Umsetzung eines Verfahrens zur gleichzeitigen Objekterkennung und Schätzung menschlicher Posen aus Einzelbildern. - Ilmenau. - 67 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2021
Als eine der herausragendsten KI-Technologien hat Deep Learning in vielen Anwendungen große Erfolge erzielt. Auf dem Gebiet der Computer Vision lösen die meisten Netzwerke eine bestimmte Erkennungsmodalität, z.B. Objekterkennung, Erkennung menschlicher Posen oder Segmentierung. Diese Studie zielt darauf ab, das Problem der Erkennung mehrerer Modalitäten zu lösen, in unserem Fall der Schätzung der menschlichen Pose und der Objekterkennung. In diesem Artikel haben wir YOLOv4 als unser neuronales Netzwerk ausgewählt und es mit modifizierten Trainingsansätzen optimiert, um die Echtzeiterkennung von Objekten und menschlichen Posen zu ermöglichen. Die Ergebnisse haben wir mit anderen Netzwerkstrukturen verglichen. Wir haben die posenbezogene Ausgabe von YOLOv4 in die von OpenPose verwendeten Part Affinity Fields konvertiert und diese weiter verarbeitet, um mehrere menschliche Posen zu generieren, während wir für die objektbezogene Ausgabe Non-Maximum-Suppression verwendet haben. Durch die Verwendung verschiedener Bewertungskriterien haben wir den Algorithmus umfassend bewertet. Diese Studien stehen vor dem Problem mehrerer Erkennungsmodalitäten. Wir haben unseren Ansatz in eine 3D-Kamera-Anwendung integriert, die Kamera-Echtzeitfähigkeit getestet und den Umgang mit Verdeckungen mehrerer Personen- und Objektinstanzen diskutiert. Ohne die Trainingsergebnisse des neuronalen Netzwerks zu beeinflussen, generiert und verbessert unser Nachbearbeitungsansatz die jeweilige Leistung für beide Erkennungsmodalitäten. Unser Ansatz ermöglicht es, mithilfe eines einzigen neuronalen Netzwerks mehr Informationen aus der Umgebung in Echtzeit erhalten. Dies bildet die Grundlage für Anwendungen auf höherer Ebene im Bereich der künstlichen Intelligenz.
Untersuchungen zu spektralen Beleuchtungskombinationen für die qualitätssichernde Sichtprüfung. - Ilmenau. - 108 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2021
In der heutigen Zeit gewinnt die automatische Sichtprüfung immer mehr an wirtschaftlicher Bedeutung in der Industrie. Einsatz automatisierter Bildverarbeitungssysteme für die Oberflächeninspektion und insbesondere die Defekterkennung erhöht die Effizienz der Qualitätskontrolle in der Produktion. Die Auswahl eines passenden Beleuchtungssystems und die Einstellung einer optimalen Beleuchtungsszene haben dabei entscheidenden Einfluss auf die Qualität der Bildaufnahme. Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Optimierung von Beleuchtungsszenen an einem Versuchsplatz in der Steinbeis Qualitätssicherung und Bildverarbeitung GmbH in Ilmenau. Nach der Einarbeitung in die Thematik wird eine Anforderungsliste für ein geeignetes System erstellt, anhand derer ein Sichtprüfversuchsplatz konstruiert wird. Praxisrelevante Bauteile werden für die Versuche ausgesucht. Zur Bildqualitätsbewertung bei der jeweiligen Beleuchtungseinstellung wird anhand ausgewählter Bildkenngrößen eine Zielgröße erarbeitet. Mittels statistischer Versuchsplanung und der erarbeiteten Zielgröße wird eine optimale Beleuchtungsszene in einem ausgewählten Bereich auf einem Prüfobjekt ermittelt. Zur Optimierung der Beleuchtung sowie von Versuchsplänen werden mehrere unterschiedliche Pläne angelegt. Somit werden die Zielgröße und die statistische Versuchsplanung als Verfahren zur Bewertung der Beleuchtung verifiziert. Erste Anwendungsuntersuchungen zur Detektion von Oberflächendefekten an ausgewählten Prüfteilen unter Verwendung der kombinatorischen Beleuchtungsstrategie werden durchgeführt. Alle Ergebnisse werden entsprechend ausgewertet und dokumentiert. Zur Weiterführung der Methoden zur Beleuchtungsoptimierung wird außerdem im Ergebnis dieser Arbeit ein Konzept für ein spektrales Beleuchtungssystem erstellt. Eine ausführliche Recherche zu den am Markt vorhandenen spektralen Beleuchtungen sowie Kameras wird durchgeführt. Erste Bilder werden unter Verwendung verschiedener Lichtfarben aufgenommen und mit der Zielgröße bewertet.
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2021
Mit immer kleiner werdenden Bauräumen im Motorraum von Automobilen gewinnt auch der Schutz von thermisch sensiblen Bauteilen durch eine geeignete Bauteilisolation immer mehr an Relevanz für die Automobilindustrie. Dabei gewährleistet eine derartige Isolation nicht nur bloß den Schutz der Bauteile vor thermischen Einwirkungen, sondern durch diese können auch akustische Störungen verringert werden. Das Ziel dieser Masterarbeit ist das Identifizieren von Verbesserungspotenzialen in der Produktion von isolierten Turboladern und die darauffolgende Umsetzung eines neuen SOLL-Zustands mit Hilfe der Lean Six Sigma Methodik. Mit Hilfe des DMAIC-Zyklus ist eine systematische und differenzierte Methodik zur kontinuierlichen Verbesserung von Prozessen, Produkten und Abläufen gewährleistet, die Kennzahlen wie Ausschuss und Anzahl der Reklamationen minimieren soll. Ebenfalls ist durch eine Optimierung des aktuellen Produktionsprozesses eine Erhöhung der Ausbringung angestrebt.
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2021
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Ableitung einer Handlungsempfehlung zur Auswahl fahrerloser Transportsysteme für die Hailo-Werk Rudolf Loh GmbH & Co. KG auf Basis eines zuvor entwickelten allgemeinen Kriterienkatalogs. Dafür werden im ersten Schritt tiefgehende Kenntnisse zum Kernthema fahrerlose Transportsysteme erarbeitet und anschließend mit den Anforderungen und Rahmenbedingungen des Unternehmens verknüpft. Darauf aufbauend werden im Hauptteil die für die Auswahl entscheidenden Kriterien abgeleitet und in zwei Gruppen eingeteilt: Faktoren, die zum sofortigen Ausschluss eines Systems führen und Kriterien, mit denen ein in Frage kommendes System genauer differenziert werden kann. Innerhalb einer Nutzwertanalyse werden die Kriterien nach den Rahmenbedingungen des Unternehmens gewichtet, verschiedene Systemalternativen vorgestellt und diese anhand der gewichteten Kriterien verglichen. Das Ergebnis ist eine Handlungsempfehlung, mit welchem Transportsystem die Modernisierungsmaßnahme des Unternehmens durchgeführt werden soll.
Entwicklung einer Methodik zur effizienten Erfassung und Auswertung von Qualitätsdaten in der Hochvolt-Batterieproduktion unter Berücksichtigung vorhandener IT-Systeme. - Ilmenau. - 132 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020
Am Standort in Kamenz werden in der Tochterfirma der "Daimler AG" bei der "Accumotive GmbH" Hochvolt-Batteriesysteme für den Einsatz in Hybrid- und Elektrofahrzeugen gefertigt. Diese Masterarbeit behandelt den Umgang von Qualitätskennzahlen dieser hochmodernen Produktionsstätte, mit dem Ziel, ein neuartiges, an den Daimler angelehntes Kennzahlensystem aufzubauen. Dabei spielt die Nutzung der aktuell vorhandenen IT-Systeme eine entscheidende Rolle. Diese Kennzahlen sind von höchster Bedeutung für den Qualitätsstandard des Daimlers, um wesentliche Störgrößen zu erkennen und effizient Handlungsbedarfe daraus abzuleiten. Höchste Priorität liegt dabei auf der Validität der definierten Kennzahlen. In dieser Arbeit werden ebenfalls die Strukturen der Datenverarbeitung und einhergehend damit auch die Auswertung dieser betrachtet und an den Daimlerstandard angepasst. All dies dient der Effizienzsteigerung der Auswertungen, indem die Datenverarbeitung hinsichtlich der Dateneingabe von Prozessabweichungen weiterentwickelt wird, sodass der Aufwand zur Identifikation von Störgrößen ein Minimum erreicht. Mit dieser Optimierung der Prozessstrukturen und Vereinheitlichung der Datenverarbeitung wird ein wichtiger Beitrag auf dem Weg zur Maximierung des Qualitätsgrades geleistet.
Anwendungsorientierte Charakterisierung und Beurteilung des Intel RealSense Lidars L515 nach VDI 2634. - Ilmenau. - 88 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2020
Nach der Gründung von Intel RealSense im Jahr 2015 fokussierte sich das Unternehmen verstärkt auf Stereovision-Tiefenkameras wie die der D400-Produktfamilie. 2019 präsentierte Intel RealSense das Auftaktmodell einer neuen Produktfamilie von Tiefensensoren, die die stark aufstrebende light detection and ranging (Lidar) Technologie benutzen. Der Intel RealSense L515 Lidar-Tiefensensor ist Hauptbestandteil dieser Arbeit und soll nach der allgemein bekannten VDI/VDE Richtlinie 2634 anwendungsorientiert charakterisiert und beschrieben werden. Nach einem ausführlichen Einblick in die Lidar-Technologie folgt die Vorstellung der im L515 Lidar-Sensor benutzten Lidar-Bauteile und deren Besonderheiten. Um die Leistungen der L515 Lidar-Kamera besser einordnen zu können, erfolgt ein Vergleich mit dem weit verbreiteten Intel RealSense D415 Stereo-Tiefensensor. Daraufhin werden beide Tiefensensoren anhand der von der VDI-Richtlinie vorgegebenen Kenngrößen charakterisiert. Die Messungen reichen weit über den geforderten Umfang an Prüfkörpern für die VDI-Richtlinie hinaus. So werden auch optisch nicht ideale Oberflächen wie weiß besprühte Flächen, Aluminium, CFK und Plexiglas verwendet. Um praktischen Anwendern realitätsnahe Ergebnisse an die Hand geben zu können, folgen anschließend Messungen, die Aussagen über die Änderung der Standardabweichung des Messfehlers in Abhängigkeit von der Messdistanz treffen. Um die umfassende messtechnische Charakterisierung des L515 Lidar-Sensors abzurunden, wird dessen messtechnisches Verhalten auf menschliche Haut am Beispiel einer menschlichen Hand vor dem Hintergrund der Mensch-Maschine-Interaktion untersucht. Abschließend erfolgt eine umfangreiche Auswertung und Ergebnispräsentation samt Diskussion der Messergebnisse im Hinblick auf den Vergleichssensor und eventuelle Nachfolgermodelle des L515 Lidars, sowie die vielfältigen industriellen wie auch privaten Anwendungsmöglichkeiten. Dabei wird festgestellt, dass der L515 Lidar-Tiefensensor dem D415 Stereo-Tiefensensor in vielen Belangen überlegen ist, er aber Schwächen bei der Rekonstruktion von Objekten unter Sonnenlicht aufweist, weswegen eine Benutzung ausschließlich in Innenräumen erfolgen sollte. Dies trifft auf die Rekonstruktion von menschlicher Haut nicht zu. Nicht nur deswegen, sondern auch aufgrund seiner zahlreichen Softwareschnittstellen, des niedrigen Anschaffungspreises und der geringen Abmessungen, die in einem geringen Gewicht resultieren, ist der L515 Lidar-Sensor ausdrücklich für Mensch-Maschine-Anwendungen in Robotern, Industrieanlagen oder im Privatbereich zu empfehlen.
Untersuchung zur kontaktfreien Vitalparameterschätzung auf Basis von multispektralen Videodaten. - Ilmenau. - 86 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020
In dieser Arbeit wurden Signalfusion, Rauschfilterung, Videoverstärkung und andere Verfahren in Kombination verwendet und das gesamte experimentelle Verfahren entworfen. Der gesamte experimentelle Ablauf wird praktisch durch verschiedene Kombinationen von Variablen und verschiedenen Verfahren sowie Parametern umgesetzt, um eine riesige Menge an Messdaten zu erhalten. Daraufhin wurden diese in Statistiken und Analysen gruppiert, um die Durchführbarkeit aller Kombinationsverfahren anhand der erhaltenen Messergebnisse zu überprüfen und die besten zusammenzufassen. In dieser Arbeit wurde die berührungslose Herzfrequenzmessung in verschiedenen Anwendungsszenarien implementiert und es wurden mehrere neue Kombinationen von Verfahren auf Grundlage der bereits bestehenden Verfahren vorgeschlagen, anhand welcher eine Verbesserung der Genauigkeit und Praktikabilität bei der berührungslosen Herzfrequenzmessung für 5 Sekunden und 10 Sekunden erreicht wird und welche Raum für Entwicklung bietet.
Integration eines innovativen Teachsystems für Industrieroboter in Bezug auf den Rollfalzprozess zur Effizienz- und Flexibilitätssteigerung im Unternehmen EDAG Werkzeug + Karosserie GmbH. - Ilmenau. - 96 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Konzeptanpassung und Weiterentwicklung des bestehenden TracePens. Dieser ist ein neuartiges Teachsystem der Wandelbots GmbH für Industrieroboter und wird an den Fertigungsprozess Rollfalzen für den Einsatz in der industriellen und automatisierten Kleinserienfertigung der EDAG Werkzeug + Karosserie GmbH angepasst. Für den Vergleich der Leistungsfähigkeit wurden die konventionelle Online- und ein System der Offlineprogrammierung gegenübergestellt. Der Pen ermöglicht dem Anwender durch einfaches Abfahren der Bahn mit dem Stift in der Hand, einen Roboterpfad zu generieren. Hierbei können verschiedene Einstellungen vorgenommen werden. So soll auch ungeschultem Personal eine besondere Art der Onlineprogrammierung eines heutigen Fertigungsroboters ermöglicht werden. Für die korrekte Umsetzung wird jedoch zusätzlich eine Prozessfachkraft benötigt. Demgegenüber wird ein weiteres Verfahren für das Roboter-Teach-In behandelt: die Offlineprogrammierung mit der Software Fastsuite von Cenit. Das Modul für den Rollfalzprozess beherbergt alle Funktionen zur vollständigen Programmierung. Nachdem beide Systeme und die Versuchsbauteile vorgestellt wurden, beginnt die Konzeptanpassung und Optimierung des TracePens. Es werden Umgestaltungen hinsichtlich des Bodys, der Teachorientierung und der Positionierung des äußerst relevanten Werkzeugreferenzpunktes diskutiert und durchgeführt. Zur Überprüfung der Leistungsfähigkeit der optimierten und eingesetzten Systeme werden eigens konzeptionierte Erprobungsaufbauten eingerichtet und sowohl die Vorbereitung und die Testprozedur von jedem System und Versuchsbauteil, als auch die Ergebnisse ausführlich analysiert. Nachfolgend werden die positiven und negativen Eigenschaften gegenübergestellt und bewertet. Abschließend folgt ein zusammenfassendes Fazit, welches zum einen Aufschluss über den Einsatz in der EDAG WK, als auch zukünftige Aussichten gibt.
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020
Die Masterarbeit beschreibt die Optimierung einer SMD-Linie von Bosch Thermotechnik GmbH am Standort Lollar. Durch geeignete Methoden werden die vorgefunden Rand- und Produktionsbedingungen sowie die mittelfristige Bedarfsplanung analysiert und neu strukturiert. Mit Hilfe von Clusteranalysen werden die Daten mathematisch beschrieben und die Produkte zu Familien zusammengefasst. Die dadurch erzielte Prozessänderung des Rüstkonzeptes ermöglicht eine hohe Effizienzsteigerung, welche durch Taktzeitreduktion der einzelnen Produkte innerhalb der Familien verstärkt wird. Mit produktions-spezifischen Kennzahlen werden die Ergebnisse validiert, die ebenso durch die Umsetzung der theoretisch berechneten Daten in die Praxis bestätigt werden. Darüber hinaus werden weitere effizienzsteigernde Potentiale aufgezeigt.
Umsetzung einer rein-bildbasierten Verortung einer mobilen Plattform in einer Manhattan-Welt. - Ilmenau. - 81 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020
Für die Navigation autonomer mobiler Systeme werden zunehmend optische Verfahren eingesetzt. Bei vom Menschen geschaffenen Umgebungen handelt es sich häufig um Manhattan-Welten, die für die rein bildbasierte Navigation günstige Eigenschaften aufweisen. In Manhattan-Welten können mobile Systeme mithilfe von Fluchtpunkten verortet werden. Viele aktuelle, auf Fluchtpunkten basierende Verortungsverfahren nutzen Einzelbilder und haben deshalb Schwierigkeiten über den Verlauf mehrerer Bilder konsistente Ergebnisse zu liefern. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Verfahren beschreibt ein sogenanntes Fluchtpunkttracking, das Informationen mehrerer Bilder verarbeitet und deshalb in der Lage ist die Konsistenz der Ergebnisse zu gewährleisten. In experimentellen Untersuchungen wurde sowohl die Funktionsfähigkeit als auch die Echtzeitfähigkeit des Fluchtpunkttrackings und somit die Erfüllung aller Anforderungen nachgewiesen.