In this course you get the chance to get teaching and hands-on experience with the complete workflow of high-resolution tomography analysis. You will get introduced to data acquisition, 3D reconstruction, segmentation and meshing and, finally, 3D modelling of data to extract physical parameters describing mechanical and flow properties. The teaching and the exercises will take place in close interaction with top experts in the field. Exercises will require some basic programming skills, and will be carried out in a common python environment.
Introduction to advanced tomography
от партнера
Introduction to advanced tomography
Датский технический университет (DTU)
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 5,916
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Прибл. 16 часа на выполнение
Предполагаемая нагрузка: 9 hours/week
Английский
Субтитры: Английский
Программа курса: что вы изучите
24 минуты на завершение
Introduction to Advanced Tomography
This modules introduces the course and the philosophy behind its structure
24 минуты на завершение
1 видео ((всего 9 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
1 видео
1 материал для самостоятельного изучения
Welcome to Introduction to Advanced Tomography10мин
2 ч. на завершение
What is tomography and what can it do for me?
2 ч. на завершение
5 видео ((всего 58 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
5 видео
What is tomography10мин
X-ray imaging4мин
Resolution and length scales8мин
Discovering materials microstructure and function (Rajmund Mokso)14мин
Applications of ... (Rajmund Mokso)20мин
1 материал для самостоятельного изучения
Applications of tomography10мин
4 практического упражнения
Use of tomography4мин
X-ray based tomography10мин
Resolution5мин
Resolution, reflect upon what it is5мин
2 ч. на завершение
Handling data
2 ч. на завершение
3 видео ((всего 23 мин.)), 2 тестов
3 видео
Handling data6мин
Introduction to Jupyter notes (Nicolai Riis)12мин
Using Jupyter notes beyond this course (Nicolai Riis)4мин
2 практического упражнения
Jupyter notes
Python primer4мин
1 ч. на завершение
Where is the data coming from?
1 ч. на завершение
5 видео ((всего 30 мин.)), 3 тестов
5 видео
Facilities7мин
Tomography experiments3мин
Maxlab 4 (Henning Friis)9мин
DTU Imaging Center (Henning Friis)5мин
Manchester Imaging Facility (Jakob Sauer Jørgensen)3мин
3 практического упражнения
Synchrotron facilities2мин
Large scale facilities and lab experiements4мин
Synchrotron versus lab-systems1мин
2 ч. на завершение
Cases
2 ч. на завершение
5 видео ((всего 79 мин.)), 5 тестов
5 видео
Workflow9мин
Composite materials for wind turbines12мин
Chalk13мин
Fiber case (Lars Pilgaard Mikkelsen)15мин
Chalk (Henning Osholm)28мин
5 практического упражнения
Pipeline
Fibers for wind turbines15мин
Chalk4мин
Workflow1мин
Summary questions on the fiber case30мин
8 ч. на завершение
Tomographic reconstruction
8 ч. на завершение
16 видео ((всего 154 мин.)), 11 тестов
16 видео
Understanding the origin of the sinogram3мин
Back-projection and filtered back-projection6мин
Fourier reconstruction5мин
Filtered back projection, part 27мин
Iterative reconstruction4мин
X-ray tomography (Manuel Guizar-Sicairos)39мин
Tomographic reconstruction (Jakob Sauer Jørgensen)1мин
Tomography basics (Jakob Sauer Jørgensen)5мин
Radon transform (Jakob Sauer Jørgensen)6мин
Filtered back projection (Jakob Sauer Jørgensen)18мин
Summary of filtered back projection reconstruction (Jakob Sauer Jørgensen)1мин
Data corrections (Jakob Sauer Jørgensen)6мин
Iterative reconstruction (Jakob Sauer Jørgensen)25мин
Regularization (Jakob Sauer Jørgensen)11мин
Software and summary (Jakob Sauer Jørgensen)5мин
11 практического упражнения
Getting started with tomography4мин
Tomographic reconstruction5мин
Filtered back-projection5мин
Fourier reconstruction5мин
Filtered back-projection, part 23мин
Iterative reconstruction7мин
Reconstruction7мин
Lambert-Beer and the Radon transform15мин
Filtered back-projection and data corrections15мин
Iterative and regularized reconstruction15мин
Misc. reconstruction15мин
14 минуты на завершение
Imaging contrast
14 минуты на завершение
2 видео ((всего 11 мин.)), 2 тестов
2 практического упражнения
Contrast mechanism1мин
Amplitude and Phase contrast2мин
3 ч. на завершение
Segmentation
3 ч. на завершение
5 видео ((всего 32 мин.)), 7 тестов
5 видео
Image and volume segmentation (Vedrana Andersen Dahl)9мин
Segmentation strategies (Vedrana Andersen Dahl)8мин
Segmentation exercise - Fibers (Vedrana Andersen Dahl)2мин
Segmentation exercise - Chalk (Vedrana Andersen Dahl)3мин
7 практического упражнения
Thresholding - Example 15мин
Thresholding - Example 22мин
Thresholding - Example 35мин
Image and volume segmentation10мин
Segmentation strategies10мин
Segmentation exercise - Fibers1мин
Segmentation exercise - Chalk5мин
1 ч. на завершение
Computer resources
1 ч. на завершение
3 видео ((всего 37 мин.))
3 видео
Computer resources10мин
Efficient code5мин
Computational scaling and automation (Brian Vinter)21мин
12 ч. на завершение
Modelling physical parameters
12 ч. на завершение
17 видео ((всего 376 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 9 тестов
17 видео
Simple modelling7мин
Introduction to finite element modelling9мин
Simple example of finite element modelling3мин
Summary of the cases16мин
Fiber (Lars Pilgaard Mikkelsen)15мин
Introduction to finite element modelling (Anders Logg)44мин
Introduction to finite element modelling - Exercise (Anders Logg)3мин
Solving the poison equation (Anders Logg)40мин
Solving the poison equation - Exercise (Anders Logg)14мин
Solving nonlinear problems (Anders Logg)31мин
Solving nonlinear problems - Exercise (Anders Logg)10мин
Solving time dependent problems (Anders Logg)38мин
Solving time dependent problems - Exercise (Anders Logg)23мин
Application to elasticity (Anders Logg)37мин
Application to elasticity - Exercise (Anders Logg)26мин
Application to fluid flow (Anders Logg)31мин
Application to fluid flow - Exercise (Anders Logg)20мин
7 материала для самостоятельного изучения
Getting started with Calfem for Python5мин
PowerPoint presentation on Case1-Matrix box15мин
PowerPoint presentation on Case2-OneFiberMatrixBox15мин
PowerPoint presentation on Case3-MultiFibersMatrixBox15мин
PowerPoint presentation on Case4-BundleMatrixBox15мин
How to study this section1мин
How to study this section1мин
9 практического упражнения
Finite element of a uni-axial tensile test5мин
Finite element modelling5мин
Estimate of the transverse stiffness if a composite material15мин
Stiffness of the material box in the case of plane strain10мин
Stiffness of the one fiber in a matrix box in the case of refined mesh15мин
Stiffness of the fiber composite material10мин
Bundle case5мин
What is Poisson Equation?1мин
FEniCS: What is it?5мин
Преподаватели
Lars Pilgaard Mikkelsen
Associate ProfessorDepartment of Wind Energy
Jens Wenzel Andreasen
ProfessorEnergy Conversion and Storage
О Датский технический университет (DTU)
DTU focuses on research in technical and natural sciences that contributes to the development of society. As an industrially orientated university, our goal is to supply high-level international research based on combining theory with constructing models and empirical methods.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera делает лучшее в мире образование доступным каждому,
предлагая онлайн-курсы от ведущих университетов и организаций.
© Coursera Inc., 2020 Все права защищены.
