Bildverarbeitung und Mustererkennung, Sensor- und Informationsfusion

Die Arbeitsgruppe „Diskrete Systeme“ unter Leitung von Prof. Dr.-Ing. Volker Lohweg und Forschungsgruppenleiter Christoph-Alexander Holst ist als Forschungsgruppe seit 2004 am Fachbereich Elektrotechnik und Technische Informatik der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe in Lemgo etabliert. Die Forschungsschwerpunkte der AG liegen in der Bildverarbeitung und Mustererkennung, Sensor- und Informationsfusion sowie Maschinellen Intelligenz. Das Ziel sind Technische Kognitive Systeme, die in den Forschungsfeldern Dokumentensicherheit (Banknote and Document Inspection and Analysis), Automation (Machine Conditioning and Flaw Diagnosis) und Gesundheitstechnologie (Smart Health Sciences) ressourcenoptimal und in Echtzeit eingesetzt werden. Seit 2006 ist die Arbeitsgruppe Teil des inIT – Institut für industrielle Informationstechnik, Prof. Lohweg ist Gründungs- und Vorstandsmitglied des inIT.

Im Rahmen der angewandten Forschung sind durch die Professur zwei wesentliche Stoßrichtungen definiert worden:

Zum einen wird im Bereich der Sensor- und Informationsfusion Themen der Industrie 4.0 und Gesundheit 4.0 gezielt adressiert. Die intelligente Analyse technischer Systeme wird durch die Selbstadaption und Orchestrierung von multiplen Sensoren sowie durch eine Sensorkonfliktanalyse und -reduktion optimiert. Relevante Informationen des Systems werden identifiziert und gezielt verdichtet.

Zum anderen steht im Bereich der Bildverarbeitung, Mustererkennung und maschineller Intelligenz die Analyse von Sicherheitsdokumenten, insbesondere Banknoten, im Vordergrund. Die Forschungsarbeiten stützen sich dabei auf diverse Themenkreise und treiben diese aktiv voran. Diese umfassen Adaptive Wavelets, Motif-Discovery-Algorithmen, schnelle Klassifikationsalgorithmen auf ressourcenbeschränkten Systemen, implementierungsoptimierte Maschinelle Lern- und Bildverarbeitungsalgorithmen, neue Ansätze zur farbtreuen Beleuchtung von Objekten in unterschiedlichen Szenarien und kreative Bildmodellierung mittels Deep-Learning-Methoden.

Im Rahmen der Aktivitäten des Forschungsbereiches werden jedes Jahr insgesamt ca. zehn Journal- sowie Konferenzpaper (Peer-Review) publiziert; weiterhin eine Anzahl eher anwendungsorientierter Artikel in entsprechenden industrienahen Fachzeitschriften. Darüber hinaus halten Mitglieder der AG jährlich ca. 3-5 eingeladene Vorträge, national und international, im Kontext Industrie 4.0, Digitalisierung, Medizin und Smart Health, Informationsfusion und Dokumentensicherheit.

Prof. Lohweg ist Mitglied im Wissenschaftsrat des AMA-Fachverbandes, Deutsche Arbeitsgemeinschaft für Mustererkennung, German Chapter IAPR (DAGM), Institute for Electrical and Electronics Engineers (IEEE), IEEE Senior Member (SPS), Signal Processing Society (SPS), Computational Intelligence Society (CIS), European Association for Signal, Speech and Image Processing (EURASIP), International Society for Information Fusion (ISIF), Society of Photonics and Instrumentation Engineers (SPIE), SPIE Senior Member, VDE - Verband der Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik e.V., VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik (GMA), Mitglied im Fachausschuss 5.14 „Computational Intelligence“, Informationstechnische Gesellschaft im VDE (ITG).

Außerdem ist Prof. Lohweg Gutachter der österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FGG), Gutachter für den Projektträger Jülich (PTJ), Reviewer für das Data & Knowledge Mining Journal, Elsevier, Reviewer für at-Automatisierungstechnik, De Gruyter, und „Programme Committee“-Mitglied oder Reviewer der folgenden Konferenzen: IEEE International Conference on Image Processing (ISIP), The Conference on Optical Security and Counterfeit Deterrence (ODS), Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), Bildverarbeitung in der Automation (BVAu) und Machine Learning for Cyber-Physical-Systems (ML4CPS).

Weiterhin ist Volker Lohweg im Spitzencluster it’sOWL als Gutachter und Mitglied des Steuerkreises (Systemarchitekturteam) tätig.