Moderne photogrammetrische Methoden eröffnen die Möglichkeit, virtuell und mit geringem Aufwand große Objekte wie Gebäude ebenso wie kleinteilige Gegenstände wie Schlüssel als hochdetaillierte 3D-Modelle zu rekonstruieren. Gemeinsam mit unserem Unternehmenspartner Entrich Technologies haben die Forscherinnen und Forscher unserer Multiple Senses-Gruppe hierfür einen photogrammetrischen Schlüsselscanner entwickelt. In dieser sogenannten "Lightbox" werden durch ein eigens entwickeltes Beleuchtungssetup und rotierende Kamerapositionen stereoskopische 3D-Rekonstruktionen von Schlüsseln jeder Art angefertigt.
Dank speziell adaptierter Deep Learning-Verfahren wird die Lightbox darüber hinaus "intelligent": Während des Scanvorgangs können auch Fabrikat und Typ des Schlüssels automatisch bestimmt werden.
Der Prototyp der Lightbox 2.0 wird derzeit von unserem Unternehmenspartner Entrich Technologies in realen Produktionsumgebungen getestet und evaluiert. Die Anmeldung zum Patent ist in Vorbereitung.
Innovation Management
schmied(at)vrvis.at +43 1 908 98 92 204Start: 04.2019
Ende: 12.2020
Entrich Technologies
FFG - COMET, Projekt Surfaces
Das Forschungsziel von AMASE ist die Entwicklung von Werkzeugen und Methoden zur Aufnahme, Verarbeitung, Visualisierung und Manipulation heterogener, großräumiger Geodaten, bei welchen es sich um die ständig aktualisierte Darstellung der realen Welt in Form eines sich entwickelnden digitalen Zwillings handelt.
Das Hauptziel dieses Projekts ist es, eine zuverlässige Entscheidungshilfe für große Infrastrukturprojekte zu ermöglichen, indem Lösungen für eine kollaborative visuelle Analyse von digitalen Zwillingen bereitgestellt werden.
Das Ziel des strategischen Projekts ARCS ist der Entwurf von Software-Architekturen, die interaktive Visualisierungssysteme in die Lage versetzen, große Mengen und Geschwindigkeiten räumlicher und damit verbundener nicht-geometrischer Daten aufzunehmen.
Visualisierung und visuelle Analyse von hochauflösenden Oberflächenrekonstruktionen für verschiedene Anwendungsbereiche, wie Tunnelmonitoring, archäologische Ausgrabungen oder Änderungsmanagement von Kulturerbe-Gebäuden.
Im Projekt "Mars-DL" wird erforscht, wie ein Deep Learning-System durch Objekt- und Mustererkennung die Arbeit von Planetenforscherinnen und -forschern unterstützen kann. VRVis hat für dieses Projekt die Funktionalität von PRo3D erweitert, um Shatter Cone-Trainingsbilder automatisch zu rendern.
MINERVA ist ein integriertes Framework für die Planetenforschung, das es Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus verschiedenen Teams ermöglicht, in virtuellen Arbeitsbereichen zusammenzuarbeiten.
Visuelle Analyse der Ablenkung eines Asteroiden.
In diesem Projekt werden Werkzeuge und Methoden zur Handhabung, Verwaltung, Manipulation und Bewertung mehrerer unterschiedlicher Datenquellen für Messungen und Lichtplanungen entwickelt.
Unterstützung für die Planetenforschung: Visuelle Analyse von Rekonstruktionen der Mars-Oberfläche und Ansichtsplanung für Rover-Kamerainstrumente.
Virtuelle Erkundung und geologische Analyse von rekonstruierten Marsoberflächen und Gesteinsaufschlüssen.
Um das architektonische Kulturerbe zu bewahren, setzen wir Methoden der Fotogrammetrie, Thermographie und Fotometrie sowie Laserscans ein, um Bestandsaufnahmen, Erkennung sowie Dokumentation von Änderungen an geschützten Gebäuden durchführen zu können.
