Kamerakalibrierung im Kontext kardiovaskulärer Implantate

Umfeld

„Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ hat das Ziel die Produktion in der Medizintechnik zu verbessern. Die Abschlussarbeit ist im Kontext eines selbstlernendes Verfahren, welches automatisch Fehler im Flechtmuster von kardiovaskulären Implantaten (Stents) erkennt und darauf aufbauend optimierte Anpassungsparameter vorschlägt, angesiedelt.

In der praktische Realisierung wird von der durch den Flechtprozess entstehenden Mesh-Struktur ein Kamera-Bild geschossen, aus diesem ein Bildausschnitt extrahiert, in diesem ein Mesh ausgewählt und dessen Pick (Diagonale) mithilfe eines Convolutional Neural Networks (CNNs) analysiert.

Aufgabe

Damit das CNN möglichst gute Bilder zur Analyse erhält ist eine Kamerakalibrierung notwendig, sodass das Bild möglichst scharf ist und möglichst wenig Artefakte (Debayering/ Demosaicing) enthält. Aus diesem Grund soll im Rahmen dieser Arbeit eine Kamerakalibrierung durchgeführt werden.

Voraussetzungen

• Strukturiertes und analytisches Vorgehen
• Praktische Programmiererfahrung (vorzugsweise in Python)
• Deutsch und Englisch verhandlungssicher in Wort und Schrift
• Vorkenntnisse im Bereich der Kamerakalibrierung sind hilfreich
• Vorkenntnisse im Bereich der Bildverarbeitung sind hilfreich