Industrie 4.0 geworden und hat die Fertigungsprozesse in verschiedenen Unternehmen vollständig revolutioniert. In diesem Zusammenhang ermöglicht die maschinelle Bildverarbeitung den Maschinen, den visuellen Inhalt ihrer Umgebung zu verstehen, sinnvolle Informationen zu extrahieren und auf der Grundlage dieser Daten optimale Entscheidungen zu treffen. Diese Verfahren eröffnen ein breites Spektrum von Anwendungen, von der Medizin über die Automobilindustrie bis hin zur Landwirtschaft. Daher entscheiden sich immer mehr Menschen für eine Spezialisierung in diesem Bereich, um an Projekten zu arbeiten, die eine direkte und positive Auswirkung auf die Gesellschaft haben.

Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, hat TECH einen Universitätskurs entwickelt, der die Grundlagen der fortgeschrittenen Bildverarbeitung vermittelt. Der von Fachleuten auf diesem Gebiet konzipierte Studiengang konzentriert sich auf maschinelles Sehen mit dem Ziel, die Studenten in die Lage zu versetzen, Bilder unter Berücksichtigung von Aspekten wie Beziehungen zwischen Pixeln, Transformationen von Histogrammen und morphologischen Operationen digital zu bearbeiten. In diesem Zusammenhang wird auch die Bedeutung der optischen Zeichenerkennung für die effiziente Verarbeitung großer Textmengen hervorgehoben. Das Studienmaterial wird den Studenten zudem die innovativsten Techniken für den Einsatz dynamischer Anwendungen vermitteln, darunter High Dynamic Range und Photometric Stereo.  

Das Format des Universitätskurses basiert auf der fortschrittlichen Lehrmethodik des Relearning, bei der TECH eine Vorreiterrolle spielt. Diese basiert auf der natürlichen Wiederholung von Schlüsselkonzepten und fördert das progressive und natürliche Lernen der Studenten. Darüber hinaus haben die Studenten auf dem virtuellen Campus Zugang zu einer Bibliothek voller Multimedia-Ressourcen (einschließlich Infografiken, interaktiver Zusammenfassungen und Fallstudien), um die komplexesten Sachverhalte dynamisch zu vertiefen. 

Sie werden die Technik des hohen High Dynamic Range vollständig beherrschen, so dass Sie die Qualität von Bildern in Situationen mit hohem Kontrast und die Objekterkennung verbessern können" 

Dieser Universitätskurs in Fortgeschrittene Digitale Bildverarbeitung in Maschinellem Sehen enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten der Informatik und des maschinellen Sehens vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Spezialisieren Sie sich auf die digitale Bildverarbeitung für das maschinelle Sehen und wagen Sie den Sprung in eine Vielzahl von aufstrebenden Branchen wie die Automobil- und Fertigungsindustrie“ 

Zu den Dozenten des Programms gehören Spezialisten aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von führenden Gesellschaften und angesehenen Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Durch das revolutionäre Relearning-System von TECH erwerben Sie das Wissen schrittweise ohne die Notwendigkeit des Auswendiglernens"

Die Fortbildung umfasst die Analyse realer Fallstudien, die Sie voll und ganz mit der Realität des anspruchsvollen Arbeitsmarktes vertraut machen"

Dieses Programm wird Fachleute mit den modernsten Verfahren und Instrumenten für die fortgeschrittene digitale Bildverarbeitung im Bereich des maschinellen Sehens ausstatten. Zu diesem Zweck werden in der Fortbildung wichtige Aspekte behandelt, die von geometrischen Transformationen bis zu logischen und arithmetischen Operationen reichen. Die Studenten werden auch die verschiedenen Methoden zur Kalibrierung visueller Hilfsmittel untersuchen, um genaue Messungen zu erhalten. Darüber hinaus werden die Technik der optischen Zeichenerkennung sowie die Mustersuche und die Objektverfolgung mit konventioneller Bildverarbeitung thematisiert. Die Studenten werden Projekte für ein breites Spektrum von Anwendungen in Bereichen wie der Sicherheit entwickeln.

In dieser 6-wöchigen Fortbildung werden Sie Ihre tägliche Praxis mit den innovativsten Verfahren für die Bildanalyse bereichern“ 

Modul 1. Digitale Bildverarbeitung

1.1. Entwicklungsumgebung für Computer Vision

1.1.1. Bibliotheken für Computer Vision
1.1.2. Programmierumgebung
1.1.3. Visualisierungstools

1.2. Digitale Bildverarbeitung

1.2.1. Pixel-Beziehungen
1.2.2. Bildbearbeitung
1.2.3. Geometrische Transformationen

1.3. Pixel-Operationen

1.3.1. Histogramm
1.3.2. Transformationen von Histogrammen
1.3.3. Operationen an Farbbildern

1.4. Logische und arithmetische Operationen

1.4.1. Additionen und Subtraktionen
1.4.2. Produkt und Bereich
1.4.3. And/Nand
1.4.4. Or/Nor
1.4.5. Xor/Xnor

1.5. Filter

1.5.1. Masken und Faltung
1.5.2. Lineare Filterung
1.5.3. Nichtlineare Filterung
1.5.4. Fourier-Analyse

1.6. Morphologische Operationen

1.6.1. Erode and Dilating
1.6.2. Closing and Open
1.6.3. Top Hat und Black Hat
1.6.4. Kontur-Erkennung
1.6.5. Skelett
1.6.6. Füllen von Löchern
1.6.7. Convex Hull

1.7. Werkzeuge zur Bildanalyse

1.7.1. Kantenerkennung
1.7.2. Erkennung von Blobs
1.7.3. Kontrolle der Dimensionen
1.7.4. Farbprüfung

1.8. Segmentierung von Objekten

1.8.1. Bildsegmentierung
1.8.2. Klassische Segmentierungstechniken
1.8.3. Echte Anwendungen

1.9. Kalibrierung von Bildern

1.9.1. Bildkalibrierung
1.9.2. Kalibrierungsmethoden
1.9.3. Kalibrierungsprozess in einem 2D-Kamera-Roboter-System

1.10. Bildverarbeitung in realer Umgebung

1.10.1. Problemanalyse
1.10.2. Bildbearbeitung
1.10.3. Merkmalsextraktion
1.10.4. Endgültiges Ergebnis

Modul 2. Fortgeschrittene digitale Bildverarbeitung

2.1. Optische Zeichenerkennung (OCR)

2.1.1. Vorverarbeitung des Bildes

2.2. Erkennung von Text

2.2.1. Texterkennung
2.2.2. Code-Lesung
2.2.3. 1D-Codes
2.2.4. 2D-Codes
2.2.5. Anwendungen

2.3. Suche nach Mustern

2.3.1. Suche nach Mustern
2.3.2. Muster auf Basis von Graustufen
2.3.3. Konturbasierte Muster
2.3.4. Muster auf der Grundlage geometrischer Formen
2.3.5. Andere Techniken

2.4. Objektverfolgung mit konventionellem Sehen

2.4.1. Hintergrund-Extraktion
2.4.2. Meanshift
2.4.3. Camshift
2.4.4. Optical flow

2.5. Gesichtserkennung

2.5.1. Facial Landmark Detection
2.5.2. Anwendungen
2.5.3. Gesichtserkennung
2.5.4. Erkennung von Emotionen

2.6. Überblick und Ausrichtungen

2.6.1. Stitching
2.6.2. Bildkomposition
2.6.3. Fotomontage

2.7. High Dinamic Range (HDR) and Photometric Stereo

2.7.1. Erhöhter Dynamikbereich
2.7.2. Bildkomposition zur Konturverbesserung
2.7.3. Techniken für den Einsatz von dynamischen Anwendungen

2.8. Bildkompression

2.8.1. Die Bildkompression
2.8.2. Kompressortypen
2.8.3. Techniken zur Bildkomprimierung

2.9. Videoverarbeitung

2.9.1. Bildsequenzen
2.9.2. Videoformate und Codecs
2.9.3. Lesen eines Videos
2.9.4. Rahmenverarbeitung

2.10. Reale Anwendung der Bildverarbeitung

2.10.1. Problemanalyse
2.10.2. Bildbearbeitung
2.10.3. Merkmalsextraktion
2.10.4. Endgültiges Ergebnis

Dieser akademische Weg ist exklusiv bei TECH und Sie können ihn dank der 100%igen Online-Relearning-Methodik in Ihrem eigenen Tempo absolvieren"