SHARATH BABU YELAHANKA NAGARAJA

Umfassende und kontinuierliche technische Betreuung von Qualitätssicherungs-systemen bei Kunden weltweit, sowohl als 1st- und 2nd-Level-Support vor Ort als auch per Remote-Zugriff. Pflege von Daten in CRM- und ERP-Systemen sowie Unterstützung bei der Systeminstallation, Aufrüstung und Vor-Ort-Wartung von Oberflächen-inspektionssystemen. Technischer Support bei der Erstellung von Angeboten für Ersatzteile und Serviceleistungen. Aufrüstung bestehender Systeme auf neues Oberflächeninspektionssystem.

 Entwicklung neuer Softwarelösungen für Bildverarbeitungs-Inspektions- und Sortiersysteme sowie Konfiguration der Inspektions- und Ausleitsysteme gemäß kundenspezifischer Anforderungen.  Erstellung und Dokumentation von Machbarkeitsanalysen für Inspektions-technologien sowie Erfahrung in der Implementierung von Deep-Neural-Network-Modellen zur Objektklassifikation. Durchführung von Außendienstreisen für Inbetriebnahmen und Schulungen im In- und Ausland

Visualization, Detection & Reconstruction of Trees in fully polarimetric 3D point cloud data - Detection of the individual trees from the region of interest(e.g. forests) by applying the popular unsupervised machine learning algorithm - Mean shift clustering. Reconstruction of the individual trees from the results obtained from the clustering algorithm applied to the 3D point cloud data. - The design and implementation of an algorithm is carried out in the scripting language, Python.

Multi-dimensional Synthetic Aperture RADAR Data Visualization and Interpretation. • Scientific research on visualization tools such as vtk, itk, paraview, etc.. • Methods to read and visualize the synthetic aperture radar raw data files ( extension: .dat, .rat) in a Python IDE. • Visualization of the circular SAR tomography using Viz. Tool:- VAA3D, Pov-Ray. • Developing the real world environment using graphics and animation tool: Pov-Ray

Pedestrian Detection using the Bayesian Classifier from the large images dataset (Grayscale). In this Project, learned how to train the classifier with the images dataset utilizing the Open CV libraries and to detect the Pedestrian in the given training and test dataset. And successfully completed project with the good results by developing C# programming in Visual Studio IDE.

Computer Vision, Image Processing & Pattern Recognition, Aerospace Remote Sensing, Digital Signal Processing, Multi- Sensorial Systems.