Forschung

Wir beschäftigen uns mit der automatischen Analyse von digitalen Sensordaten und ganz allgemein mit der automatischen Erkennung von Mustern. Hauptsächlich stehen dabei Bilddaten im Vordergrund. Unter Nutzung und Weiterentwicklung von konventionellen Methoden der digitalen Bildverarbeitung und -analyse wie auch von modernen Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learning entwickeln wir beispielsweise Lösungen für Probleme der Objektdetektion oder Bildsegmentierung sowie zur quantitativen Beschreibung von Objekten und Effekten in Bildern und deren weiterer Analyse und Auswertung.

Viele unserer aktuellen Forschungsfragen sind durch Anwendungen in den Life Sciences motiviert und wir arbeiten in unseren Projekten oft eng mit beispielsweise Biologen, Medizinern oder Agrarwissenschaftlern zusammen.

Team

• PD Dr. Birgit Möller

• Niclas Arnhold, M.Sc.

Projekte & Forschungsthemen

   

DiP - iQ-Hanf - Digitalisierungen im Qualitätsmanagement der Nutzhanfwertschöpfungskette

Wir  beschäftigen uns in diesem Projekt mit der automatischen, bildbasierten  Qualitätsbewertung von Nutzhanf entlang der gesamten  Wertschöpfungskette. Diese beginnt mit der Röstephase auf dem Freifeld  und umfasst auch den weiteren Verarbeitungsprozess vom Stroh bis hin zu  Endprodukten wie Fasern und Schäben.

Das Projekt wird vom Bundesministerium für BIldung und Forschung (BMBF)     im Rahmen der DiP Sachsen-Anhalt Modellregion der Bioökonomie     von April 2024 bis Ende 2028 gefördert. Kooperationspartnerin im Projekt ist Prof. Janna Macholdt, Lehrstuhl für Allgemeinen Pflanzenbau / Ökologischen Landbau, am Institut für Agrar- und Ernährungswissenschaften der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg.

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