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Urbane Mobilität insbesondere der innerstädtischen Personentransport wird auch zukünftig ein besonderes Augenmerk unter dem Eindruck nachhaltiger Nutzung von Energiesystemen haben. Hierbei besitzt der öffentliche Personennahverkehr(ÖPNV) ein großes Potential zur großskaligen Minderung des Kohlendioxid ausstoßes. Ein sehr wichtiges Konzept hierbei ist der Oberleitungsbus der ganz analog zu einer Straßenbahn über eine Oberleitung fahrbahnbegleitend mit Strom versorgt wird. Da der Bus naturgemäß nicht schienengebunden fährt und somit ein gewisses Maß an Positionsungenauigkeit besitzt, ist das Eindrahten an die Oberleitung allerdings erschwert. In dieser Arbeit präsentieren wir einen Regelungsansatz basierend auf einer neuartigen Sensorkonfiguration, der das automatische Eindrahten eines Stromabnehmers auf einem Bus ermöglichen kann.
Der technische Fortschritt hat dazu geführt, dass die Kosten für das automatisierte Drucken von Emblemen, Anhängern sowie allgemein gedruckten Prototypen stark gefallen sind. Dies geschah insbesondere auch vor dem Hintergrund eines Wandels der Industrie hin zu einer modernen Industrie 4.0. In dieser Arbeit wird ein neuer Ansatz für das automatische 3D-Drucken eines Logos präsentiert, welches als Pixelgrafik vorliegt. Die vorgeschlagene Prozesskette erzeugt hierbei final den G-code zum Drucken. Dabei sind seitens des Users wenige Eingaben erforderlich.
This publication demonstrates that determining the maximum speed or Ideal Cycle Time (ICT) of machinery or cyber-physical systems is crucial for uncovering the limits of automation in a given system. Possibly increasing Overall Equipment Effectiveness (OEE) and identify opportunities for further digitization, automation, and AI integration. Based on literature review and expert interviews, methods for establishing ICT, mentioned in literature were identified and crosscheck with what practitioners in operation actually use and how they apply them. The identified methods were: Empirical Measurement and Data Analysis, Time Studies, Statistical Process Control (SPC), Benchmarking, Simulation and Modeling, Expert Judgment, and Continuous Improvement Practices we. We contrast these with insights obtained from interviews conducted with experts from companies in the German federal State of Brandenburg, representing diverse industries and sectors. Findings suggest that while companies recognize somewhat their ICT or maximum operational speeds, they often lack a structured method for determining them. They frequently use combinations of established methods inconsistently. We deduce that a formalized approach to defining ICT can better reveal system limitations and potential for expanding them through advanced automation and. We argue that a well-defined ICT is essential for pushing the boundaries of automated systems, contributing to more effective and Humanity–Centered Automation (HCA) solutions.
Insekten werden aufgrund ihres Proteingehalts als eine der nachhaltigen Quellen für die Lebensmittelproduktion der Zukunft angesehen. Sie werden, analog zu den heutigen Zuchtbetrieben für Schweine und andere Nutztiere, auch in industriellen Anlagen gezüchtet. Zur Steuerung und Optimierung dieses Zuchtprozesses muss eine Erfassung der Zahl der unter gegebenen Bedingungen aufgezogenen Insekten vorgenommen werden. Im Unterschied zu Großsäugern ist die Individuenzahl von Insekten sowie deren Larvenstadien jedoch um Magnituden größer, so dass bei der Ermittlung der Anzahl der Insekten mittel- und langfristig auf eine vollautomatisierte maschinelle Erfassung umgestellt werden muss. In dieser Arbeit wird eine Methode zur präzisen Zählung einer großen Zahl von Maden der Schwarzen Soldatenfliege (Hermetia illucens) in einem prototypischen Aufbau vorgestellt.
Background and objective: Accurate and fast diagnosis of rheumatic diseases affecting the hands is essential for further treatment decisions. Fluorescence optical imaging (FOI) visualizes inflammation-induced impaired microcirculation by increasing signal intensity, resulting in different image features. This analysis aimed to find specific image features in FOI that might be important for accurately diagnosing different rheumatic diseases.
Patients and methods: FOI images of the hands of patients with different types of rheumatic diseases, such as rheumatoid arthritis (RA), osteoarthritis (OA), and connective tissue diseases (CTD), were assessed in a reading of 20 different image features in three phases of the contrast agent dynamics, yielding 60 different features for each patient. The readings were analyzed for mutual differential diagnosis of the three diseases (One-vs-One) and each disease in all data (One-vs-Rest). In the first step, statistical tools and machine-learning-based methods were applied to reveal the importance rankings of the features, that is, to find features that contribute most to the model-based classification. In the second step machine learning with a stepwise increasing number of features was applied, sequentially adding at each step the most crucial remaining feature to extract a minimized subset that yields the highest diagnostic accuracy.
Results: In total, n = 605 FOI of both hands were analyzed (n = 235 with RA, n = 229 with OA, and n = 141 with CTD). All classification problems showed maximum accuracy with a reduced set of image features. For RA-vs.-OA, five features were needed for high accuracy. For RA-vs.-CTD ten, OA-vs.-CTD sixteen, RA-vs.-Rest five, OA-vs.-Rest eleven, and CTD-vs-Rest fifteen, features were needed, respectively. For all problems, the final importance ranking of the features with respect to the contrast agent dynamics was determined.
Conclusions: With the presented investigations, the set of features in FOI examinations relevant to the differential diagnosis of the selected rheumatic diseases could be remarkably reduced, providing helpful information for the physician.
We present two novel, fast gradient based optimizer algorithms with dynamic learning rate. The main idea is to adapt the learning rate α by situational awareness, mainly striving for orthogonal neighboring gradients. The method has a high success and fast convergence rate and relies much less on hand-tuned hyper-parameters, providing greater universality. It scales linearly (of order O(n)) with dimension and is rotation invariant, thereby overcoming known limitations. The method is presented in two variants C2Min and P2Min, with slightly different control. Their impressive performance is demonstrated by experiments on several benchmark data-sets (ranging from MNIST to Tiny ImageNet) against the state-of-the-art optimizers Adam and Lion.
We present a novel, fast (exponential rate adaption), ab initio (hyper-parameter-free) gradient based optimizer algorithm. The main idea of the method is to adapt the learning rate α by situational awareness, mainly striving for orthogonal neighboring gradients. The method has a high success and fast convergence rate and does not rely on hand-tuned parameters giving it greater universality. It can be applied to problems of any dimensions n and scales only linearly (of order O(n)) with the dimension of the problem. It optimizes convex and non-convex continuous landscapes providing some kind of gradient. In contrast to the Ada-family (AdaGrad, AdaMax, AdaDelta, Adam, etc.) the method is rotation invariant: optimization path and performance are independent of coordinate choices. The impressive performance is demonstrated by extensive experiments on the MNIST benchmark data-set against state-of-the-art optimizers. We name this new class of optimizers after its core idea Exponential Learning Rate Adaption - ELRA. We present it in two variants c2min and p2min with slightly different control. The authors strongly believe that ELRA will open a completely new research direction for gradient descent optimize.
Robuste Lokalisierung und Pfadplanung auf verschiedenen Größenskalen durch fraktale Landmarken
(2026)
In diesem Beitrag wird der Einsatz fraktaler Landmarken zur kamerabasierten Bestimmung von Position und Orientierung einer autonomen robotischen Plattform untersucht. Die Plattform wird dabei innerhalb eines digitalen Zwillings in einem realitätsnahen Szenario simuliert. Ziel ist die robuste und wiederholgenaue Verfolgung einer vom Anwender vorgegebenen Referenztrajektorie. Die in dieser Arbeit genutzen fraktalen Landmarken ermöglichen durch ihre multiskalige Struktur eine zuverlässige Detektion und Posenbestimmung über einen großen Entfernungsbereich hinweg und adressieren damit die Skalierungsprobleme konventioneller Landmarken. In Kombination mit einer splinebasierten Pfadplanung und einer echtzeitfähigen Simulation werden die Auswirkungen der Landmarkengeometrie, der Pfadführung sowie von Bildrauschen auf die Lokalisierungsgenauigkeit analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass der vorgestellte Ansatz eine stabile Posenbestimmung entlang der geplanten Trajektorie erlaubt und sich insbesondere für Anwendungen mit variierenden Arbeitsabständen eignet.

