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ISSN 2190-6629
The increasing use of automated laser welding processes causes high demands on process monitoring. This work demonstrates methods that use a camera mounted on the focussing optics to perform pre-, in-, and post-process monitoring of welding processes. The implementation uses machine learning methods. All algorithms consider the integration into industrial processes. These challenges include a small database, limited industrial manufacturing inference hardware, and user acceptance.
Umfang: XVI, 226 S.
Preis: 46.00 €
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Die vorliegende Arbeit stellt nun Verfahren zur Nutzung der Keramikglühkerze als Sensorelement vor. Das bedeutet, dass die Keramikglühkerze nicht nur ihrer konventionellen Aufgabe als Heizelement nachgeht, sondern auch als Sensor Informationen aus dem Brennraum (wie die Motordrehzahl) liefert. Dabei liegt das Hauptaugenmerk auf der Widerstandsänderung, insbesondere unter dem Einfluss von Temperaturänderungen im Brennraum, in unmittelbarer Umgebung der Keramikglühkerze.
This work presents methods for using the ceramic glow plug as a sensor element. This means that the ceramic glow plug will not only perform its conventional task as a heating element but will also provide information, such as motor speed, from the combustion chamber as a sensor. The main focus will be on the change in resistance, particularly under the influence of a temperature change, in the immediate vicinity of the ceramic glow plug.
Umfang: XII, 229 S.
Preis: 54.00 €
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Optical measurement methods are becoming increasingly important for high-precision production of components and quality assurance. The increasing demand can be met by modern imaging systems with advanced optics, such as light field cameras. This work explores their use in the deflectometric measurement of specular surfaces. It presents improvements in phase unwrapping and calibration techniques, enabling high surface reconstruction accuracies using only a single monocular light field camera.
Umfang: XI, 256 S.
Preis: 46.00 €
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In dieser Arbeit wird untersucht, wie überwacht trainierte künstliche neuronale Netze für die spektrale Entmischung eingesetzt werden können. Dazu wird zunächst eine geeignete Netzarchitektur ermittelt. Im weiteren Verlauf liegt der Schwerpunkt auf der Erzeugung geeigneter Trainingsdaten. Es werden modellbasierte Verfahren, die Trainingsdaten aus echten Reinspektren erzeugen, und datenbasierte Verfahren, die bereits vorhandene Trainingsdaten erweitern, vorgestellt und evaluiert.
In this work, artificial neural networks trained in a supervised manner for spectral unmixing are investigated. For this purpose, a suitable network architecture is determined first. After that, the focus lies on the generation of suitable training data. Model-based methods that generate training data from real pure spectra and data-based methods that augment existing training data are presented and evaluated.
Umfang: XII, 171 S.
Preis: 41.00 €
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This work presents model-based algorithmic approaches for interference-invariant time delay estimation, which are specifically suited for the estimation of small time delay differences with a necessary resolution well below the sampling time. Therefore, the methods can be applied particularly well for transit-time ultrasonic flow measurements, since the problem of interfering signals is especially prominent in this application.
Umfang: XIII, 188 S.
Preis: 44.00 €
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In dieser Arbeit werden spektral kodierte multispektrale Lichtfelder untersucht, wie sie von einer Lichtfeldkamera mit einem spektral kodierten Mikrolinsenarray aufgenommen werden. Für die Rekonstruktion der kodierten Lichtfelder werden zwei Methoden entwickelt, eine basierend auf den Prinzipien des Compressed Sensing sowie eine Deep Learning Methode. Anhand neuartiger synthetischer und realer Datensätze werden die vorgeschlagenen Rekonstruktionsansätze im Detail evaluiert.
In this work, spatio-spectrally coded multispectral light fields, as taken by a light field camera with a spectrally coded microlens array, are investigated. For the reconstruction of the coded light fields, two methods, one based on the principles of compressed sensing and one deep learning approach, are developed. Using novel synthetic as well as a real-world datasets, the proposed reconstruction approaches are evaluated in detail.
Umfang: VII, 214 S.
Preis: 45.00 €
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Im ersten Teil dieser Arbeit wird ein Framework für den Entwurf eines CNNs für FPGAs vorgestellt, das aus einem eigenen Vorverarbeitungsalgorithmus, einer Augmentierung, einem eigenen Quantisierungsschema und einer Verkleinerung des CNN besteht. Die Kombination von konventioneller Bildverarbeitung mit neuronalen Netzen wird im zweiten Teil anhand eines Beispiels aus der Robotik gezeigt, in dem ein bildbasierter Regler erfolgreich für einen Greifvorgang eines Roboters eingesetzt wird.
In the first part of this dissertation, a framework for the design of a CNN for FPGAs is presented, consisting of a preprocessing algorithm, an augmentation technique, a custom quantization scheme and a pruning step of the CNN. The combination of conventional image processing with neural networks is shown in the second part by an example from robotics, where an image-based visual servoing process is successfully conducted for a gripping process of a robot.
Umfang: XIV, 182 S.
Preis: 43.00 €
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In this work, the task of wide-area indoor people detection in a network of depth sensors is examined. In particular, we investigate how the redundant and complementary multi-view information, including the temporal context, can be jointly leveraged to improve the detection performance. We recast the problem of multi-view people detection in overlapping depth images as an inverse problem and present a generative probabilistic framework to jointly exploit the temporal multi-view image evidence.
Umfang: XXI, 167 S.
Preis: 42.00 €
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Ziel dieser Arbeit ist die Auslegung und Validierung einer bildgestützten Optimierung von Laser-Flachbettmaschinen zur Vermeidung verkippter Teile. Es werden drei verschiedene Ansätze zur visuellen Detektion der Auflagen vorgestellt und darauf aufbauend erörtert, inwiefern eine Änderung der Schachtelung der zu produzierenden Teile zu Effizienzsteigerungen genutzt werden kann.
The aim of this work is the design and validation of an image-based optimization of laser flatbed cutting machines to avoid tilted parts. Three different approaches for the visual detection of the slats are presented and, based on this, it is discussed to what extent a change in the nesting of the parts to be produced can be used to increase efficiency.
Umfang: IX, 120 S.
Preis: 39.00 €
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Obwohl das Laserschneiden von Metallen ein etabliertes Verfahren ist, besteht ein erhebliches Verbesserungspotenzial hinsichtlich verschiedener Anforderungen an die fertigende Industrie. Dieses wird identifiziert und anschließend wird gezeigt, wie Verbesserungen mithilfe von maschinellem Lernen erzielt werden könnten. Als Grundlage dafür dient eine Datenbasis, die die verwendeten Prozessparameter, RGB-Bilder, 3D-Punktwolken und verschiedene Qualitätsmerkmale von fast 4000 Schnittkanten enthält.
Although laser cutting of metals is a well-established process, there is considerable potential for improvement with regard to various requirements for the manufacturing industry. First, this potential is identified and then it is shown how improvements could be made using machine learning. For this purpose, a database was generated. It contains the process parameters, RGB images, 3D point clouds and various quality features of almost 4000 cut edges.
Umfang: XIII, 205 S.
Preis: 45.00 €
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