TY - CHAP A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Wolff, Matthias A1 - Duckhorn, Frank T1 - Zustandsüberwachung von Magnetventilen anhand der Schaltgeräusche T2 - ZfP in Forschung, Entwicklung und Anwendung, Potsdam, 26. - 28. Mai 2014, DGZfP-Jahrestagung 2014 Y1 - 2014 SN - 978-3-940283-61-0 PB - DGZfP CY - Berlin ER - TY - CHAP A1 - Wolff, Matthias A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Römer, Ronald ED - Mehnert, Dieter ED - Kordon, Ulrich ED - Wolff, Matthias T1 - Quo vadis, UASR? T2 - Systemtheorie Signalverarbeitung Sprachtechnologie Y1 - 2013 SN - 978-3-944331-19-5 SP - 276 EP - 285 PB - TUDpress CY - Dresden ER - TY - CHAP A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Wolff, Matthias T1 - Processing and evaluation of gear data using statistical classifiers T2 - Proceedings of the 6th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering (ECCOMAS 2012), Vienna, Sep. 2012 Y1 - 2012 SN - 978-395-02481-9-7 CY - Vienna ER - TY - GEN A1 - Kraljevski, Ivan A1 - Duckhorn, Frank A1 - Ju, Yong Chul A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Richter, Christian A1 - Wolff, Matthias T1 - Acoustic Resonance Recognition of Coins T2 - 2020 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC), 25-28 May 2020, Dubrovnik, Croatia N2 - In this study, we compare different machine learning approaches applied to acoustic resonance recognition of coins. Euro-cents and Euro-coins were classified by the sound emerging when throwing the coins onto a hard surface.The used dataset is a representative example of a small data which was collected in carefully prepared experiments.Due to the small number of coin specimens and the count of the collected observations, it was interesting to see whether deep learning methods can achieve similarly or maybe even better classification performances compared with more traditional methods.The results of the multi-class prediction of coin denominations are presented and compared in terms of balanced accuracy and Matthews Correlation Coefficient metrics. The feature analysis methods combined with the employed classifiers achieved acceptable results, despite the relatively small dataset. Y1 - 2020 SN - 978-1-7281-4460-3 SN - 978-1-7281-4461-0 U6 - https://doi.org/10.1109/I2MTC43012.2020.9129256 PB - IEEE Xplore ER - TY - GEN A1 - Kraljevski, Ivan A1 - Duckhorn, Frank A1 - Ju, Yong Chul A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Wolff, Matthias ED - Maglogiannis, Ilias ED - Iliadis, Lazaros S. ED - Pimenidis, Elias T1 - Acoustic Resonance Testing of Glass IV Bottles T2 - Artificial Intelligence Applications and Innovations : 16th IFIP WG 12.5 International Conference, AIAI 2020, Neos Marmaras, Greece, June 5–7, 2020, Proceedings, Part II N2 - In this paper, acoustic resonance testing on glass intravenous (IV) bottles is presented. Different machine learning methods were applied to distinguish acoustic observations of bottles with defects from the intact ones. Due to the very limited amount of available specimens, the question arises whether the deep learning methods can achieve similar or even better detection performance compared with traditional methods. Y1 - 2020 SN - 978-3-030-49186-4 SN - 978-3-030-49185-7 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-030-49186-4_17 SN - 1868-4238 SN - 1868-422X VL - Cham SP - 195 EP - 206 PB - Springer International Publishing ER - TY - CHAP A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Duckhorn, Frank A1 - Huber, Markus A1 - Meyer, Werner A1 - Wolff, Matthias ED - Karpov, Alexey ED - Jokisch, Oliver ED - Potapova, Rodmonga T1 - A Cognitive User Interface for a Multi-Modal Human-Machine Interaction T2 - Speech and computer : 20th International Conference, SPECOM 2018, Leipzig, Germany, September 18-22, 2018, proceedings Y1 - 2018 UR - https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-99579-3_72 SN - 978-3-319-99578-6 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-319-99579-3 SP - 707 EP - 717 PB - Springer International Publishing CY - Cham ER - TY - GEN A1 - Duckhorn, Frank A1 - Huber, Markus A1 - Meyer, Werner A1 - Jokisch, Oliver A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Wolff, Matthias ED - Lacerda, Francisco T1 - Towards an Autarkic Embedded Cognitive User Interface T2 - Proceedings Interspeech 2017, 20-24 August 2017, Stockholm N2 - ucuikt2015 Y1 - 2017 UR - http://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2017/ U6 - https://doi.org/10.21437/Interspeech.2017 SP - 3435 EP - 3436 PB - ISCA ER - TY - CHAP A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Duckhorn, Frank A1 - Richter, Christian A1 - Blüthgen, Peter A1 - Wolff, Matthias T1 - Intelligent Signal Processing on a Miniaturized Hardware Module T2 - IEEE SENSORS Proceedings, Glasgow, Scotland, UK, Oct. 29 - Nov. 1, 2017 Y1 - 2017 UR - http://ieeexplore.ieee.org/document/8234023/ SN - 978-1-5090-1012-7 U6 - https://doi.org/10.1109/ICSENS.2017.8234023 N1 - IEEE Catalog Numer: CFP17SEN-ART PB - IEEE CY - Piscataway, NJ ER - TY - CHAP A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Wolff, Matthias T1 - Mustererkennung in der technischen Diagnose T2 - Tagungsband der 12. Tagung Technische Diagnostik 2016, 20.-21.10.2016, Hochschule Merseburg Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:3:2-68977 UR - https://www.hs-merseburg.de/fileadmin/redaktion/Weiterbildung/Tagungsband_12._Tagung_Technische_Diagnostik.pdf SN - 978-3-942703-64-2 N1 - Untersützt vom VDI Bezirksverein Halle SP - 124 EP - 125 PB - Hochschule Merseburg CY - Merseburg ER - TY - CHAP A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Duckhorn, Frank A1 - Richter, Christian A1 - Blüthgen, Peter A1 - Wolff, Matthias T1 - An embedded system for acoustic pattern recognition T2 - IEEE SENSORS Proceedings, Glasgow, Scotland, UK, Oct. 29 - Nov. 1, 2017 Y1 - 2017 SN - 978-1-5090-1012-7 U6 - https://doi.org/10.1109/ICSENS.2017.8234380 N1 - IEEE Catalog Numer: CFP17SEN-ART PB - IEEE CY - Piscataway, NJ ER - TY - CHAP A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Wolff, Matthias A1 - Saeltzer, G. T1 - Estimating blood sugar from voice samples : a preliminary study T2 - 2015 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI 2015), Las Vegas, December 7-9, 2015 Y1 - 2015 U6 - https://doi.org/10.1109/CSCI.2015.184 SP - 804 EP - 805 PB - IEEE ER - TY - GEN A1 - Tschöpe, Constanze A1 - Mühle, Maximilian A1 - Ju, Yong Chul A1 - Kraljevski, Ivan A1 - Wolff, Matthias T1 - Künstliche Intelligenz in der ZfP - Welchen Beitrag kann KI in der ZfP leisten? T2 - DGZfP-Jahrestagung 2021, 10.-11. Mai N2 - Künstliche Intelligenz zieht derzeit in alle Bereiche der Gesellschaft und des Lebens ein. Aber welchen Stellenwert hat sie momentan auf dem Gebiet der zerstörungsfreien Prüfung? Was kann KI leisten? Welche Herausforderungen müssen erfolgreich bewältigt werden? Gibt es das eine KI-Verfahren, welches prinzipiell für ZfP geeignet ist? Bei der Bauteil- und Materialprüfung während und unmittelbar nach der Herstellung, der Überwachung von Verschleißteilen in Maschinen und Anlagen oder der Schadensdetektion an Bauteilen und Komponenten liefern ZfP-Verfahren Daten, die bewertet werden müssen. Obwohl inzwischen sehr leistungsfähige Toolkits verfügbar sind, erfordert der optimale Einsatz der KI für ein ZfP-Verfahren oftmals mehr. Die meisten Kunden möchten nicht nur eine Lösung ihres Problems; sie wollen verstehen, warum die KI so und nicht anders entschieden hat, warum der Klassifikator das Bauteil einer bestimmten Klasse (z. B. gut/schlecht oder neuwertig/verschlissen/defekt) zugewiesen hat. Abhängig von der Klassifikationsaufgabe sowie der Art und der Anzahl der vorliegenden Daten kann ein geeignetes Verfahren bestimmt werden. Mit Methoden des maschinellen Lernens werden Modelle gebildet, welche die Basis für die KI-Verfahren zur Klassifikation bilden. Der Beitrag liefert einen Überblick über KI-Verfahren und deren Anwendungen in der zerstörungsfreien Prüfung. Zahlreiche Beispiele und Ergebnisse werden vorgestellt, um die Mannigfaltigkeit des Einsatzes in der ZfP und der bestehenden Möglichkeiten zu demonstrieren. Y1 - 2017 UR - https://jt2021.dgzfp.de/portals/jt2021/bb176/inhalt/autoren.htm#T SN - 978-3-947971-18-3 ER -