DeepLearning basiertes Unterstützungssystem für die Produktion
| dc.contributor.author | Fürntratt, Hermann | |
| dc.contributor.author | Murg, Sandra | |
| dc.contributor.author | Zeiner, Herwig | |
| dc.contributor.editor | Weyers, Benjamin | |
| dc.contributor.editor | Dittmar, Anke | |
| dc.date.accessioned | 2017-06-17T20:19:07Z | |
| dc.date.available | 2017-06-17T20:19:07Z | |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.description.abstract | Diese 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.identifier.doi | 10.18420/muc2016-ws04-0002 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/262 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik e.V. | |
| dc.relation.ispartof | Mensch und Computer 2016 – Workshopband | |
| dc.relation.ispartofseries | Mensch und Computer | |
| dc.title | DeepLearning basiertes Unterstützungssystem für die Produktion | |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.publisherPlace | Aachen | |
| gi.conference.date | 4.-7. September 2016 | |
| gi.conference.location | Aachen | |
| gi.conference.sessiontitle | Smart Factories | |
| gi.document.quality | digidoc | de_DE |
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