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Concrete Vision Lab
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Concrete Vision Lab

Das Concrete Vision Lab betreibt innovative Forschung in den Bereichen des maschinellen Lernens und des maschinellen Sehens und deren Anwendung für die Material- und Baustoffwissenschaften. Das übergeordnete Ziel ist die Erforschung und Entwicklung neuartiger, datengetriebener sowie sensorgestützter Methoden für die Analyse und Charakterisierung von Baustoffen mit Schwerpunkt auf der automatischen Ableitung und Vorhersage von Frisch- und Festbetoneigenschaften. Hierbei wird unter Verbindung der wissenschaftlichen Disziplinen für Baustoffe, Computer Vision und Data Science auf eine hochgradig interdisziplinäre Expertise gesetzt. Der Vision eines nachhaltigen Betonbaus folgend, wird die Innovation und Digitalisierung der gesamten Prozesskette des Betonbaus angestrebt. Die hier entwickelten Methoden bilden die essenzielle Grundlage für eine effiziente und nachhaltige Bauindustrie. Das Concrete Vision Lab beherbergt sowohl wissenschaftliche als auch industrielle Projekte, die relevante Themen abdecken, angefangen von der automatischen Überwachung von Ausgangsstoffen und der Entwicklung eines datengetriebenen Mischungsentwurfs, über die digitale Inspektion des Mischvorgangs und der Verarbeitungsprozesse des Betons, bis hin zur automatischen Untersuchung der Qualität der fertigen Bauteile. Auf technischer Ebene wird an modernsten Methoden, z.B. in den Bereichen „Deep Learning“, „Semi-Supervised Learning“, „Informed Machine Learning“ sowie der Zeitreihen- und Bildsequenzanalyse geforscht.

ARBEITSGRUPPENLEITUNG UND STELLVERTRETENDE LEITUNG

© IfB
Dr.-Ing. Max Coenen
Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Telefon
+49 511 762 3258
E-Mail
m.coenenbaustoff.uni-hannover.de
Adresse
Appelstraße 9a
30167 Hannover
Gebäude
3408
Raum
112
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Aktuelle Forschungsthemen

  • Bildbasierte Charakterisierung von Beton-Ausgangsstoffen
  • Automatisierte Qualitätsprüfung- und Überwachung von Frischbeton
  • Bildbasierte Analyse des Fließverhaltens von Frischbeton
  • Digitale Bildanalysemethoden zur automatisierten Charakterisierung von Betoneigenschaften
  • Machine Learning basierte Prädiktion von Betoneigenschaften
  • K.I. basierte Kontrolle und Steurung der Betonproduktion

Letzte Änderung: 19.04.24 Druckversion

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