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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
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