Anwendungsbereich Maschinen- und Anlagenbau

Plant@Hand3D

  • Intelligente Informationsassistenz in Produktion und Wartung
  • Visualisierung komplexer Produktionsdaten in einem virtuellem 3D-Modell der realen Fertigung
  • Automatisierte Analyse und Bewertung von Maschinen-, Betriebs- und Prozessdaten zur
  • Früherkennung von Störungen
  • Digitale Prädiktion bzw. Simulation von zukünftigen Produktionszuständen

Plant@Hand Montageassistenz

  • Schrittweise Anleitung des Montagearbeiters in komplexen Arbeitsprozessen
  • Visuelle Bereitstellung von relevanten Montageinformationen (Aufgaben, 3D-Modelle, etc.) und Einsatz von Sensorik zur arbeitsbegleitenden Qualitätssicherung und Dokumentation
  • Feinplanung der Arbeitsschritte zur Anleitung und sensorischen Absicherung der Handlungen des Montagearbeiters

Machine@Hand

  • Anzeige von Sensordaten und Informationen für den Wartungstechniker in AR
  • Monitoring und Visualisierung des Produktionsprozesses der Fertigungslinien
  • Visualisierung kritischer Zustände (ggf. bereits im Vorfeld)
  • mobile Datenerfassung zu Aufträgen und deren Abarbeitungszuständen
  • Automatisierte Analyse und Bewertung der Sensordaten (Anomalienerkennung)

Anwendungsbereich Gesundheitswirtschaft

Leitprojekt MED²ICIN

Per Klick zur richtigen Prävention, Diagnose und Therapie: Das ist die Vision des Leitprojekts »MED²ICIN«. Digitale Zwillinge sind in vielen Branchen gängige Praxis. Die Entwicklung eines digitalen Patientenmodells kann die Gesundheitsbranche von Grund auf revolutionieren. Digitale Innovationen in die gesamte Behandlungskette einzubinden, verbessert nicht nur die Patientenversorgung, sondern macht eine gezielte und wirksame Behandlung effizienter und damit kostengünstiger.

Stresserkennung

  • Automatisierte Stresserkennung im beruflichen Umfeld mittels multisensorischer Messung der physikalischen Reaktionen des Körpers zum betrieblichen Gesundheitsmanagement
  • Automatisierte Stressanalyse und -bewertung basierend auf mobiler Sensorik (Stirnband)
  • Analyse und Bewertung von stressauslösenden Aktivitäten und Bedingungen am Arbeitsplatz
  • Umsetzung der im Gesetz geforderten Arbeitsplatzanalyse (ArbSchG §5)
  • Evaluation von stressreduzierenden Maßnahmen am Arbeitsplatz zur Verbesserung der Sicherheit und des Gesundheitsschutzes der Beschäftigten

Autonomer Rollator

  • Mobile Assistenz für Senioren und Patienten
  • Selbständiges Navigieren auf Basis von optischen Markern
  • Erfassung von Gangparametern sowie der Ausführung von Übungen
  • Visualisierung in 3D-Plattformen

Betreuung von Menschen mit Demenz

  • Einsatz neuer Technologien zur Unterstützung von Personen mit Demenz (z.B. Alzheimer) sowie deren Bezugspersonen (Betreuer, Pfleger, Angehörige)
  • Automatisierte Verhaltensanalyse und -bewertung basierend auf mobiler Sensorik (Smartwatches)
  • Erkennung von Verhaltensanomalien
  • Analyse und Bewertung von Aktivitäten, Positionen, Bewegungs- und Schlafverhalten
  • Unterstützende digitalisierte Testverfahren

Data@Hand

  • Open-Stack basiertes Framework zum Training und Einsatz neuronaler Netze
  • Automatische Erzeugung und Konfiguration virtueller Maschinen für verteilte KI-Algorithmen
  • Aktualisierung existierender Modelle basierend auf neuen Datensätzen
  • Anbindung aktueller moderner Visualisierungswerkzeuge

Anwendungsbereich Unterwasser-Bildverarbeitung

Wanderverhalten der Meerforelle

  • Meerforellen schwimmen die Flüsse hinauf, um dort zu laichen. Aufgabe: Zählen von Fischen in kurzen Videosequenzen
  • Reduktion der Auswertungszeit von drei Monaten auf wenige Tage durch den Einsatz der Software
  • Herausforderung: Schwer zu entscheiden zwischen Fischen, Blättern oder anderen Entenfüßen
  • Ansatz: Machine Learning auf aufgefalteten Videosequenzen
  • Erreichte Sensitivität 99,9%, Spezifität 97%.

Fisch-Monitoring

Nicht-invasive Fischüberwachung. Zu beachtende Kriterien:

  • Masse (indirekt ab Größe)
  • Hautkrankheit
  • Augenulkus
  • Fitness und Stressniveau durch Verhalten
  • Zusammenarbeit mit dem IGD-Spin-Off-Unternehmen MonitorFish, das diese Technologie auf den Markt bringt

Bildverbesserung von Unterwasservideos

  • Denoising Autoencodes können für Entfernung von Rauschen und der Farbkorrektur verwendet warden
  • Der Encoder komprimiert das korrupte Eingangsbild zu einer Latent-Space-Repräsentation (Code-Layer)
  • Der Decoder versucht das Bild zu rekonstruieren durch eine Minimierung der Loss-Function von dem Decoder-Output und der Ground-Truth

Anwendungsbereich industrielle Bildverarbeitung

CAD-Modell-basierte, hardwarebeschleunigte Aufmaßbestimmung

  • Teilprojekt IGD: Schnelle 3D-gestützte Geometrierückgewinnung und Szenen-Interpretation mit Hilfe probabilistischer Modelle
  • Aufgabe: Abgleich von Soll- und Input: eingefärbte 3D-Punktwolken
  • Erkennung der Verrohrung (Position, Dimension)
  • Erkennung komplexerer Formen (z.B. Flansche)