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Projekte

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Image Registration

Bei Scannern mit mehreren Bildgebungsverfahren, hier Computertomographie und Röntgenprojektion müssen die Daten exakt zur Deckung gebracht werden. Nur so lassen sich die gemessenen Eigenschafte einzelner Objekte einander zuordnen. Dazu wurde ein Softwaremodul zur sogenannten Bildregistrierung entwickelt. Bildregistrierung Röntgenprojektion-CT (Smiths Detection)
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Analyse von Motorsteuersoftware

Im Zusammenhang mit dem sogenannten Dieselskandal erstellen wir Gerichtsgutachten. Dazu wird die Motorsteuersoftware eines Diesel-Fahrzeugs auf Abschalteinrichtungen bei der Abgasnachbehandlung untersucht. Motorsteuergerät Im Gegensatz zu Kfz-Gutachtern messen wir nicht den Schadstoffausstoß des Fahrzeugs auf dem Teststand, sondern analysieren die Software im Motorsteuergerät. Das macht es möglich, die Absicht des Entwicklers bei der Entwicklung der Motorsteuersoftware zu erkennen. Ein weiterer Vorteil dieser Herangehensweise ist die Übertragbarkeit der Erkenntnisse auf andere Fahrzeuge des gleichen Modells oder sogar auf ähnliche Fahrzeugmodelle, die die gleiche Motorsteuersoftware verwenden und sich oft nur in Konfigurationsparametern unterscheiden.
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Sprengstoffdetektion anhand der Dual-Energy-Rohdaten von CT-Aufnahmen bei Fluggepäck

Entwicklung eines Softwaremoduls zur Erkennung von Sprengstoffen direkt anhand der Rohdaten (Sinogramm) eine Dual-Energy-CT-Scanners. Damit lassen sich Materialeigenschaften bestimmen, die über die reine Dichte hinausgehen. 3d-Rendering und Dual-Energy Rohdaten einer CT-Aufnahme (Smiths Detection)
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ANSI-Standard zur Bestimmung der Bildqualität von CT-Gepäckscannern

Der Standard “ANSI N42.45-2015: American National Standard for Evaluating the Image Quality of X-ray Computed Tomography (CT) Security-Screening Systems” wurde auf einem Gepäckscanner implementiert und in die Systemsoftware integriert. Testkoffer für Site Acceptance Test SAT

Slurm Cluster

Für das Training von Detektionsalgorithmen wurde ein Rechencluster aufgebaut und konfiguriert. Die Clusteradministration basiert auf slurm und ansible. Der Cluster ist auf zwei Rechnerräume verteilt. Slurm elaubt ein automatisches Fail-Over und damit erhöhte Ausfallsicherheit.

Trainingsdaten-Server

Aufbau und Administration einer Trainingsdaten-Servers und einer zugehörigen Datenbank mit Metadaten Wir benutzen BTRFS für die Trainingsdaten (>100 TByte) und ein Subversion-Repository für die Metadaten.
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