@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} }