Machine Vision Metrology
Machine Vision stellt weltweit eine Schlüsselkomponente in der immer stärker voranschreitenden Automatisierung dar und wird daher oft auch als das „Auge von Industrie 4.0“ bezeichnet. Wenn auch nicht immer offensichtlich, so ist Machine Vision heute doch allgegenwärtig: Man kann z.B. davon ausgehen, dass jedes fabrizierte Smartphone ausgiebig mit Machine Vision inspiziert wurde. Diese Entwicklung wurde zuletzt noch befeuert durch den Einsatz immer leistungsfähigerer Grafikkarten, durch die vor allem im Bereich des Machine Learning neue Anwendungsbereiche erschlossen werden konnten und durch das Aufkommen industrietauglicher 3D-Sensoren, die speziell in der Robotik zu einem stärkeren Einsatz von 3D-Machine-Vision führten.
Die Forschung auf dem Gebiet der Machine Vision ist stark geprägt durch Einflüsse aus den Bereichen Computer Vision, Machine Learning, Photogrammetrie und Robotik. Wichtige Technologietreiber insbesondere für Machine Learning sind derzeit die Automobiltechnik, die Kommunikations- und Unterhaltungselektronik, die Medizin und die Logistik. Die Forschungslandschaft hat sich dadurch zuletzt stark gewandelt: Spitzenforschung auf den Gebieten Computer Vision und Machine Learning wird nicht nur an Universitäten und Forschungseinrichtungen betrieben, sondern zunehmend auch von großen Tech-Konzernen, die mit ihren immensen Forschungsbudgets attraktive Arbeitgeber für den akademischen Nachwuchs darstellen.
Die Machine Vision Metrology kann an der Schnittstelle zwischen Forschung, Innovation und Anwendung von diesen Entwicklungen profitieren und gleichzeitig wichtige Beiträge leisten. Insbesondere die Entwicklung präziser und genauer Verfahren, wie z.B. die Vermessung oder die Lagebestimmung von elektronischen Komponenten während des Herstellungsprozesses, darf als eine Kernkompetenz angesehen werden. Forschungsziel ist es nicht nur, wissenschaftliche Verfahren im industriellen Kontext neu zu entwickeln. Ziel ist es auch, Forschungsergebnisse aus benachbarten Disziplinen zu sichten, diese vor geodätischem Hintergrund zu beleuchten und für die Machine Vision Metrology zugänglich zu machen und den Absolventen im Zuge einer forschungsorientierten Lehre zu vermitteln.