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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

Modeling the growth of a human cranium

AutorA. Straulino, M. Aschke, J. Raczkowsky, H. Wörn
Jahr2005
Veröffentlicht inBiomedizinische Technik, Teil 2
EditorU. Boenick, A. Bolz
KurzfassungCreating models of the skull, representing the process of growth of an individual human cranium, the appreciation of aetiopathology would become possible. In the paper on hand, a new method for estimating the growth of an human cranium was worked out, combining functional approaches with geometrical methods working on three dimensional models. The goal is, to give a prognosis of the patient’s appearance for time steps in the future. Pathological evolution, caused by diseases like craniosynososis, as well as healthy growth is analyzed, improving the options of medical diagnostics. The evaluation of the model’s parameters is done with the help of artificial data sets in time generated by norm data.
Bibtex@article{ ipr_1127908143, author = "{A. Straulino and M. Aschke and J. Raczkowsky and H. W{{\"o}}rn}", title = "{Modeling the growth of a human cranium}", year = "2005", journal = "{Biomedizinische Technik, Teil 2}", pages = "1414--1415", }
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