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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

Realization and evaluation of image processing tasks based on synthetic sensor data: 2 use cases

AutorStephan Irgenfried, Frank Dittrich, Heinz Wörn
Jahr2014
Veröffentlicht inForum Bildverarbeitung 2014
EditorPuente León, Fernando, Michael Heizmann
KurzfassungIn this paper we present two use cases, in which synthetic sensor data is used for selection and training of image segmentation algorithms. The data and the corresponding ground truth information is thereby created using virtual 3D scenes and with the help of computer graphics algorithms. For the realization of both image processing tasks, we used synthetic training data which varies in the creation process, the expressiveness and the scene information type. Based on synthetic and real-world testing data, we show the overall high performance of the approaches, and thereby motivate the applicability of synthetic image data for the engineering of real-world image processing tasks. In addition, this work shows the usage of several different, publically availably tools for creation of synthetic sensor data for realtime and non real-time applicaitons.
Bibtex@inproceedings{ ipr_1170857520, author = "{Stephan Irgenfried and Frank Dittrich and Heinz W{{\"o}}rn}", title = "{Realization and evaluation of image processing tasks based on synthetic sensor data: 2 use cases}", year = "2014", booktitle = "{Forum Bildverarbeitung 2014}", pages = "11", editor = "Puente León, Fernando, Michael Heizmann", }
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