Seminar Anwendungen der Signalverarbeitung und Mustererkennung


Im Seminar berichten Mitarbeiter, Diplomanden, Studien- und Projektarbeiter regelmäßig über laufende Arbeiten. Interessierte Gäste sind herzlich willkommen. Das Seminar ist obligatorisch für Studierende, die in der Signalverarbeitung / Mustererkennung an einem Forschungsprojekt mitarbeiten und / oder eine Abschlussarbeit schreiben. Die Studierenden sollen insbesondere lernen, die Ergebnisse ihrer Arbeiten auch adäquat aufbereiten und präsentieren zu können.

Themen im WS 2021:

Die Themen in diesem Semester beziehen sich auf das aktuelle Forschungsprojekt OPTYSOS, also Themen rund um Tiefenbildkameras, 3D-Kameras und Zynq (moderne Architektur, welche einen Arm-Dual-Core-Prozessor mit FGPA kombiniert):
1. Zynq mit Linux
   Vergleich von verschiedenen Linux-Varianten und deren Vor- und Nachteile.

2. Realisierung von asymmetrischem Multiprozessing auf Zynq-Architekturen.
   Es werden verschiedene Betriebssysteme parallel ausgeführt.

3. Zynq mit Linux für 3D-Bildverarbeitung
   Es soll eine Architektur auf einem Zynq entworfen werden, welche mit Linux arbeitet.
   An dem Zynq ist eine (oder mehrere) Tiefenbildkamera angeschlossen. Die Bildsignale
   sollen über HDMI angezeigt werden und im Zynq bzw. im Linux verarbeitet werden können.
   (Linux mit HDMI-Ausgabe wird bereitgestellt)

4. Kalibrierung einer Tiefenbildkamera
   Es sollen Verfahren recherchiert oder ein Verfahren entwickelt werden, welches
   eine 3D-Kamera kalibriert. Dabei sollen Verzerrungen durch die Optik und
   Herstellungstoleranzen korrigiert werden.

5. Es soll ein FPGA/Zynq-Board um eine Ethercatschnittstelle erweitert werden.
   Diese Schnittstelle ist als externes Modul vorhanden und muss an
   den FPGA angeschlossen werden. Weiterhin muss eine logische Schnittstelle
   bereitgestellt werden, um Daten über Ethercat zu senden/empfangen.

6. Aufbau, Funktion, Anwendung, Latenzen von Ethercat-Netzwerken

7. Aufbau, Funktion, Anwendung, Latenzen von Powerlink-Netzwerken

8. Thema rundum Microsoft Kinect v2 oder Kinect Azure (die neueste)
   z.B. Erkennung von Gefahrensituationen, schnelle Bewegungen in Richtung Kamera,
   vorstellbar als optische "Airbag"-Auslösung.

9. Pynq (Python auf einem Zynq-FPGA):
   Visualisierung von Bildsignalen aus einer seriellen Schnittstelle unter Jupyter

10. Pynq (Python auf einem Zynq-FPGA):
    Programmierung eines Co-Prozessors (hier: Microblace) für eine gleichzeitige
    Arbeit zum Hauptprozessor (hier: Dual-Core ARM)

Termine:




Hinweise für den Vortrag:

Kriterien für die Bewertung von Vortrag und Diskussion:

Struktur des Vortrags Mündlicher und schriftlicher Ausdruck Inhalt Diskussion
Prof. Dr. B. Meffert
03.11.2020, 17:54:14