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Originaltitel:
Trajectory Optimization for Sparsely Sampled Computed Tomography
Übersetzter Titel:
Trajektorienoptimierung für die unterabgetastete Computertomografie
Autor:
Bauer, Fabian
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Große, Christian U. (Prof. Dr. habil.)
Gutachter:
Große, Christian U. (Prof. Dr. habil.); Pfeiffer, Franz (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
TU-Systematik:
WER 740
Kurzfassung:
Industrial computed tomography systems usually implement circular or helical trajectories, which are inherently inefficient since they are applied independently of the inspection task. This thesis provides an optimization and evaluation framework to overcome this limitation. Simulation-based findings are validated by experimental setups, several fundamental properties are identified which are imperative for trajectory optimization and tools are provided for their systematic analysis.
Übersetzte Kurzfassung:
Industrie-Computertomografieanlagen verwenden in der Regel kreis- oder helixförmige Trajektorien, die bauteilunabhängig und daher ineffizient sind. Vorliegende Arbeit stellt Optimierungs- und Auswertemethoden bereit um diese Einschränkung zu überwinden. Simulationsgestützte Ergebnisse wurden hierfür experimentell validiert, grundlegende Bedingungen, die erforderlich zur Trajektorienoptimierung sind, identifiziert und Verfahren zu ihrer systematischen Analyse entwickelt.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1651675
Eingereicht am:
14.04.2022
Mündliche Prüfung:
27.09.2022
Dateigröße:
9339663 bytes
Seiten:
213
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220927-1651675-1-4
Letzte Änderung:
04.11.2022
 BibTeX