Hasan Kutlu

Hasan Kutlu studierte Angewandte Mathematik an der Hochschule Darmstadt und erhielt 2017 seinen Bachelorgrad. Dafür entwickelte er eine Monte-Carlo-Simulation, die das Toleranzverhalten der Bauteile eines HUD-Display beschreibt. Zur weiteren Vertiefung in die Arbeit mit Daten absolvierte er im Anschluss ein Masterstudium im Studiengang Data Science an der Hochschule Darmstadt. Seinen Abschluss als Master of Science erlangte er 2020 in Zusammenarbeit mit dem IGD für die Optimierung und Erweiterung des MesoScannerV2, einem 3D Scanner der feine Oberflächenstrukturen digitalisiert.

Hasan Kutlu ist am IGD in der Abteilung CHD tätig und ist Teil der Projektteams des MesoScannerV2 und des CultArm3D. Diese Projekte beinhalten die Themengebiete Strukturlichtverfahren (in Kombination mit einem Linsenverschiebeverfahren), Photogrammmetrie und Photometric Stereo, sowie die Einbindung von Machine Learning und AI Methodiken in die neuesten Scanningtechnologien.

Jahr
Year
Titel/Autor:in
Title/Author
Publikationstyp
Publication Type
2023 Point Cloud Quality Metrics for Incremental Image-based 3D Reconstruction
Neumann, Kai
Master Thesis
2023 AI Based Image Segmentation of Cultural Heritage Objects used for Multi-View Stereo 3D Reconstructions
Kutlu, Hasan; Brucker, Felix; Kallendrusch, Ben; Santos, Pedro; Fellner, Dieter
Konferenzbeitrag
Conference Paper
2021 Fully Automatic Mechanical Scan Range Extension and Signal to Noise Optimization of a Lens-Shifted Structured Light System
Kutlu, Hasan; Ritz, Martin; Santos, Pedro; Fellner, Dieter W.
Konferenzbeitrag
Conference Paper
2020 Fully Automatic Mechanical Scan Range Extension of a Lens-Shifted Structured Light System
Kutlu, Hasan
Master Thesis
Diese Liste ist ein Auszug aus der Publikationsplattform Fraunhofer-Publica

This list has been generated from the publication platform Fraunhofer-Publica

  • Strukturlichtverfahren (in Kombination mit einem Linsenverschiebeverfahren)
  • Photogrammmetrie
  • Photometric Stereo
  • Multi-/Hyperspektrale Analyse von Bilddaten
  • Diverse Machine Learning und AI-Methoden zur Optimierung unserer 3D-Scanner, unter anderem Neural Radiance Fields (NeRF)