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- Benetzbarkeit hat entscheidenden Einfluss auf die Sichtfreihaltung
Part of the book series: Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart (WRFUS)
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About this book
Hannes Vollmer entwickelt und beschreibt quantitative Methoden zur Analyse der Benetzung von Pkw-Seitenscheiben auf Grundlage von optischen Verfahren. Zur automatisierten Detektion der Benetzung setzt er sowohl die Fluoreszenzmethode als auch die neu entwickelte Methode der opaken Schicht ein. Mit beiden Methoden wird die Benetzung der Pkw-Seitenscheiben zeitaufgelöst betrachtet. Der Autor stellt eine visuelle Darstellungsform vor, die in einem Bild die Informationen einer Bildfolge zeigt und so die transiente Charakteristik der Benetzung berücksichtigt. Damit kann er aufzeigen, dass die Benetzbarkeit von Oberflächen einen entscheidenden Einfluss auf die Sichtfreihaltung hat.
Der AutorHannes Vollmer hat am Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen der Universität Stuttgart am Lehrstuhl für Kraftfahrwesen promoviert und arbeitet derzeit als Entwicklungsingenieur bei einem deutschen Automobilhersteller im Fachbereich Aerodynamik.
Authors and Affiliations
About the author
Hannes Vollmer hat am Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen der Universität Stuttgart am Lehrstuhl für Kraftfahrwesen promoviert und arbeitet derzeit als Entwicklungsingenieur bei einem deutschen Automobilhersteller im Fachbereich Aerodynamik.
Bibliographic Information
Book Title: Neue Methoden zur Analyse der Benetzung von Pkw-Seitenscheiben
Authors: Hannes Vollmer
Series Title: Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-22488-2
Publisher: Springer Vieweg Wiesbaden
eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)
Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2018
Softcover ISBN: 978-3-658-22487-5Published: 06 June 2018
eBook ISBN: 978-3-658-22488-2Published: 28 May 2018
Series ISSN: 2567-0042
Series E-ISSN: 2567-0352
Edition Number: 1
Number of Pages: XXX, 125
Number of Illustrations: 54 b/w illustrations, 18 illustrations in colour
Topics: Automotive Engineering, Image Processing and Computer Vision