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Klassifikation des Arbeitsfortschritts

  • Steigende Anforderungen an die Qualität von zum Teil manuell gefertigten Produkten führen dazu, dass Handarbeitsplätze mit Assistenzsystemen für die Unterstützung der am Arbeitsplatz arbeitenden Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ausgestattet werden. Der Beitrag beschreibt einen neuen Ansatz, um mittels Verfahren des maschinellen Lernens die Objekterkennung sowie die Transitionen eines, den Arbeitsprozess repräsentierenden Zustandsautomaten eines solchen Systems einzulernen. Hierfür werden nach einer Vorverarbeitung Daten aus einer Tiefenkamera in drei Stufen durch Support Vector Machines (SVM) klassifiziert und das Ergebnis mit dem Zustandsautomaten verknüpft. Das Konzept wird an einem industriellen Montageprozess überschaubarer Komplexität evaluiert; es zeigt gute Ergebnisse hinsichtlich der Robustheit gegenüber Fehlern bei der Objektklassifikation.

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Metadaten
Author:Sascha Niedersteiner, Jonas Lang, Clemens Pohlt, Thomas SchleglORCiD
DOI:https://doi.org/10.17560/atp.v59i11.1911
Parent Title (German):atp magazin
Subtitle (German):Support-Vector-Machine-Ansatz für intelligente Arbeitsplätze
Publisher:Vulkan-Verlag
Document Type:Article
Language:German
Year of first Publication:2017
Release Date:2022/04/05
Tag:Maschinelles Lernen; Mensch-Maschine-Interaktion; Tiefenkamera; assistierender Arbeitsplatz; robuste Erkennung des Arbeitsfortschritts
Volume:59
Issue:11
First Page:58
Last Page:66
Institutes:Fakultät Maschinenbau
Begutachtungsstatus:peer-reviewed
research focus:Digitalisierung
Licence (German):Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG