TY - CHAP A1 - Berger, Ulrich A1 - Kretzschmann, Ralf A1 - Reichenbach, Matthias A1 - Zürn, Michael A1 - Vargas, Veronica T1 - Development of a heuristic Process Planning Tool for Sequencing NC Machining Operations extended by the Potential Field Analysis T2 - 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing 2009, Moscow, Russia, 3 - 5 June 2009 Y1 - 2009 SN - 978-1-617-38021-1 PB - Curran CY - Red Hook, NY ER - TY - JOUR A1 - Berger, Ulrich A1 - Reichenbach, Matthias A1 - Zürn, Michael A1 - Klumpp, Willi T1 - Innovative Konzeptentwicklung für Robotermontagen mit Axiomatic System Design und Potentialfeldanalyse Y1 - 2008 ER - TY - CHAP A1 - Reichenbach, Matthias A1 - Zürn, Michael A1 - Klumpp, Willi A1 - Berger, Ulrich ED - Müller, Egon T1 - Innovative Montagekonzepte mit Axiomatic System Design und Potentialfeldanalyse, aus Wissenschaft und Praxis T2 - Wandlungsfähige Produktionssysteme, Tagungsband, TBI '08, 13. Tage des Betriebs- und Systemingenieurs, 2. Symposium Wissenschaft und Praxis, Chemnitz, 13. November 2008 Y1 - 2008 SP - 335 EP - 344 PB - Inst. für Betriebswiss. und Fabriksysteme CY - Chemnitz ER - TY - CHAP A1 - Reichenbach, Matthias A1 - Berger, Ulrich T1 - Umgebung einer Planungsumgebung für Montageaufgaben, dargestellt am Beispiel der Hinterachsgetriebemontage mit dem Leichtbauroboter T2 - Entwurf komplexer Automatisierungssysteme, EKA 2010, 11. Fachtagung mit Tutorium, 25. bis 27. Mai 2010 in Magdeburg, Denkfabrik im Wissenschaftshafen Y1 - 2010 SN - 978-3-940961-41-9 SP - 109 EP - 114 PB - ifak, Institut für Automation und Kommunikation e.V CY - Magdeburg ER - TY - GEN A1 - Reichling, Thorsten A1 - Hodapp, Jan A1 - Berger, Ulrich A1 - Zürn, Michael A1 - Reichenbach, Matthias T1 - Smarte Produktionsassistenten für die wandlungsfähige Produktion (smart manufacturing assistants for the versatile production) T2 - atp edition N2 - Die heutige Automobilindustrie ist durch zunehmende Individualisierungswünsche der Kunden sowie einer Verkürzung der Konjunkturzyklen gekennzeichnet. Für Fahrzeughersteller, wie der Daimler AG äußert sich diese Marktsituation in einer hohen Variantenvielfalt und Stückzahlschwankungen. Da die Ausprägungen dieser Einflüsse weitgehend unbekannt sind, muss das Produktionssystem darauf vorbereitet sein, bedarfsgerecht der Marktsituation angepasst zu werden. Diese Anpassungen müssen schnell, mit wenig Aufwand und geringen Kosten möglich sein. Wandlungsfähige Produktionssysteme gehören deshalb zu den strategischen Erfolgsgrößen für die Automobilindustrie. Innerhalb dieses Beitrags wird ein modularer, skalierbarer Produktionsbaukasten vorgestellt, der Bestandteil einer Planungs- und Entwicklungsumgebung wandlungsfähiger roduktionskonzepte ist. Die hierfür genutzte grenzwerttheoretische Entwicklungsmethodik wird erläutert und die Skalierungsmöglichkeiten des Produktionsbaukastens mit Hilfe neuer Produktionstechnologien betrachtet. Dabei zeichnet sich die Mensch-Roboter-Kooperation als wesentlicher Bestandteil wandlungsfähiger Produktionskonzepte ab. „Smarte Produktionsassistenten“ sind intelligente und sichere Roboter-Applikationen, die sich als Möglichkeit hervortun die Mensch-Roboter-Kooperation als Schlüsseltechnologie in industriellen Anwendungen zu realisieren. KW - Wandlungsfähigkeit KW - Mensch-Roboter-Kooperation KW - Asset-to-Go KW - Machine Learning Y1 - 2017 SN - 2364-3137 SN - 0178-2320 VL - 59 IS - 5 SP - 44 EP - 51 ER - TY - CHAP A1 - Andulkar, Mayur A1 - Hodapp, Jan A1 - Reichling, Thorsten A1 - Reichenbach, Matthias A1 - Berger, Ulrich T1 - Training CNNs from Synthetic Data for Part Handling in Industrial Environments T2 - IEEE 14th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), Munich, Germany, August 20-24, 2018 N2 - As Convolutional Neural Network based models become reliable and efficient, two questions arise in relation to their applications for industrial purposes. The usefulness of these models in industrial environments and their implementation in these settings. This paper describes the autonomous generation of Region based CNN models trained on images from rendered CAD models and examines their applicability and performance for part handling application. The development of the automated synthetic data generation is detailed and two CNN models are trained with the aim to detect a car component and differentiate it against another similar looking part. The performance of these models is tested on real images and it was found that the proposed approach can be easily adopted for detecting a range of parts in arbitrary backgrounds. Moreover, the use of syntheic images for training CNNs automates the process of generating a detector. KW - CAD KW - cellular neural nets KW - convolution KW - data handling KW - feedforward neural nets KW - image processing KW - industrial engineering KW - learning (artificial intelligence) KW - materials handling KW - production engineering computing KW - rendering (computer graphics) Y1 - 2018 SN - 978-1-5386-3593-3 U6 - https://doi.org/10.1109/COASE.2018.8560470 SP - 624 EP - 629 PB - IEEE CY - Piscataway, NJ ER - TY - GEN A1 - Schiemann, Markus A1 - Berger, Ulrich A1 - Zürn, Michael A1 - Reichenbach, Matthias T1 - Mensch-Roboter-Kollaboration im Spannungsfeld von Rekonfigurierbarkeit, Sicherheit und Effizienz T2 - 20. Leitkongress der Mess- und Automatisierungstechnik ; AUTOMATION 2019 KW - Mensch-Roboter-Kollaboration KW - Sicherheitstechnik Y1 - 2019 SN - 978-3-18-092351-2 SP - 5 EP - 14 PB - VDI CY - Baden-Banden ER - TY - CHAP A1 - Sarivan, Ioan-Matei A1 - Baumann, Stefan Andreas A1 - Díez Álvarez, Daniel A1 - Euteneuer, Felix A1 - Reichenbach, Matthias A1 - Berger, Ulrich A1 - Madsen, Ole A1 - Bøgh, Simon ED - Weißgraeber, Philipp ED - Heieck, Frieder ED - Ackermann, Clemens T1 - Deep Learning-Enabled Real Time In-Site Quality Inspection Based On Gesture Classification T2 - Advances in Automotive Production Technology – Theory and Application; Stuttgart Conference on Automotive Production (SCAP2020) N2 - In this paper we present a novel method for performing in site real time quality inspection (QI) and consequently, digitalization of manual processes performed by human workers. It complements and improves our previous work in this area, which makes use of telemetry gathered from a smartwatch to classify manual actions as successful or unsuccessful. This new methodology provides the worker with a real time capable, robust and more accurate quality inspector. This work enhances the existing system through the elimination of input from the user by making use of a BIOX bracelet that detects gestures. The signal processing and classification methods are simplified and optimised by using assembled neural networks thus merging together the data gathered from multiple signal sources. Consequently, the overall QI system is improved with around 70%, thus furthering the necessary development needed to have a system ready to be used on a production environment. Y1 - 2021 SN - 978-3-662-62961-1 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-662-62962-8_26 SP - 221 EP - 229 PB - Springer CY - Berlin ER -