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Original title:
Trajectory Optimization for Sparsely Sampled Computed Tomography
Translated title:
Trajektorienoptimierung für die unterabgetastete Computertomografie
Author:
Bauer, Fabian
Year:
2022
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Advisor:
Große, Christian U. (Prof. Dr. habil.)
Referee:
Große, Christian U. (Prof. Dr. habil.); Pfeiffer, Franz (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
TUM classification:
WER 740
Abstract:
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.
Translated abstract:
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
Date of submission:
14.04.2022
Oral examination:
27.09.2022
File size:
9339663 bytes
Pages:
213
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220927-1651675-1-4
Last change:
04.11.2022
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