TY - CHAP A1 - Scholl, Ingrid A1 - Schubert, Nicole A1 - Ziener, Pascal A1 - Pietrzyk, Uwe T1 - GPU-basiertes Volumenrendering von multimodalen medizinischen Bilddaten in Echtzeit T2 - Bildverarbeitung für die Medizin 2010 N2 - Die vorliegende Arbeit zeichnet sich dadurch aus, dass registrierte unsegmentierte Volumina aus multimodalen Bilddatensätzen (z.B. MRT, PET) gleichzeitig in einer 3D-Rekonstruktion visualisiert werden und in Echtzeit manipuliert werden können. Ermöglicht wird die Echtzeitfähigkeit durch die Programmierung der Algorithmen zur direkten Volumenvisualisierung auf der Grafikkarte mittels der neuen CUDA-Technologie. Die Zuordnung der Farbeigenschaften wird über 1D-Transferfunktionen für jedes Volumen getrennt gesteuert. So können durch die interaktive Veränderung der 1D-Transferfunktion Detailinformationen aus den zwei Bilddatensätzen getrennt kontrolliert werden und die Vorteile der verschiedenen Bildmodalitäten in einer Visualisierung genutzt werden. Mittels dieses interaktiven Frameworks können neue Erkenntnisse insbesondere über neurodegenerativen Erkrankungen gewonnen werden. Y1 - 2010 SN - 978-3-642-11967-5 N1 - Bildverarbeitung für die Medizin 2010 - Algorithmen - Systeme - Anwendungen, Aachen, Germany, March 14-16, 2010 SP - 400 EP - 404 PB - Springer CY - Berlin ER - TY - CHAP A1 - Schmitt, Robert A1 - Scholl, Ingrid A1 - Cai, Yu A1 - Xia, Ji A1 - Dziwoki, Paul A1 - Harding, Martin A1 - Pavim, Alberto T1 - Machine vision system for inline inspection in carbide insert production T2 - Proceedings of the 36th International MATADOR Conference N2 - In steps of the production chain of carbide inserts, such as unloading or packaging, the conformity test of the insert type is done manually, which causes a statistic increase of errors due to monotony and fatigue of the worker and the wide variety of the insert types. A machine vision system is introduced that captures digital frames of the inserts in the production line, analyses inspects automatically and measures four quality features: coating colour, edge radius, plate shape and chip-former geometry. This new method has been tested on several inserts of different types and has shown that the prevalent insert types can be inspected and robustly classified in real production environment and therefore improves the manufacturing automation. Y1 - 2010 SN - 978-1-84996-431-9 U6 - https://doi.org/10.1007/978-1-84996-432-6_77 N1 - 36th MATADOR Conference, University of Manchester, July 2010 SP - 339 EP - 342 PB - Springer CY - Berlin ER - TY - JOUR A1 - Scholl, Ingrid A1 - Palm, Christoph A1 - Lehmann, Thomas Martin A1 - Spitzer, Klaus T1 - Quantitative Farbmessung in laryngoskopischen Bildern. Palm, C; Scholl, I; Lehmann, TM; Spitzer, K. JF - Bildverarbeitung für die Medizin 1998. Hrsg.: Thomas Lehmann ... Y1 - 1998 SN - 3-540-63885-7 SP - 412 EP - 416 PB - Springer CY - Berlin ER - TY - BOOK A1 - Scholl, Ingrid ED - Lehmann, Thomas Martin ED - Spitzer, Klaus T1 - Bildverarbeitung für die Medizin : Algorithmen - Systeme - Anwendungen ; proceedings des Aachener Workshops am 8. und 9. November 1996 / Institut für Medizinische Informatik und Biometrie der RWTH Aachen. Hrsg. von Thomas Lehmann ; Ingrid Scholl ; Klaus Spitzer Y1 - 1996 SN - 3-86073-519-5 PB - Verlag der Augustinus-Buchhandlung CY - Aachen ER - TY - CHAP A1 - Scholl, Ingrid A1 - Bartella, Alexander K. A1 - Moluluo, Cem A1 - Ertural, Berat A1 - Laing, Frederic A1 - Suder, Sebastian T1 - MedicVR : Acceleration and Enhancement Techniques for Direct Volume Rendering in Virtual Reality T2 - Bildverarbeitung für die Medizin 2019 : Algorithmen – Systeme – Anwendungen Y1 - 2019 SN - 978-3-658-25326-4 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-25326-4_32 SP - 152 EP - 157 PB - Springer Vieweg CY - Wiesbaden ER - TY - CHAP A1 - Ferrein, Alexander A1 - Nikolovski, Gjorgji A1 - Limpert, Nicolas A1 - Reke, Michael A1 - Schiffer, Stefan A1 - Scholl, Ingrid ED - Küçük, Serdar T1 - Controlling a Fleet of Autonomous LHD Vehicles in Mining Operation T2 - Multi-Robot Systems - New Advances N2 - In this chapter, we report on our activities to create and maintain a fleet of autonomous load haul dump (LHD) vehicles for mining operations. The ever increasing demand for sustainable solutions and economic pressure causes innovation in the mining industry just like in any other branch. In this chapter, we present our approach to create a fleet of autonomous special purpose vehicles and to control these vehicles in mining operations. After an initial exploration of the site we deploy the fleet. Every vehicle is running an instance of our ROS 2-based architecture. The fleet is then controlled with a dedicated planning module. We also use continuous environment monitoring to implement a life-long mapping approach. In our experiments, we show that a combination of synthetic, augmented and real training data improves our classifier based on the deep learning network Yolo v5 to detect our vehicles, persons and navigation beacons. The classifier was successfully installed on the NVidia AGX-Drive platform, so that the abovementioned objects can be recognised during the dumper drive. The 3D poses of the detected beacons are assigned to lanelets and transferred to an existing map. Y1 - 2023 SN - 978-1-83768-290-4 U6 - https://doi.org/10.5772/intechopen.113044 PB - Intech Open CY - London ER -