Mitarbeiter

Dr.-Ing. Michael Heizmann

Lebenslauf

Dr.-Ing. Michael Heizmann leitet die Abteilung "Mess-, Regelungs- und Diagnosesysteme " (MRD) des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB (bis 31.12.2009: Fraunhofer-Institut für Informations- und Datenverarbeitung IITB). Zuvor war er Leiter der Forschungsgruppe "Variable Bildgewinnung und -verarbeitung" (VBV) des Lehrstuhls für Interaktive Echtzeitsysteme und der gleichnamigen Gruppe am ehemaligen Fraunhofer IITB .

 

Dr. Heizmann leitet den Fachausschuss 3.51 "Bildverarbeitung in der Mess- und Automatisierungstechnik" der VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA), arbeitet im FA 1.10 "Grundlagen der Messsysteme" aktiv mit und war an der Erstellung der "Roadmap Fertigungsmesstechnik 2020" der GMA beteiligt. Er ist Mitglied im Arbeitskreis der Fraunhofer-Allianz Vision.

Dr. Heizmann studierte von 1992 bis 1998 Maschinenbau an der Universität Karlsruhe und promovierte 2004 am Institut für Mess- und Regelungstechnik (MRT)  bei Prof. Franz Mesch und Prof. Christoph Stiller. Thema war die Entwicklung und Anwendung von Verfahren der automatischen Sichtprüfung und Bildverarbeitung zur Auswertung und zum Vergleich von riefenartigen Werkzeugspuren in der Kriminaltechnik. Daneben arbeitete er an weiteren Arbeiten in der Forschungsgruppe "Automatische Sichtprüfung" am MRT  aktiv mit.

Veröffentlichungen


2022
Erfassung und Interpretation menschlicher Handlungen für die Programmierung von Robotern in der Produktion [Capturing and interpreting human actions for programming robots in the production]
Dreher, C. R. G.; Zaremski, M.; Leven, F.; Schneider, D.; Roitberg, A.; Stiefelhagen, R.; Heizmann, M.; Deml, B.; Asfour, T.
2022. at - Automatisierungstechnik, 70 (6), 517–533. doi:10.1515/auto-2022-0006
Agiles Produktionssystem mittels lernender Roboter bei ungewissen Produktzuständen am Beispiel der Anlasser-Demontage = Concept of an agile production system based on learning robots applied to disassembly
Lanza, G.; Asfour, T.; Beyerer, J.; Deml, B.; Fleischer, J.; Heizmann, M.; Furmans, K.; Hofmann, C.; Cebulla, A.; Dreher, C.; Kaiser, J.-P.; Klein, J.-F.; Leven, F.; Mangold, S.; Mitschke, N.; Stricker, N.; Pfrommer, J.; Wu, C.; Wurster, M.; Zaremski, M.
2022. at - Automatisierungstechnik, 70 (6), 504–516. doi:10.1515/auto-2021-0158
Integrierte Steuerungsarchitektur für ein agiles Demontagesystem mit autonomer Produktbefundung = ntegrated control architecture for an agile disassembly system with autonomous product inspection
Wurster, M.; Klein, J.-F.; Kaiser, J.-P.; Mangold, S.; Furmans, K.; Heizmann, M.; Fleischer, J.; Lanza, G.
2022. at - Automatisierungstechnik, 70 (6), 542–556. doi:10.1515/auto-2021-0157
Analysis of chip segmentation frequencies in turning Ti-6Al-4V for the prediction of residual stresses
Pachnek, F.; González, G.; Ocampo, D. D.; Heizmann, M.; Zanger, F.
2022. Procedia CIRP, 108, 188–193. doi:10.1016/j.procir.2022.03.033
Fabrication of Microlens Arrays with High Quality and High Fill Factor by Inkjet Printing
Zhang, Q.; Schambach, M.; Schlisske, S.; Jin, Q.; Mertens, A.; Rainer, C.; Hernandez-Sosa, G.; Heizmann, M.; Lemmer, U.
2022. Advanced Optical Materials, Article no: 2200677. doi:10.1002/adom.202200677
Measurement systems and sensors with cognitive features
Sommer, K.-D.; Heizmann, M.; Schütze, A.
2022. tm - Technisches Messen, 89 (4), 211–213. doi:10.1515/teme-2022-0036
In memoriam Fernando Puente León
Heizmann, M.; Beyerer, J.
2022. tm - Technisches Messen, 89 (2), 83–84. doi:10.1515/teme-2021-0138
Intersection Complexity and Its Influence on Human Drivers
Weinreuter, H.; Strelau, N.-R.; Qiu, K.; Jiang, Y.; Deml, B.; Heizmann, M.
2022. IEEE Access, 10, 74059–74070. doi:10.1109/ACCESS.2022.3189017
MotorFactory: A Blender Add-on for Large Dataset Generation of Small Electric Motors
Wu, C.; Zhou, K.; Kaiser, J.-P.; Mitschke, N.; Klein, J.-F.; Pfrommer, J.; Beyerer, J.; Lanza, G.; Heizmann, M.; Furmans, K.
2022. Procedia CIRP, 106, 138–143. doi:10.1016/j.procir.2022.02.168
Radar-based Robust People Tracking and Consumer Applications
Ninos, A.; Hasch, J.; Heizmann, M.; Zwick, T.
2022. IEEE Sensors Journal. doi:10.1109/JSEN.2022.3141202
Implementing machine learning: chances and challenges
Heizmann, M.; Braun, A.; Glitzner, M.; Günther, M.; Hasna, G.; Klüver, C.; Krooß, J.; Marquardt, E.; Overdick, M.; Ulrich, M.
2022. Automatisierungstechnik, 70 (1), 90–101. doi:10.1515/auto-2021-0149
2021
Gaussian Process Inspired Neural Networks for Spectral Unmixing Dataset Augmentation
Anastasiadis, J.; Heizmann, M.
2021. Artificial Intelligence. Ed.: K.-H. Schäfer, 61–70, Hochschule Kaiserslautern
A highly textured multispectral light field dataset
Schambach, M.; Heizmann, M.
2021, Oktober 13. doi:10.35097/500
Schätzung der Segmentspanbildungsfrequenz mithilfe von Körperschallsignalen
Diaz Ocampo, D.; Gonzalez, G.; Zanger, F.; Heizmann, M.
2021. Technisches Messen, 88 (S1), S37–S41. doi:10.1515/teme-2021-0059
Forum Bildverarbeitung 2020
Heizmann, M.; Längle, T.
2021. Technisches Messen, 88 (7-8), 421–422. doi:10.1515/teme-2021-0088
Improving light efficiency in multispectral imaging via complementary notch filters
Panther, T.; Schambach, M.; Heizmann, M.
2021. Proceedings Volume 11787, Automated Visual Inspection and Machine Vision IV; Event: SPIE Optical Metrology, 2021, Online Only, 18, SPIE. doi:10.1117/12.2592411
Forum Bildverarbeitung 2020
Heizmann, M.; Längle, T.
2021. Technisches Messen, 88 (6), 327–329. doi:10.1515/teme-2021-0076
Image-Based Visual Servoing of Rotationally Invariant Objects Using a U-Net Prediction
Mitschke, N.; Heizmann, M.
2021. 7th International Conference on Automation, Robotics and Applications (ICARA), 235–240, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICARA51699.2021.9376577
Spectral Reconstruction and Disparity from Spatio-Spectrally Coded Light Fields via Multi-Task Deep Learning
Schambach, M.; Shi, J.; Heizmann, M.
2021. Proceedings 2021 International Conference on 3D Vision: 3DV 2021 ; Virtual Conference, 1-3 December 2021, 186–196, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/3DV53792.2021.00029
Chip segmentation frequency based strategy for tool condition monitoring during turning of Ti-6Al-4V
González, G.; Schwär, D.; Segebade, E.; Heizmann, M.; Zanger, F.
2021. 18th CIRP Conference on Modeling of Machining Operations (CMMO), Ljubljana, Slovenia, June 15-17, 2021. Ed.: E. Govekar, 276–280, Elsevier. doi:10.1016/j.procir.2021.09.047
Impact of different compression rates for hyperspectral data compression based on a convolutional autoencoder
Kuester, J.; Gross, W.; Heizmann, M.; Middelmann, W.
2021. Image and Signal Processing for Remote Sensing XXVII: SPIE Remote Sensing, 13-18 September 2021. Ed.: L. Bruzzone Hrsg.: Bruzzone L., Benediktsson J. A., Bovolo F., Society of Photo-optical Instrumentation Engineers (SPIE). doi:10.1117/12.2598010
2.5D-VoteNet: Depth Map based 3D Object Detection for Real-Time Applications
Li, L.; Heizmann, M.
2021. The 32nd British Machine Vision Conference 2021, 1–15
An extended modular processing pipeline for event-based vision in automatic visual inspection
Beck, M.; Maier, G.; Flitter, M.; Gruna, R.; Längle, T.; Heizmann, M.; Beyerer, J.
2021. Sensors, 21 (18), 6143. doi:10.3390/s21186143
Radar Odometry on SE(3) with Constant Velocity Motion Prior
Retan, K.; Loshaj, F.; Heizmann, M.
2021. IEEE Robotics and Automation Letters, 6 (4), 6386–6393. doi:10.1109/LRA.2021.3091874
A Calibration Method for the Generalized Imaging Model with Uncertain Calibration Target Coordinates
Uhlig, D.; Heizmann, M.
2021. Computer Vision – ACCV 2020 : 15th Asian Conference on Computer Vision, Kyoto, J, November 11 - Dezember 04, 2020. Pt. 3. Ed.: H. Ishikawa, 541–559, Springer Nature Switzerland AG. doi:10.1007/978-3-030-69535-4_33
Generation of artificial training data for spectral unmixing by modelling spectral variability using Gaussian random variables
Anastasiadis, J.; Heizmann, M.
2021. OCM 2021 - Optical Characterization of Materials : Conference Proceedings. Ed.: J. Beyerer; T. Längle, 129–139, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Task Specific Image Enhancement for Improving the Accuracy of CNNs
Mitschke, N.; Ji, Y.; Heizmann, M.
2021. Proceedings of the 10th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. Volume 1: ICPRAM, 174–181, SciTePress. doi:10.5220/0010186301740181
People Detection in a Depth Sensor Network via Multi-View CNNs trained on Synthetic Data
Wetzel, J.; Zeitvogel, S.; Laubenheimer, A.; Heizmann, M.
2021. 2020 International Symposium on Electronics and Telecommunications (ISETC), 020 International Symposium on Electronics and Telecommunications (ISETC), Timisoara, Romania Fundin, 5-6 Nov. 2020, 1–4, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ISETC50328.2020.9301076
2020
Semantische Segmentierung von Ankerkomponenten von Elektromotoren
Mitschke, N.; Heizmann, M.
2020. Forum Bildverarbeitung 2020. Ed.: T. Längle ; M. Heizmann, 329–340, KIT Scientific Publishing
Camera-based spatter detection in laser welding with a deep learning approach
Hartung, J.; Jahn, A.; Stambke, M.; Wehner, O.; Thieringer, R.; Heizmann, M.
2020. Forum Bildverarbeitung 2020. Ed.: T. Längle ; M. Heizmann, KIT Scientific Publishing
A Step towards Explainable Artificial Neural Networks in Image Processing by Dataset Assessment
Heide, N. F.; Albrecht, A.; Heizmann, M.
2020. Forum Bildverarbeitung 2020. Ed.: T. Längle ; M. Heizmann, 291–303, KIT Scientific Publishing
Light Field Reconstruction using a Generic Imaging Model
Uhlig, D.; Heizmann, M.
2020. Forum Bildverarbeitung 2020. Ed.: T. Längle ; M. Heizmann, 91–103, KIT Scientific Publishing
Automated Quantitative Quality Assessment of Printed Microlens Arrays
Schambach, M.; Zhang, Q.; Lemmer, U.; Heizmann, M.
2020. Forum Bildverarbeitung 2020 Längle, Thomas [Hrsg.]; Heizmann, Michael [Hrsg.], 51–63, KIT Scientific Publishing
Temporal Smoothing for Joint Probabilistic People Detection in a Depth Sensor Network
Wetzel, J.; Laubenheimer, A.; Heizmann, M.
2020. IEEE International Conference onMultisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI) Virtual Conference, Sept. 14-16, 2020, 140–145, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/MFI49285.2020.9235267
Separation of Interfering Signals in an Ultrasonic Flow Measurement System by Using Variable Time-Delay Properties
Bächle, M.; Heizmann, M.
2020. 2020 IEEE International Ultrasonics Symposium (IUS), Las Vegas, NV, USA, USA, 7-11 Sept. 2020, 1–4, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/IUS46767.2020.9251645
UCSR: Registration and Fusion of Cross-Source 2D and 3D Sensor Data in Unstructured Environments
Heide, N. F.; Woock, P.; Sauer, M.; Leitritz, T.; Heizmann, M.
2020. Proceedings of 2020 23rd International Conference on Information Fusion (FUSION 2020) : 2020 23rd International Conference on Information Fusion (FUSION 2020) took place 6-9 July 2020 as a virtual conference, Pretoria, South Africa, 8 S., Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.23919/FUSION45008.2020.9190307
Artificial intelligence with neural networks in optical measurement and inspection systems
Heizmann, M.; Braun, A.; Hüttel, M.; Klüver, C.; Marquardt, E.; Overdick, M.; Ulrich, M.
2020. Automatisierungstechnik, 68 (6), 477–487. doi:10.1515/auto-2020-0006
15: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 04.02.2020
Heizmann, M.
2020. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2020-99
14: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 28.01.2020
Heizmann, M.
2020. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2020-72
13: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 21.01.2020
Heizmann, M.
2020. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2020-55
12: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 14.01.2020
Heizmann, M.
2020. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2020-31
11: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 07.01.2020
Heizmann, M.
2020. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2020-1
UEM-CNN: Enhanced stereo matching for unstructured environments with dataset filtering and novel error metrics
Heide, N. F.; Gamer, S.; Heizmann, M.
2020. ISR 2020: 52th International Symposium on Robotics, 9-10 December 2020, Online, 205–212, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Advanced Quantization Methods for CNNs
Mitschke, N.; Heizmann, M.
2020. 2020 14th International Symposium on Electronics and Telecommunications (ISETC), November 05-06, 2020, Timisoara, Romania: Conference Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ISETC50328.2020.9301104
Intention prediction of car drivers at inner city junctions
Weinreuter, H.; Strelau, N.-R.; Deml, B.; Heizmann, M.
2020. 2020 14th International Symposium on Electronics and Telecommunications (ISETC), November 05-06, 2020, Timisoara, Romania: Conference Proceedings, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ISETC50328.2020.9301066
CNN-based augmentation strategy for spectral unmixing datasets considering spectral variability
Anastasiadis, J.; Heizmann, M.
2020. SPIE REMOTE SENSING - Image and Signal Processing for Remote Sensing XXVI, 21-25 September 2020. Ed.: L. Bruzzone, 188 – 199, SPIE. doi:10.1117/12.2575875
Joint Probabilistic People Detection in Overlapping Depth Images
Wetzel, J.; Laubenheimer, A.; Heizmann, M.
2020. IEEE access, 8, 28349–28359. doi:10.1109/ACCESS.2020.2972055
2019
10: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 17.12.2019
Heizmann, M.
2019. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2019-1015
09: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 10.12.2019
Heizmann, M.
2019. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2019-1007
08: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 03.12.2019
Heizmann, M.
2019. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2019-944
07: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 26.11.2019
Heizmann, M.
2019. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2019-922
06: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 19.11.2019
Heizmann, M.
2019. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2019-892
05: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 12.11.2019
Heizmann, M.
2019. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2019-850
04: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 05.11.2019
Heizmann, M.
2019. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2019-831
Health indication of electric motors using a hybrid modeling approach
Bergs, C.; Khalil, M.; Hildebrandt, M.; Heizmann, M.; Wüchner, R.; Bletzinger, K.-U.; Tresp, V.
2019. Technisches Messen, 86 (11), 640–650. doi:10.1515/teme-2019-0082
03: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 29.10.2019
Heizmann, M.
2019. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2019-804
02: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 22.10.2019
Heizmann, M.
2019. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2019-782
01: Informationsfusion, Vorlesung, WS 2019/20, 15.10.2019
Heizmann, M.
2019. (Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Hrsg.). doi:10.5445/DIVA/2019-755
Forum Bildverarbeitung 2018 [Image processing forum 2018]
Längle, T.; Puente León, F.; Heizmann, M.
2019. Technisches Messen, 86 (7-8), 351–353. doi:10.1515/teme-2019-0081
A simulation framework for the design and evaluation of computational cameras
Nürnberg, T.; Schambach, M.; Uhlig, D.; Heizmann, M.; Puente León, F.
2019. Automated Visual Inspection and Machine Vision III. Ed.: J. Beyerer, Article no: 1106102, Society of Photo-optical Instrumentation Engineers (SPIE). doi:10.1117/12.2527599
2018
Multisensorik in der Fertigungsmesstechnik – Methoden, Potenzial, Trends
Heizmann, M.
2018. 6. VDI-Fachtagung Optische Messung von Funktionsflächen 2018 : VDI-Fachtagung Multisensorik in der Fertigungsmesstechnik; Frankenthal bei Mannheim, 06. und 07. Juni 2018, 133–138, VDI Verlag
Vorwort Multisensorik in der Fertigungsmesstechnik 2018
Heizmann, M.
2018. 6. VDI-Fachtagung Optische Messung von Funktionsflächen 2018. Zweite VDI-Fachtagung Multisensorik in der Fertigungsmesstechnik 2018, 129–130, VDI Verlag
Kombination unterschiedlicher Modellierungsansätze für die betriebsbegleitende Simulation industrieller Prozesse
Bergs, C.; Heizmann, M.
2018. Entwurf komplexer Automatisierungssysteme : EKA 2018 : Beschreibungsmittel, Methoden, Werkzeuge und Anwendungen : 02. bis 03. März 2018 in Magdeburg : 15. Fachtagung mit Workshop. Hrsg.: U. Jumar, C. Diedrich, Institut für Automation und Kommunikation e.V
Gradient Based Evolution to Optimize the Structure of Convolutional Neural Networks
Mitschke, N.; Heizmann, M.; Noffz, K.-H.; Wittmann, R.
2018. 25th IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2018; Megaron Athens International Conference Centre (MAICC)Athens; Greece; 7 October 2018 through 10 October 2018, 3438–3442, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICIP.2018.8451394
3D-Sensorsysteme für Industrie 4.0
Heizmann, M.; Greiner, T.; Quint, F.
2018. Inspect, 19 (2), 22–23
3D aus Neigungsdaten: Oberflächeninspektion mit Deflektometrie & photometrischem Stereo
Heizmann, M.; Burke, J.; Höfer, S.
2018. InVision, 5, 128–129
Künstlich erzeugte Bilder für die automatische Sichtprüfung: sensorrealistische Bildsimulation
Heizmann, M.; Längle, T.; Hüttel, M.
2018. InVision, 1, 22–24
Ein evolutionärer Ansatz für die automatische Ermittlung der Topologie neuronaler Netze = An evolutionary approach to automatically determine the topology of a neural network
Mitschke, N.; Heizmann, M.; Noffz, K.-H.; Wittmann, R.
2018. Forum Bildverarbeitung 2018. Hrsg.: T. Längle, P. L. Fernando, M. Heizmann, 185–196, KIT Scientific Publishing. doi:10.5445/IR/1000088269
Modeling the unified measurement uncertainty of deflectometric and plenoptic 3-D sensors
Ziebarth, M.; Zeller, N.; Heizmann, M.; Quint, F.
2018. Journal of sensors and sensor systems, 7 (2), 517–533. doi:10.5194/jsss-7-517-2018
2017
Methoden der 3D-Vermessung von Oberflächen
Heizmann, M.
2017. Handbuch zur industriellen Bildverarbeitung: Qualitätssicherung in der Praxis. Hrsg.: M. Sackewitz, 110–117, Fraunhofer Verlag
VDI/VDE/VDMA Richtlinienreihe 2632: „Industrielle Bildverarbeitung“
Heizmann, M.
2017. Handbuch zur industriellen Bildverarbeitung: Qualitätssicherung in der Praxis. Hrsg.: M. Sackewitz, 78–79, Fraunhofer Verlag
Bildgewinnung bei der optischen Inspektion von technischen Oberflächen
Heizmann, M.; Längle, T.
2017. Handbuch zur industriellen Bildverarbeitung: Qualitätssicherung in der Praxis. Hrsg.: M. Sackewitz, 87–95, Fraunhofer Verlag
Deflektometrie
Heizmann, M.; Werling, S.
2017. Handbuch zur industriellen Bildverarbeitung: Qualitätssicherung in der Praxis. Hrsg.: M. Sackewitz, 118–125, Fraunhofer Verlag
Texturanalyse
Heizmann, M.
2017. Handbuch zur industriellen Bildverarbeitung: Qualitätssicherung in der Praxis. Hrsg.: M. Sackewitz, 156–165, Fraunhofer Verlag
Entscheidend sind Flexibilität und Anpassungsfähigkeit - Zukunftstrends der industriellen Bildverarbeitung
Sackewitz, M.; Heizmann, M.; Berndt, D.
2017. Quality engineering, (P3), 10–11
Das digitale Auge
Heizmann, M.
2017. Quality engineering, (3), 38–39
A new FPGA based architecture to improve performance of deflectometry image processing algorithm
Bhatti, F.; Greiner, T.; Heizmann, M.; Ziebarth, M.
2017. 40th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP 2017), Barcelona, S, July 5-7, 2017, 559–562, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/TSP.2017.8076049
An extended architecture to optimize execution time of 3D image processing deflectometry algorithm using FPGA
Bhatti, F.; Greiner, T.; Heizmann, M.; Ziebarth, M.
2017. Proceedings of the International Conference on Signal and Image Processing Applications, ICSIPA 2017, Kuching, Malaysia, 12th - 14th September 2017, 257–262, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ICSIPA.2017.8120617
Forum Bildverarbeitung 2016 = Image Processing Forum 2016
Heizmann, M.; Längle, T.; Puente León, F.
2017. Technisches Messen, 84 (7-8), 437–439. doi:10.1515/teme-2017-0051
Machine vision in automation technology
Beyerer, J.; Heizmann, M.; Längle, T.
2017. Automatisierungstechnik, 65 (6), 367–368. doi:10.1515/auto-2017-0049
2016
Infrared deflectometry for the inspection of diffusely specular surfaces
Höfer, S.; Burke, J.; Heizmann, M.
2016. Advanced Optical Technologies, 5 (5-6). doi:10.1515/aot-2016-0051
Systematic design of object shape matched wavelet filter banks for defect detection
Le, T.-T.; Ziebarth, M.; Greiner, T.; Heizmann, M.
2016. 39th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP), Vienna, Austria, 27–29 June 2016, 470–473, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/TSP.2016.7760923
Modellbildung in der Mess-und Automatisierungstechnik
Heizmann, M.; Puente León, F.
2016. Technisches Messen, 83 (2), 63–65. doi:10.1515/teme-2015-0126
2015
Forum Bildverarbeitung 2014 = International Forum on Image Processing 2014
Heizmann, M.; Puente León, F.
2015. Technisches Messen, 82 (5), 233–234. doi:10.1515/teme-2015-0033
2014
Sichtbarkeit von Dellen und Beulen auf spiegelnden Oberflächen
Ziebarth, M.; Heizmann, M.; Beyerer, J.
2014. Forum Bildverarbeitung 2014. Hrsg.: F. Puente León, 153–165, KIT Scientific Publishing
2013
Bildverbesserung in Unterwasser-Anwendungen = Image Enhancement for Underwater Applications
Stephan, T.; Heizmann, M.
2013. tm - Technisches Messen, 80 (10), 312–320. doi:10.1515/teme.2013.0038
Forum Bildverarbeitung 2012
Puente León, F.; Heizmann, M.
2013. Technisches Messen, 80 (10), 309–311. doi:10.1515/teme.2013.9010
2012
Inspektion spiegelnder Oberflächen mit Wavelet-basierten Verfahren
Ziebarth, M.; Le, T.-T.; Greiner, T.; Heizmann, M.
2012. Forum Bildverarbeitung 2012. Hrsg. F. Puente León, 167–180, KIT Scientific Publishing
2011
Forum Bildverarbeitung
Puente León, F.; Heizmann, M.
2011. Technisches Messen, 78 (9), 375–376
Architectures for Image Fusion
Heizmann, M.; Puente León, F.
2011. Image Fusion. Ed.: O. Ukimura, 355–372, In-Tech
3D Fusion of Stereo and Spectral Series Acquired With Camera Arrays
Gheta, I.; Heizmann, M.; Beyerer, J.
2011. Image Fusion and Its Applications. Ed.: Y. Zheng, 73–92, InTech. doi:10.5772/17788
2004
Segmentation of Striation Patterns using Illumination Series
Heizmann, M.
2004. Photonics in Measurement. Hrsg.: VDI Kompetenzfeld Optische Technologien, 461–470, VDI Verlag
2002
Automated comparison of striation marks with the system GE/2
Heizmann, M.
2002. Investigative image processing II, 4 April 2002. Ed.: Z.J. Geradts, 80–91, Bellingham
Strategies for the automated recognition of marks in forensic science
Heizmann, M.
2002. Investigative image processing II, 4 April 2002. Ed.: Z.J. Geradts, 68–79, Bellingham
Automatische Auswertung von Riefenspuren in der Kriminaltechnik
Heizmann, M.
2002. Sensoren und Mess-Systeme - Vorträge der 11. ITG/GMA-Fachtagung, 11. bis 12. März 2002, 375–378, VDE Verlag
2001
Automated analysis and comparison of striated toolmarks
Heizmann, M.; Puente Leon, F.
2001. Proceedings / Fourth European Meeting for Shoe Print, Tool Mark Examiners, SPTM 2001, May 15 - 18, 2001. Ed.: H. Katterwe, 121–132, BKA
Model-based analysis of striation patterns in forensic science
Heizmann, M.; Puente Leon, F.
2001. Enabling technologies for enforcement and security, 5 - 8 November 2000. Ed.: S.K. Bramble, 533–544, Society of Photo-optical Instrumentation Engineers (SPIE)
Strategies to detect non-linear similarities by means of correlation methods
Puente Leon, F.; Heizmann, M.
2001. Intelligent robots and computer vision XX, 29 - 31 October 2001. Ed.: D.P. Casasent, 513–524, Society of Photo-optical Instrumentation Engineers (SPIE)
2000
Model-based analysis of striation patterns in forensic science
Heizmann, M.; Puente Leon, F.
2000. Enabling technologies for law enforcement and security. Ed.: S. K. Bramble, Society of Photo-optical Instrumentation Engineers (SPIE)