Fachbereich - Elektro- & Informationstechnik
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Frequenzumrichter speisen Antriebe mit nichtsinusförmigen Spannungen und Strömen. Diese dürfen den sicheren Betrieb von Anlagen nicht stören. Der Einfluss von Energieleitungen zwischen Frequenzumrichter und Motor auf parallelverlaufende Signalleitungen wurde untersucht. Das Ergebnis bestätigt die Empfehlung, in der Prozesstechnik unter Einhaltung bestimmter Vorgaben keine geschirmten Kabel einzusetzen.
Camera-based object detection is widely used in safety-critical applications such as advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous vehicle research. Road infrastructure has been designed for human vision, so computer vision, with RGB cameras, is a vital source of semantic information from the environment. Sensors, such as LIDAR and RADAR, are also often utilized for these applications; however, cameras provide a higher spatial resolution and color information. The spatial frequency response (SFR), or sharpness of a camera, utilized in object detection systems must be sufficient to allow a detection algorithm to localize objects in the environment over its lifetime reliably. This study explores the relationship between object detection performance and SFR. Six state-of-the-art object detection models are evaluated with varying levels of lens defocus. A novel raw image dataset is created and utilized, containing pedestrians and cars over a range of distances up to 100-m from the sensor. Object detection performance for each defocused dataset is analyzed over a range of distances to determine the minimum SFR necessary in each case. Results show that the relationship between object detection performance and lens blur is much more complex than previous studies have found due to lens field curvature, chromatic aberration, and astigmatisms. We have found that smaller objects are disproportionately impacted by lens blur, and different object detection models have differing levels of robustness to lens blur
The importance of high data quality is increasing with the growing impact and distribution of ML systems and big data. Also, the planned AI Act from the European commission defines challenging legal requirements for data quality especially for the market introduction of safety relevant ML systems. In this paper, we introduce a novel approach that supports the data quality assurance process of multiple data quality aspects. This approach enables the verification of quantitative data quality requirements. The concept and benefits are introduced and explained on small example data sets. How the method is applied is demonstrated on the well-known MNIST data set based an handwritten digits.
With the increasing capabilities of machine learning systems and their potential use in safety-critical systems, ensuring high-quality data is becoming increasingly important. In this paper, we present a novel approach for the assurance of data quality. For this purpose, the mathematical basics are first discussed and the approach is presented using multiple examples. This results in the detection of data points with potentially harmful properties for the use in safety-critical systems.
Beschrieben wird eine optoelektronische Sensoreinrichtung für ein Kraftfahrzeug zur unterscheidenden Detektion von Feuchtigkeit und Salzlösungen auf einer Fahrzeugscheibe, mit einer Beleuchtungseinheit zur Einstrahlung von Licht in eine Fahrzeugscheibe und mit einem Lichtempfänger, welcher von der Fahrzeugscheibe reflektiertes Licht erfasst, sowie mit einem Koppelelement zur Ein- und Auskopplung von Licht in bzw. aus der Fahrzeugscheibe, wobei die Beleuchtungseinrichtung Licht über einen Einfallswinkelbereich in die Fahrzeugscheibe einstrahlt, der sich über mehrere Winkelgrade erstreckt, wobei der Lichtempfänger eine Vielzahl von Empfangselementen aufweist, wobei ein optisches System das von der Fahrzeugscheibe in einen Ausfallswinkelbereich reflektierte Licht auf Empfangselemente des Lichtempfängers abbildet und wobei der Lichtempfänger ein Signal generiert, aus dem eine Auswertevorrichtung den Grenzwinkel der Totalreflexion an der Fahrzeugscheibe ermittelt.
Spatial precision and recall indices to assess the performance of instance segmentation algorithms
(2022)
The importance of high data quality is increasing with the growing impact and distribution of ML systems and big data. Also the planned AI Act from the European commission defines challenging legal requirements for data quality especially for the market introduction of safety relevant ML systems. In this paper we introduce a novel approach that supports the data quality assurance process of multiple data quality aspects. This approach enables the verification of quantitative data quality requirements. The concept and benefits are introduced and explained on small example data sets. How the method is applied is demonstrated on the well known MNIST data set based an handwritten digits.
Refractive power measurements serve as the primary quality standard in the automotive glazing industry. In the light of autonomous driving new optical metrics are becoming more and more popular for specifying optical quality requirements for the windshield. Nevertheless, the link between those quantities and the refractive power needs to be established in order to ensure a holistic requirement profile for the windshield. As a consequence, traceable high-resolution refractive power measurements are still required for the glass quality assessment. Standard measurement systems using Moiré patterns for refractive power monitoring in the automotive industry are highly resolution limited, wherefore they are insufficient for evaluating the camera window area. Consequently, there is a need for more sophisticated refractive power measurement systems that provide a higher spatial resolution. In addition, a calibration procedure has to be developed in order to guarantee for comparability of the measurement results. For increasing the resolution, a measurement setup based on an auto-correlation algorithm is tested in this paper. Furthermore, a calibration procedure is established by using a single reference lens with a nominal refractive power of 100 km-1. For the calibration of the entire measurement range of the system, the lens is tilted by an inclination angle orthogonal to the optical axis. The effective refractive power is then given by the Kerkhof model. By adopting the measurement and calibration procedure presented in this paper, glass suppliers in the automotive industry will be able to detect relevant manufacturing defects within the camera window area more accurately paving the way for a holistic quality assurance of the windshield for future advanced driver-assistance system (ADAS) functionalities. Concurrently, the traceability of the measurement results is ensured by establishing a calibration chain based on a single reference lens, which is traced back to international standards.
With the increasing capabilities of machine learning systems and their potential use in safety-critical systems, ensuring high-quality data is becoming increasingly important. In this paper we present a novel approach for the assurance of data quality. For this purpose, the mathematical basics are first discussed and the approach is presented using multiple examples. This results in the detection of data points with potentially harmful properties for the use in safety-critical systems.
Abstract The modulation-transfer function (MTF) is a fundamental optical metric to measure the optical quality of an imaging system. In the automotive industry it is used to qualify camera systems for ADAS/AD. Each modern ADAS/AD system includes evaluation algorithms for environment perception and decision making that are based on AI/ML methods and neural networks. The performance of these AI algorithms is measured by established metrics like Average Precision (AP) or precision-recall-curves. In this article we research the robustness of the link between the optical quality metric and the AI performance metric. A series of numerical experiments were performed with object detection and instance segmentation algorithms (cars, pedestrians) evaluated on image databases with varying optical quality. We demonstrate with these that for strong optical aberrations a distinct performance loss is apparent, but that for subtle optical quality differences – as might arise during production tolerances – this link does not exhibit a satisfactory correlation. This calls into question how reliable the current industry practice is where a produced camera is tested end-of-line (EOL) with the MTF, and fixed MTF thresholds are used to qualify the performance of the camera-under-test.
The decarbonization of for example the energy or heat sector leads to the transformation of distribution grids. The expansion of decentralized energy resources and the integration of new consumers due to sector coupling (e.g. heat pumps or electric vehicles) into low voltage grids increases the need for grid expansion and usage of flexibilities in the grid. A high observability of the current grid status is needed to perform these tasks efficiently and effectively. Therefore, there is a need to increase the observability of low voltage grids by installing measurement technologies (e.g. smart meters). Multiple different measurement technologies are available for low voltage grids which can vary in their benefit to observation quality and their installation costs. Therefore, Bayernwerk Netz GmbH and E.DIS AG in cooperation with E-Bridge Consulting GmbH and the Institute for High Voltage Equipment and Grids, Digitalization and Energy Economics (IAEW) investigated the effectiveness of different strategies for the smartification of low voltage grids. This paper presents the methodology used for the investigation and exemplary results focusing on the impact of intelligent cable distribution cabinets and smart meters on the quality of the state estimation.
Die Zweite Neubekanntmachung der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Elektro- und Informationstechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 02.05.2023 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 882) ist wie folgt zu berichtigen:
In § 20 Abs. 1 S. 1 werden die Wörter „dokumentenecht gebundener Ausfertigung und“ gestrichen.
Nachstehend wird der Wortlaut der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Elektro- und Informationstechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 29.08.2016 in der Fassung der Neubekanntmachung vom 14.12.2018 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 641) neu bekannt gemacht. Die Zweite Neubekanntmachung berücksichtigt die Zweite Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Elektro- und Informationstechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 19.12.2019 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 687) sowie die Dritte Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Masterstudiengang Elektro- und Informationstechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 10.03.2021 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 762).
Nachstehend wird der Wortlaut der Prüfungsordnung für den Bachelorstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen Elektrotechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 13.09.2017 in der Fassung der Neubekanntmachung vom 14.12.2018 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 641) neu bekannt gemacht. Die Zweite Neubekanntmachung berücksichtigt die Zweite Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Bachelorstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen Elektrotechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 19.12.2019 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 686), die Dritte Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Bachelorstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen Elektrotechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 28.02.2020 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 692) sowie die Vierte Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für den Bachelorstudiengang Wirtschaftsingenieurwesen Elektrotechnik an der Hochschule Düsseldorf vom 10.03.2021 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 761).
Nachstehend wird der Wortlaut der Prüfungsordnung für die Bachelorstudiengänge Elektro- und Informationstechnik und Elektro- und Informationstechnik (dual) an der Hochschule Düsseldorf vom 29.08.2016 in der Fassung der Neubekanntmachung vom 14.12.2018 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 640) neu bekannt gemacht. Die Zweite Neubekanntmachung berücksichtigt die Zweite Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für die Bachelorstudiengänge Elektro- und Informationstechnik und Elektro- und Informationstechnik (dual) an der Hochschule Düsseldorf vom 13.02.2019 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 629), die Dritte Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für die Bachelorstudiengänge Elektro- und Informationstechnik und Elektro- und Informationstechnik (dual) an der Hochschule Düsseldorf vom 19.12.2019 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 680), die Vierte Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für die Bachelorstudiengänge Elektro- und Informationstechnik und Elektro- und Informationstechnik (dual) an der Hochschule Düsseldorf vom 28.02.2020 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 691) sowie die Fünfte Satzung zur Änderung der Prüfungsordnung für die Bachelorstudiengänge Elektro- und Informationstechnik und Elektro- und Informationstechnik (dual) an der Hochschule Düsseldorf vom 10.03.2021 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 759).
Wechselwirkungen zwischen Druckluftspeichern und Netzengpässen in zukünftigen Energiesystemen
(2013)
Asset management for distribution networks with high penetration of distributed energy resources
(2018)
Large-Scale Storage Technologies in the Context of future German Transmission Grid Congestions
(2012)
Cost optimal meter placement in low and medium voltagte grids considering stochastic dependencies
(2013)
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4 S. 1, 26 Abs. 3 S. 2 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung und der Grundordnung der Hochschule Düsseldorf vom 08.10.2015 (Verkündungsblatt der Hochschule Düsseldorf, Amtliche Mitteilung Nr. 414) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Ordnung als Satzung erlassen
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Prüfungsordnung als Satzung erlassen. Diese Ordnung gilt nur in Verbindung mit der Rahmenprüfungsordnung des Fachbereichs Elektro- und Informationstechnik (RahmenPO EI) an der Hochschule Düsseldorf vom 25.08.2022 in der aktuell gültigen Fassung.
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Prüfungsordnung als Satzung erlassen. Diese Ordnung gilt nur in Verbindung mit der Rahmenprüfungsordnung des Fachbereichs Elektro- und Informationstechnik (RahmenPO EI) an der Hochschule Düsseldorf vom 25.08.2022 in der aktuell gültigen Fassung.
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Prüfungsordnung als Satzung erlassen. Diese Ordnung gilt nur in Verbindung mit der Rahmenprüfungsordnung des Fachbereichs Elektro- und Informationstechnik (RahmenPO EI) an der Hochschule Düsseldorf vom 25.08.2022 in der aktuell gültigen Fassung.
Aufgrund der §§ 2 Abs. 4, 64 Abs. 1 des Gesetzes über die Hochschulen des Landes Nordrhein-Westfalen (Hochschulgesetz - HG) vom 16.09.2014 (GV. NRW. S. 547) in der aktuell gültigen Fassung hat die Hochschule Düsseldorf die folgende Rahmenprüfungsordnung als Satzung erlassen. Diese Ordnung gilt nur in Verbindung mit den studiengangspezifischen Bestimmungen der einzelnen Studiengänge im Fachbereich Elektro- und Informationstechnik.
Artificial intelligence methods based on machine learning or artificial neural networks have become indispensable in camera-based driver assistance systems, and also represent an essential building block for future autonomous driving. However, the great successes of these evaluation methods in environment perception and also driving planning are accompanied by equally great challenges in the validation and verification of these systems. One of the essential aspects for this is the required guaranteed safety of the functions under mass production conditions of the vehicles. This article explains this point of view using a detailed example from the field of camera-based driver assistance systems: the determination of inspection limits at the end of the production line. The camera is one of the most important sensor modalities for vehicle environment sensing and as such, the quality of the camera systems plays a key role in the safety argumentation of the overall system. Several illustrative application examples (role of simulations, calibration, influence of the windshield) will be presented. The basic ideas presented can be well transferred to the other sensor modalities (lidar, radar, ToF, etc.). The investigations/evidence show that doubts are allowed whether or how fast autonomous driving on level L4/5 will take hold as robotaxis or – even more challenging – in private ownership on a larger scale.
Efficient photoionisation, preparation and coherent manipulation of trapped /sup 171/Yb/sup +/-ions
(2005)
Differentiable Compound Optics and Processing Pipeline Optimization for End-to-end Camera Design
(2021)
Most modern commodity imaging systems we use directly for photography‐-or indirectly rely on for downstream applications‐-employ optical systems of multiple lenses that must balance deviations from perfect optics, manufacturing constraints, tolerances, cost, and footprint. Although optical designs often have complex interactions with downstream image processing or analysis tasks, today’s compound optics are designed in isolation from these interactions. Existing optical design tools aim to minimize optical aberrations, such as deviations from Gauss’ linear model of optics, instead of application-specific losses, precluding joint optimization with hardware image signal processing (ISP) and highly parameterized neural network processing. In this article, we propose an optimization method for compound optics that lifts these limitations. We optimize entire lens systems jointly with hardware and software image processing pipelines, downstream neural network processing, and application-specific end-to-end losses. To this end, we propose a learned, differentiable forward model for compound optics and an alternating proximal optimization method that handles function compositions with highly varying parameter dimensions for optics, hardware ISP, and neural nets. Our method integrates seamlessly atop existing optical design tools, such as Zemax. We can thus assess our method across many camera system designs and end-to-end applications. We validate our approach in an automotive camera optics setting‐-together with hardware ISP post processing and detection‐-outperforming classical optics designs for automotive object detection and traffic light state detection. For human viewing tasks, we optimize optics and processing pipelines for dynamic outdoor scenarios and dynamic low-light imaging. We outperform existing compartmentalized design or fine-tuning methods qualitatively and quantitatively, across all domain-specific applications tested.
We present a novel metric Spatial Recall Index to assess the performance of machine-learning (ML) algorithms for automotive applications, focusing on where in the image which performance occurs. Typical metrics like intersection-over-union (IoU), precisionrecallcurves or average precision (AP) quantify the performance over a whole database of images, neglecting spatial performance variations. But as the optics of camera systems are spatially variable over the field of view, the performance of ML-based algorithms is also a function of space, which we show in simulation: A realistic objective lens based on a Cooke-triplet that exhibits typical optical aberrations like astigmatism and chromatic aberration, all variable over field, is modeled. The model is then applied to a subset of the BDD100k dataset with spatially-varying kernels. We then quantify local changes in the performance of the pre-trained Mask R-CNN algorithm. Our examples demonstrate the spatial dependence of the performance of ML-based algorithms from the optical quality over field, highlighting the need to take the spatial dimension into account when training ML-based algorithms, especially when looking forward to autonomous driving applications.
Individual addressing of trapped ions and coupling of motional and spin states using RF radiation
(2009)
Individual electrodynamically trapped and laser cooled ions are addressed in frequency space using radio-frequency radiation in the presence of a static magnetic field gradient. In addition, an interaction between motional and spin states induced by an rf field is demonstrated employing rf optical double resonance spectroscopy. These are two essential experimental steps towards realizing a novel concept for implementing quantum simulations and quantum computing with trapped ions.
We present an experimental technique that allows the simultaneous spatial imaging and spectral analysis of falling droplets that exhibit lasing. Single droplet investigations serve as, among other purposes, a preliminary study for spray and combustion researchers. The described setup provides a valuable tool for the evaluation of microdroplet investigations with laser-spectroscopic techniques that rely on laser-induced fluorescence (LIF) or similar spectroscopical phenomena. The emphasis is that both spatial and spectral information are obtained from single-shot images of a falling droplet. Furthermore, combining spatial imaging and a spatially resolving optical multichannel analyzer makes a pointwise rastering of the droplets spectrum possible. This allows for the (almost) unambiguous determination of sources of influence on the spectrum of these droplets-such as geometrical distortion and lasing, nondissolved tracer lumps, and similar phenomena. Although the focus is on the experimental technique itself, we supplement detailed studies of lasing in falling microdroplets. These results were obtained with the aim of developing a system for measuring temperature distributions in droplets and sprays. In the light of these results the practice of calibrating a droplets spectrum by use of a bulk liquid sample needs to be critically reviewed.
Das Landeskrebsregister (LKR) Nordrhein-Westfalen (NRW) erfasst Daten zu Krebserkrankungen von Patienten von Ärzten, Krankenhäusern, Pathologien und Meldeämtern aus ganz NRW um diese auszuwerten. Für die Auswertung müssen Daten, die den gleichen Patienten betreffen, zusammen- geführt werden. Zur Verknüpfung gibt es einen automatischen Record-Linkage Algorithmus, der aber bei ca. 5% aller Meldungen eine manuelle Entscheidung erfordert.
Um den Aufwand der manuellen Nachbearbeitung zu reduzieren, soll der Vorgang durch ein künstliches neuronales Netz automatisiert werden. Das künstliches neuronales Netz (KNN) soll mit dem LKR NRW vorliegenden Daten zu manuellen Entscheidungen trainiert werden. Dafür müssen die Daten vor der Verwendung umfangreich aufbereitet werden.
Das Ziel der Arbeit ist die Aufarbeitung und Aktualisierung eines vorliegenden Konzepts und die Implementierung eines Prototypen des Verfahrens. Der Prototyp soll in der Programmiersprache Java umgesetzt werden.
Die folgende Arbeit beginnt mit einer kurzen Einleitung über die Krankheit Krebs, das LKR NRW und KNN. Danach erläutere ich die Methodik, die sich mit und die Implementierung des Themas. In der Methodik erkläre ich was KNN sind und schneide ihre Funktionsweise an. Außerdem erkläre ich wie die Bereitstellung der Daten erfolgt und wie diese für das neuronale Netz verständlich aufbereitet werden. Zur Implementierung werde ich beschreiben was für eine Entwicklungsumgebung verwendet
wurde um das Projekt umzusetzen und wie das Programm umgesetzt wurde. Die Erklärung der Umsetzung besteht aus Unified Modeling Language (UML)-Diagrammen für die Datenaufbereitung und Code-Ausschnitte für die Konfiguration und Schnittstellen des KNN.
Das KNN konnte inklusive Datenaufbereitung erstellt werden und klassifiziert 94,4% der Fälle korrekt. Auf Grundlage dieser Arbeit kann das Projekt nachgebaut werden.