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Photo von Heinz Wörn

Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Heinz Wörn

Professor im Ruhestand
Tel.: +49 721 608-44006
Fax: +49 721 608-47141
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Zur Person

Professor Wörn studierte Elektrotechnik an der Universität Stuttgart und promovierte dort am Institut für Werkzeugmaschinen mit seiner Arbeit zu dem Thema "Mehrprozessorsteuerungssystem für Werkzeugmaschinen mit standartisierten Schnittstellen". Im Anschluss arbeitete er bei KUKA Schweißanlagen und Roboter GmbH, wo er eine leitende Stellung in Forschung und Entwicklung inne hatte. Professor Wörn ist ein international anerkannter Experte für Roboter und Automation. Seine Erfahrung umfasst Roboteranwendungen, Robotersteuerungen und Sensoren für Roboter, sowie deren Programmmierung und Simulation. Seit 1997 leitet er das Institut für Prozessrechentechnik, Automation und Robotik der Universität Karlsruhe als Professor für "Komplexe Systeme in Automation und Robotik".

Forschungsgebiete

  • Planung, Programmierung, Steuerung, Diagnose und Sensorsysteme für Industrieroboter
  • Autonome, mobile Roboter, Mikroroboter, Serviceroboter, Teleroboter, Autonome Fahrzeuge
  • Planung und Simulation von Anlagen und Fabriken
  • Roboter- und sensorgestützte Chirurgie
  • Mikromontage
  • Modellierung komplexer Systeme in Produktion und Medizin

Creating high quality models of the skull using iterative modelling and

AutorS. Däuber, H. Wörn, Univ. of Karlsruhe, G. Eggers, R. Krempien, U. Mende, T. Welzel, S.
Jahr2003
Veröffentlicht inComputer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2003
EditorElsevier Science
KurzfassungThree-dimensional models of the patient's anatomy are the basis for modern applications in computer-assisted surgery or radiology. In order to create these models, the data are processed in a series of steps that transform the initial raw data (CT/MRT volume images) into the three-dimensional models (triangle meshes). Most common processings includes segmentation, contouring, decimating and mesh relaxation. Especially decimating and mesh relaxation can strongly effect the accuracy of the models, however, these steps are necessary to ensure interacivity (low amount of triangles for visualization speed) and to reduce staircase artefacts (due to the rectangular voxels of the underlying CT-data). In this work, we show that an iterative and alternating decimating and mesh relaxation can produce more accurate models than the usual single step processing. We also present an Area-of-Interest (AOI)-concept, with which we can achieve further improvements of the models in critical areas, e.g. near the intervention situs.
Bibtex@article{ ipr_1079079457, author = "{S. D{{\"a}}uber and H. W{{\"o}}rn and Univ. of Karlsruhe and G. Eggers and R. Krempien and U. Mende and T. Welzel and S.}", title = "{Creating high quality models of the skull using iterative modelling and}", year = "2003", journal = "{Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2003}", pages = "747--751", }
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