@inproceedings{SzymanskiRieckmannStolpmann2024, author = {Szymanski, Mateusz and Rieckmann, Olaf and Stolpmann, Alexander}, title = {Quantitative und Qualitative Untersuchung zur Akzeptanz und Gestaltung von physischer Mensch-Roboter-Kollaboration}, series = {Tagungsband AALE 2024 : Fit f{\"u}r die Zukunft: Praktische L{\"o}sungen f{\"u}r die industrielle Automation}, booktitle = {Tagungsband AALE 2024 : Fit f{\"u}r die Zukunft: Praktische L{\"o}sungen f{\"u}r die industrielle Automation}, editor = {Reiff-Stephan, J{\"o}rg and J{\"a}kel, Jens and St{\"o}cker, Christian}, publisher = {Hochschule f{\"u}r Technik, Wirtschaft und Kultur}, address = {Leipzig}, isbn = {978-3-910103-02-3}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-18549}, pages = {115 -- 121}, year = {2024}, abstract = {Dieser Beitrag beschreibt zwei Studien zur Akzeptanz eines Messroboters zur Durchf{\"u}hrung von dermatologischen In-Vivo-Messungen. Die erste Studie ist eine quantitative Online-Umfrage mit 745 Teilnehmern. Die Studie gliedert sich in drei Bereiche mit insgesamt 24 Fragen. Die Teilnehmer werden zu ihren Erfahrungen und {\"A}ngsten in Bezug auf Roboter befragt und insbesondere zu einem m{\"o}glichen Einsatz eines Messroboters f{\"u}r dermatologische In-Vivo-Studien. F{\"u}r die qualitative Studie werden insgesamt 17 Studienteilnehmer jeweils einzeln f{\"u}r ein zweist{\"u}ndiges Interview, welches in 4 Phasen gegliedert ist, eingeladen. In Phase 2 dieser Studie werden die ersten robotergest{\"u}tzten In-Vivo-Messungen an Hautarealen auf dem Unterarm der Teilnehmer durchgef{\"u}hrt. Bereits aus der quantitativen Umfrage geht hervor das die meisten (75 \%) Teilnehmer der Idee von Robotern im Messbetrieb offen gegen{\"u}ber stehen, 55,7\% bef{\"u}rworten den Einsatz sogar. W{\"a}hrend des quantitativen Interviews werden {\"A}ngste und Unsicherheiten vor und w{\"a}hrend der ersten Messung genannt und beobachtet. Alle Teilnehmer waren zur Wiederholungsmessung sehr viel sicherer im Umgang mit dem Roboter und k{\"o}nnen sich einen zuk{\"u}nftigen Einsatz vorstellen. Besondere Herausforderungen stellen sich hinsichtlich der Positionierung der Studienteilnehmer zum Roboter heraus. Die Sicherstellung einer ergonomischen Gestaltung der Roboterumgebung ist f{\"u}r physische Mensch-Roboter-Kollaboration entscheidend und wird zur Weiterentwicklung des Systems st{\"a}rker ber{\"u}cksichtigt. Weiter wurde ein 3-Stufen-Zustimmschalter zur Absicherung der Roboterbewegungen verwendet, dieser fand allerdings wenig Anklang und wurde stark kritisiert. F{\"u}r den zuk{\"u}nftigen Einsatz wird eine alternative {\"U}berwachung des direkten Arbeitsbereiches erarbeitet.}, language = {de} } @inproceedings{PalmeBreitheckerRieckmannetal.2024, author = {Palme, Willy and Breithecker, Janine and Rieckmann, Olaf and Stolpmann, Alexander}, title = {Gew{\"a}hrleistung der Bildkonsistenz in der Portaitfotografie: Eine technologische L{\"o}sung f{\"u}r effiziente und vergleichbare Aufnahmen}, series = {Tagungsband AALE 2024 : Fit f{\"u}r die Zukunft: Praktische L{\"o}sungen f{\"u}r die industrielle Automation}, booktitle = {Tagungsband AALE 2024 : Fit f{\"u}r die Zukunft: Praktische L{\"o}sungen f{\"u}r die industrielle Automation}, editor = {Reiff-Stephan, J{\"o}rg and J{\"a}kel, Jens and St{\"o}cker, Christian}, publisher = {Hochschule f{\"u}r Technik, Wirtschaft und Kultur}, address = {Leipzig}, isbn = {978-3-910103-02-3}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-18570}, pages = {315 -- 320}, year = {2024}, abstract = {Dieses Paper pr{\"a}sentiert das Forschungsprojekt „Intelligent Camera Unit" (ICU) der Technischen Hochschule Wildau in Kooperation mit der Beiersdorf AG zur Verbesserung von Portraitaufnahmen in Probandenstudien f{\"u}r Kosmetikprodukte. Das Hauptziel des Projekt besteht darin, Ausrichtungsfehler zu minimieren und die Vergleichbarkeit von Vorher-Nachher-Bildern zu erh{\"o}hen. Dies wird durch die Verwendung eines kollaborativen Roboters und KI-gest{\"u}tzter Bildanalyse erreicht, um pr{\"a}zise Ausrichtung und Gesichtspositionen der Probanden zu gew{\"a}hrleisten. Das entwickelte System erm{\"o}glicht effiziente und reproduzierbare Aufnahmen aus verschiedenen Winkeln und Entfernungen und bietet eine benutzerfreundliche, web-basierte Bedienoberfl{\"a}che.}, language = {de} } @inproceedings{SzymanskivandeSandRieckmannetal.2023, author = {Szymanski, Mateusz and van de Sand, Ron and Rieckmann, Olaf and Stolpmann, Alexander}, title = {Automatisierte Erkennung von Messarealen bei robotergest{\"u}tzten In Vivo Messungen}, series = {Tagungsband AALE 2023 : Mit Automatisierungstechnik gegen den Klimawandel}, booktitle = {Tagungsband AALE 2023 : Mit Automatisierungstechnik gegen den Klimawandel}, publisher = {Hochschule f{\"u}r Technik, Wirtschaft und Kultur}, address = {Leipzig}, isbn = {978-3-910103-01-6}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-17118}, pages = {1 -- 12}, year = {2023}, abstract = {Dieser Beitrag schl{\"a}gt ein Bildverarbeitungsmodell zur automatisierten Bestimmung von Messarealen bei robotergest{\"u}tzten In Vivo Messungen vor. Es wird angenommen, dass moderne Verfahren der Deep-Learning-Objekterkennung in der Lage sind die einzelnen Areale wiederholbar genau genug zu erkennen, um die ben{\"o}tigten Messareale im dreidimensionalen Raum einzupassen. F{\"u}r das Einpassen werden Tiefeninformationen aus einer stereoskopischen Kamera verwendet. Weiter wird untersucht inwiefern diese Tiefeninformationen als zus{\"a}tzlicher Eingang f{\"u}r die Deep-Learning-Modelle verwendet werden k{\"o}nnen. Hierf{\"u}r wird ein Konzept ausgearbeitet, ein Datensatz erstellt und Modelle zur Objekterkennung in verschiedenen Implementierungen trainiert. Das Verwenden von Tiefeninformationen f{\"u}hrt zu einer besseren Generalisierbarkeit der Modelle, insbesondere auf t{\"a}towierten Hautarealen. Das Bildverarbeitungsmodell erreicht beim Einpassen der Messareale eine gemittelte Wiederholgenauigkeit bzw. Abweichung von 6, 1 mm bei einer Bildwiederholrate von 2, 3 bis 3, 3 Bildern die Sekunde.}, language = {de} } @inproceedings{SzymanskivandeSandTauscheretal.2021, author = {Szymanski, Mateusz and van de Sand, Ron and Tauscher, Esther and Rieckmann, Olaf and Stolpmann, Alexander}, title = {Concept Towards Segmenting Arm Areas for Robot-Based Dermatological In Vivo Measurements}, series = {2nd German-West African Conference on Sustainable, Renewable Energy Systems (SusRES2021)}, booktitle = {2nd German-West African Conference on Sustainable, Renewable Energy Systems (SusRES2021)}, publisher = {TIB Open Publishing}, address = {Hannover}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-14986}, pages = {217 -- 228}, year = {2021}, abstract = {Dermatological in vivo measurements are used for various purposes, e.g. health care, development and testing of skin care products or claim support in marketing. Especially for the last two purposes, in vivo measurements are extensive due to the quantity and repeatability of the measurement series. Furthermore, they are performed manually and therefore represent a nonnegligible time and cost factor. A solution to this is the implementation of collaborative robotics for the measurement execution. Due to various body shapes and surface conditions, common static control procedures are not applicable. To solve this problem, spatial information obtained from a stereoscopic camera can be integrated into the robot control process. However, the designated measurement area has to be detected and the spatial information processed. Therefore the authors propose a concept towards segmenting arm areas through a CNN-based object detector and their further processing to perform robot-based in vivo measurements. The paper gives an overview of the utilization of RGB-D images in 2D object detectors and describes the selection of a suitable model for the application. Furthermore the creation, annotation and augmentation of a custom dataset is presented.}, language = {en} } @inproceedings{WalterSzymanskiRieckmannetal.2026, author = {Walter, Elias Fabian and Szymanski, Mateusz and Rieckmann, Olaf and Stolpmann, Alexander}, title = {Deterministische Pr{\"a}diktion menschlicher Bewegungen in der Mensch-Maschine-Interaktion}, series = {Tagungsband AALE 2026: Mechatronische Systeme f{\"u}r die Automatisierung: Fortschritt durch Pr{\"a}zision und Qualit{\"a}t}, booktitle = {Tagungsband AALE 2026: Mechatronische Systeme f{\"u}r die Automatisierung: Fortschritt durch Pr{\"a}zision und Qualit{\"a}t}, publisher = {Hochschule f{\"u}r Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-21388}, pages = {147 -- 157}, year = {2026}, abstract = {Im Rahmen einer Masterarbeit wurde ein Bildverarbeitungsmodell konzeptioniert und umgesetzt, mit dem die menschliche K{\"o}rperhaltung visualisiert sowie Kollisionen zwischen einem Menschen und einem kollaborativen Roboter vermieden werden k{\"o}nnen. Hierbei wird zun{\"a}chst mittels einer Intel RealSense D435i 3D-Kamera und der Bildverarbeitungsbibliothek Mediapipe die aktuelle K{\"o}rperhaltung der Person bestimmt. Auf Basis einer zeitlichen Abfolge von gemessenen Armgelenkpositionen erfolgt die Berechnung einer zuk{\"u}nftige Armhaltung, welche anatomisch bedingte Gelenkabst{\"a}nde und Gelenkwinkel ber{\"u}cksichtigt. Ein 3D-Avatar als digitaler Schatten - erstellt mithilfe der Unity 3D-Game Engine - visualisiert zeitgleich die aktuelle, als auch die vorhergesagte Gelenkposition. Die prognostizierte Armhaltung ist dar{\"u}ber hinaus Grundlage einer Kollisionsvermeidung mit einem, in Bewegung versetzten, kollaborativen Roboter. Unterschreitet hierbei der berechnete Abstand zwischen der aktuellen Roboter-Haltung und der zuk{\"u}nftigen Armhaltung des Menschen die Grenzen zuvor definierter Kollisionsbereiche, wird der Roboter sofort gestoppt. {\"U}ber eine Versuchsreihe, werden unter Variation von Abst{\"a}nden, Beleuchtungsst{\"a}rken und Materialien die bestm{\"o}glichen Messbedingungen der eingesetzten 3D-Kamera ermittelt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass helle, glatte Materialien, eine Beleuchtungsst{\"a}rke von 500 lx und ein m{\"o}glichst geringer Abstand von weniger als 1mdie pr{\"a}zisesten Distanzmessungen erm{\"o}glichen. Anhand der durchschnittlichen Zykluszeit wird ein Vorhersagehorizont von bis zu 150ms angenommen.}, language = {de} } @inproceedings{SzymanskiStolpmannRieckmann2026, author = {Szymanski, Mateusz and Stolpmann, Alexander and Rieckmann, Olaf}, title = {Validierung robotergest{\"u}tzter in vivo Messungen im Vergleich zu manuellen Referenzmethoden}, series = {Tagungsband AALE 2026: Mechatronische Systeme f{\"u}r die Automatisierung: Fortschritt durch Pr{\"a}zision und Qualit{\"a}t}, booktitle = {Tagungsband AALE 2026: Mechatronische Systeme f{\"u}r die Automatisierung: Fortschritt durch Pr{\"a}zision und Qualit{\"a}t}, publisher = {Hochschule f{\"u}r Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:526-opus4-21419}, pages = {235 -- 243}, year = {2026}, abstract = {In vorhergehenden Arbeiten wurden sowohl ein Bildverarbeitungsmodell zur automatisierten Erkennung von Messarealen als auch Studien zur Akzeptanz robotergest{\"u}tzter in vivo-Messungen entwickelt und erprobt. Auf dieser Grundlage wurde ein prototypischer Hautmessroboter aufgebaut, der Anforderungen an Ergonomie, Sicherheit und Bedienbarkeit integriert. Im vorliegenden Beitrag wird eine erste Validierungsstudie vorgestellt, in der robotergest{\"u}tzte Messungen systematisch mit manuellen Referenzmessungen verglichen werden. Die Ergebnisse zeigen eine insgesamt hohe Korrelation zwischen manueller und robotergest{\"u}tzter Messung f{\"u}r beide untersuchten Hautparameter. Nach Produktanwendung zeigen die Ergebnisse, dass mit der robotergest{\"u}tzten Messung statistisch signifikante Produkteffekte erfasst werden k{\"o}nnen. Die Resultate deuten darauf hin, dass robotergest{\"u}tzte in vivo Messungen ein hohes Potenzial f{\"u}r den Einsatz im dermatologischen Studienbetrieb haben k{\"o}nnen.}, language = {de} }