Prof. Dr.-Ing. Gabriel Herl

Vita

Gabriel Herl ist Professor für Multipositionale Computertomographie an der Technischen Hochschule Deggendorf. Dort leitet er eine Forschungsgruppe für robotergestützte Röntgen-Computertomographie (RoboCT) und deren Einsatz in der industriellen Qualitätssicherung. 2022 promovierte er an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und der Technischen Hochschule Deggendorf mit einer Arbeit zur Artefaktreduktion durch multipositionale Datenfusion und optimierte Scantrajektorien.

Seine Forschung richtet sich auf Entwicklung, Optimierung und praktische Umsetzung von RoboCT-Systemen. Schwerpunkte sind die Trajektorienplanung für Twin-Roboter-Systeme, die Modellierung und Reduktion von Bildartefakten, die Konzeption mobiler CT-Systeme sowie der Einsatz von Künstlicher Intelligenz für automatisierte Scanabläufe und Bildanalyse. Ziel ist es, große und geometrisch komplexe Bauteile flexibel und in hoher Qualität zu prüfen, auch in beengten Umgebungen oder direkt vor Ort.

Er hat mehr als zehn öffentlich geförderte Forschungsprojekte initiiert und geleitet, mit deutlichem Fokus auf RoboCT. Dazu zählen nationale und internationale Kooperationen zur Trajektorienoptimierung, Artefaktreduktion und Sicherstellung der Scanvollständigkeit bei Twin-Roboter-CT. Weitere Themen sind KI-gestützte Planungsalgorithmen, spektrale und multipositionale CT-Verfahren sowie mobile CT-Systeme für Vor-Ort-Prüfungen. Mehrere Projekte zielen auf industrielle Anwendungen in Automobilbau, Luft- und Raumfahrt und Infrastruktur und machen RoboCT flexibler, anwendungsspezifischer und robuster unter realen Bedingungen.

Gabriel Herl hat mehr als 20 begutachtete Publikationen in Fachzeitschriften und auf internationalen Konferenzen veröffentlicht, darunter IEEE Transactions on Computational Imaging, Physics in Medicine and Biology und Nondestructive Testing and Evaluation. Er ist Erfinder eines europäischen Patents zur Positionierung und Datenfusion für multipositionale CT (EP3407299).

Für seine wissenschaftlichen Beiträge erhielt er den Preis der Dr.-Ing. Siegfried Werth Stiftung für eine herausragende Dissertation 2023 sowie den Ron Halmshaw Award des British Institute of Non-Destructive Testing für die beste Veröffentlichung in Insight 2020.

Er lehrt Bachelor- und Masterkurse zur industriellen CT und angewandten Mathematik und begutachtet Manuskripte für Zeitschriften wie Nondestructive Testing and Evaluation, Tomography of Materials and Structures und Medical Physics.