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dc.contributor.authorFürntratt, Hermann
dc.contributor.authorMurg, Sandra
dc.contributor.authorZeiner, Herwig
dc.contributor.editorWeyers, Benjamin
dc.contributor.editorDittmar, Anke
dc.date.accessioned2017-06-17T20:19:07Z
dc.date.available2017-06-17T20:19:07Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/262
dc.description.abstractDiese Systempräsentation stellt ein Unterstützungssystem in der Produktion mit geringen Stückzahlen vor. Ziel dabei ist es, dem Mitarbeiter Hilfestellung beim Zusammenbau verschiedener Produkte in Form von visueller oder taktiler Rückmeldung zu geben. Dazu wird der Arbeitsablauf multisensorisch – mittels Bild-, Bewegungs-, und elektrischer Kontaktsensoren – erfasst, und die einzelnen Produktionsstadien über ein DeepLearning Netzwerk erlernt. Ein kamerabasiertes Inferenzsystem vergleicht den Ist-Zustand mit dem erlernten Soll-Zustand, und liefert dem Mitarbeiter im Fall einer Abweichung Informationen, die eine Korrektur vor Ort ermöglichen, noch bevor die interne Qualitäts­endkontrolle anschlägt.
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofMensch und Computer 2016 – Workshopband
dc.relation.ispartofseriesMensch und Computer
dc.titleDeepLearning basiertes Unter­stützungs­system für die Produktion
dc.typeworkshop
dc.pubPlaceAachen
mci.document.qualitydigidocde_DE
mci.conference.sessiontitleSmart Factories
mci.conference.locationAachen
mci.conference.date4.-7. September 2016
dc.identifier.doi10.18420/muc2016-ws04-0002


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