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Erschienen in: maschinenbau 6/2023

01.12.2023 | Fertigung + Produktion

Werkerassistenz und Deep Learning für die Sichtprüfung

verfasst von: Hendrik Mende, Robert H. Schmitt

Erschienen in: maschinenbau | Ausgabe 6/2023

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Auszug

In einem Forschungsprojekt wurde eine wegweisende Lösung für die Sichtprüfung produzierender Unternehmen entwickelt. Sie vereint eine Werkerassistenz mittels Smart Devices und automatisierte Bilddatenanalyse durch Deep-Learning-Algorithmen. Ziel des Projekts war neben der Objektivierung subjektiver Qualitätsbewertungen eine kosteneffiziente und flexible Unterstützung für Unternehmen. …
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Literatur
[1]
Beyerer, J.; Puente León, F.; Frese, C.: Automatische Sichtprüfung. Berlin/Heidelberg, 2016
[2]
Goldbach, S.; Meier, T.: Reduzierung des Human-Faktors bei der visuellen Prüfung an Luftfahrtstrukturen - ein Qualitätssicherungskonzept. Fürth, 2007
[3]
Schiebold, K.: Zerstörungsfreie Werkstoffprüfung - Sichtprüfung. Berlin/Heidelberg, 2015
[4]
[5]
[6]
Zhou, Z.-J.; Hu, G.-Y.; Hu, C.-H.; Wen, C.-L.; Chang, L.-L.: A Survey of Belief Rule-Base Expert System. In: IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 51 (2021), Nr. 8, S. 4944-4958
[7]
Liao, J.: Objektive Bewertungsmodelle. In: Liao, J. (Hrsg.): Generische automatische Applikation für die Vorentwicklung von Hybridgetrieben in Rapid-Prototyping-Umgebung. Wiesbaden, 2022 (Wissenschaftliche Reihe Fahrzeugtechnik Universität Stuttgart), S. 101-107
[8]
Mende, H.; Peters, A.; Ibrahim, F.; Schmitt, R. H.: Integrating deep learning and rule-based systems into a smart devices decision support system for visual inspection in production. In: Procedia CIRP 109 (2022), S. 305-310
[9]
Yang, J.-B.; Liu, J.; Wang, J.; Sll, H.-S.; Wang, H.-W.: Belief rule-base inference methodology using the evidential reasoning Approach-RIMER. In: IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans 36 (2006), Nr. 2, S. 266-285
Metadaten
Titel
Werkerassistenz und Deep Learning für die Sichtprüfung
verfasst von
Hendrik Mende
Robert H. Schmitt
Publikationsdatum
01.12.2023
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden
Erschienen in
maschinenbau / Ausgabe 6/2023
Print ISSN: 2730-9835
Elektronische ISSN: 2730-9843
DOI
https://doi.org/10.1007/s44029-023-0840-6

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