Terahertz Lichtfeld Kamera Prototyp
Seitliche Ansicht der THz-Lichtfeld Kamera
Seitliche Ansicht der THz-Lichtfeld Kamera
Lichtfeld-Kameras nehmen sowohl die Intensität, als auch die Richtung des einfallenden Lichtes auf. Dadurch ermöglichen Sie eine dynamische Fokuspunkt-Einstellung und damit die Generierung von 3-D Bildern. Ursprünglich wurde das Konzept der Lichtfeld-Bildgebung im sichtbaren Bereich des Spektrums realisiert. Unser Lehrstuhl ist führend in der Entwicklung von Lichtfeld-Verfahren für das THz Spektrum, wodurch fundamentales Verständnis gefördert und neue Hardware entwickelt wird um das THz Band zu erschließen.
Zurzeit forschen wir an einem THz-Lichtfeld-Kamera Prototypen, der aus einer 3x3 Matrix von Linsen-gekoppelten 1k-Pixel THz CMOS Kameras besteht, integriert auf einem PCB. Der CMOS Kamera Chip wurde auf der International Solid-State Circuits Conference (ISSCC) 2021 präsentiert. Die Abbildung zeigt den Prototypen der Lichtfeld-Kamera. Dieser Prototyp dient als Hardware-Plattform für die Entwicklung von THz-Lichtfeld 3-D Bildgebungsverfahren in Echtzeit.
Vorangegangene Arbeiten
- 2022
3546.
Vietz, Hannes; Maschler, Benjamin; Tercan, Hasan; Bitter, Christian; Meisen, Tobias; Weyrich, Michael
Industrielles Transfer-Lernen: Von der Wissenschaft in die Praxis
atp magazin, 63 (9) :86—93
20223545.
Vietz, Hannes; Maschler, Benjamin; Tercan, Hasan; Bitter, Christian; Meisen, Tobias; Weyrich, Michael
Industrielles Transfer-Lernen: Von der Wissenschaft in die Praxis
atp magazin, 63 (9) :86—93
20223544.
Vietz, Hannes; Maschler, Benjamin; Tercan, Hasan; Bitter, Christian; Meisen, Tobias; Weyrich, Michael
Industrielles Transfer-Lernen: Von der Wissenschaft in die Praxis
atp magazin, 63 (9) :86—93
20223543.
Vietz, Hannes; Maschler, Benjamin; Tercan, Hasan; Bitter, Christian; Meisen, Tobias; Weyrich, Michael
Industrielles Transfer-Lernen: Von der Wissenschaft in die Praxis
atp magazin, 63 (9) :86—93
20223542.
Maschler, Benjamin; Vietz, Hannes; Tercan, Hasan; Bitter, Christian; Meisen, Tobias; Weyrich, Michael
Insights and Example Use Cases on Industrial Transfer Learning
Procedia CIRP, 107 :511—516
2022
ISSN: 221282713541.
Maschler, Benjamin; Vietz, Hannes; Tercan, Hasan; Bitter, Christian; Meisen, Tobias; Weyrich, Michael
Insights and Example Use Cases on Industrial Transfer Learning
Procedia CIRP, 107 :511—516
2022
ISSN: 221282713540.
Maschler, Benjamin; Vietz, Hannes; Tercan, Hasan; Bitter, Christian; Meisen, Tobias; Weyrich, Michael
Insights and Example Use Cases on Industrial Transfer Learning
Procedia CIRP, 107 :511—516
2022
ISSN: 221282713539.
Maschler, Benjamin; Vietz, Hannes; Tercan, Hasan; Bitter, Christian; Meisen, Tobias; Weyrich, Michael
Insights and Example Use Cases on Industrial Transfer Learning
Procedia CIRP, 107 :511—516
2022
ISSN: 221282713538.
Maschler, Benjamin; Vietz, Hannes; Tercan, Hasan; Bitter, Christian; Meisen, Tobias; Weyrich, Michael
Insights and Example Use Cases on Industrial Transfer Learning
Procedia CIRP, 107 :511—516
2022
ISSN: 221282713537.
Steiniger, Yannik; Stoppe, Jannis; Kraus, Dieter; Meisen, Tobias
Investigating the training of convolutional neural networks with limited sidescan sonar image datasets
OCEANS 2022, Hampton Roads, Seite 1—6
Herausgeber: IEEE
2022ISBN: 978-1-6654-6809-1
3536.
Steiniger, Yannik; Stoppe, Jannis; Kraus, Dieter; Meisen, Tobias
Investigating the training of convolutional neural networks with limited sidescan sonar image datasets
OCEANS 2022, Hampton Roads, Seite 1—6
Herausgeber: IEEE
2022ISBN: 978-1-6654-6809-1
3535.
Steiniger, Yannik; Stoppe, Jannis; Kraus, Dieter; Meisen, Tobias
Investigating the training of convolutional neural networks with limited sidescan sonar image datasets
OCEANS 2022, Hampton Roads, Seite 1—6
Herausgeber: IEEE
2022ISBN: 978-1-6654-6809-1
3534.
Steiniger, Yannik; Stoppe, Jannis; Kraus, Dieter; Meisen, Tobias
Investigating the training of convolutional neural networks with limited sidescan sonar image datasets
OCEANS 2022, Hampton Roads, Seite 1—6
Herausgeber: IEEE
2022ISBN: 978-1-6654-6809-1
3533.
Steiniger, Yannik; Stoppe, Jannis; Kraus, Dieter; Meisen, Tobias
Investigating the training of convolutional neural networks with limited sidescan sonar image datasets
OCEANS 2022, Hampton Roads, Seite 1—6
Herausgeber: IEEE
2022ISBN: 978-1-6654-6809-1
3532.
Bitter, Christian; Thun, Timo; Meisen, Tobias
Karolos: An Open-Source Reinforcement Learning Framework for Robot-Task Environments
arXiv arXiv:2212.00906
20223531.
Bitter, Christian; Thun, Timo; Meisen, Tobias
Karolos: An Open-Source Reinforcement Learning Framework for Robot-Task Environments
arXiv arXiv:2212.00906
20223530.
Bitter, Christian; Thun, Timo; Meisen, Tobias
Karolos: An Open-Source Reinforcement Learning Framework for Robot-Task Environments
arXiv arXiv:2212.00906
20223529.
Bitter, Christian; Thun, Timo; Meisen, Tobias
Karolos: An Open-Source Reinforcement Learning Framework for Robot-Task Environments
arXiv arXiv:2212.00906
20223528.
Bitter, Christian; Thun, Timo; Meisen, Tobias
Karolos: An Open-Source Reinforcement Learning Framework for Robot-Task Environments
arXiv arXiv:2212.00906
20223527.
KuVS Fachgespräch - Würzburg Workshop on Next-Generation Communication Networks (WüWoWAS'22), Würzburg
20223526.
Kasolis, F.; Henkel, M.-L.; Clemens, M.
Low-Frequency Stable Electro-Quasistatic Field Formulations Based on Penalty Approximations of Continuous Extensions
11th Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (CEM 2023)
Cannes, France
11.-14.04.2023
Herausgeber: Abstract accepted
20223525.
Tercan, Hasan; Meisen, Tobias
Machine learning and deep learning based predictive quality in manufacturing: a systematic review
Journal of Intelligent Manufacturing
2022
ISSN: 0956-55153524.
Tercan, Hasan; Meisen, Tobias
Machine learning and deep learning based predictive quality in manufacturing: a systematic review
Journal of Intelligent Manufacturing
2022
ISSN: 0956-55153523.
Tercan, Hasan; Meisen, Tobias
Machine learning and deep learning based predictive quality in manufacturing: a systematic review
Journal of Intelligent Manufacturing
2022
ISSN: 0956-55153522.
Tercan, Hasan; Meisen, Tobias
Machine learning and deep learning based predictive quality in manufacturing: a systematic review
Journal of Intelligent Manufacturing
2022
ISSN: 0956-5515