Projekte

Das Kompetenznetzwerk »BeProductive!« bündelt die Kompetenzen der Netzwerkpartner und schafft so die Voraussetzung für die Entwicklung, Erprobung und Etablierung innovativer Produkte und Dienstleistungen im Bereich Informationsassistenz in Produktion und Wartung sowie auch für die Erschließung neuer Märkte.

Der Markt für biometrische Systeme ist jung und entwickelt sich dynamisch. Qualität und Leistungsfähigkeit werden immer besser. Die  einzelnen Produkte unterscheiden sich aber deutlich und die Interoperabilität oder die Standardkonformität von Systemen unterschiedlicher Hersteller ist nicht immer gegeben.

Dank der stetig verbesserten Technologie und dem damit gesteigerten Anwenderkomfort hält die Biometrie Einzug in den Verbrauchermarkt und der Bedarf an biometrischen Systemen steigt zunehmend.

Ziel des Forschungsprojektes c-Space ist, Augmented Reality (AR)-Software für Tablets und Smartphones sowie Mikro-Projektionstechnik stärker zu etablieren und an eine breitere Nutzergruppe heranzuführen. Dabei soll der eigene Erfindungsreichtum durch den Nutzer durch die Umsetzung von 4D Inhalten freigesetzt sowie die 3D Rekonstruktion von realen Szenen über die Zeit (4D), zu nutzen als »virtuelle Bühne«, rekonstruiert werden.

Ziel des Projekts CAxMan ist die Entwicklung von neuartigen Technologien, die den Herstellungsprozess »Additive Layer Manufacturing« – auch 3D-Druck genannt – in den Bereichen der Modellierung und Simulation unterstützen. Diese Art von Herstellungsprozess ermöglicht verschiedene Optimierungen (wie beispielsweise das Einsparen von Material) bei denen eine Simulation die Funktionalität des Bauteils sicherstellen muss.

Im Bereich des Anlagenbaus ist es üblich, in regelmäßigen Abständen den aktuellen Stand der Arbeiten auf der Baustelle zu erfassen. Dies ist erforderlich, da aufgrund von nicht vorhersehbaren Problemen Teile der zu fertigenden Anlage nicht wie geplant realisiert werden. Die im Prozess folgenden Arbeitsschritte erfordern jedoch aktuelle Planungsdaten, etwa für Anschlussstellen von Aggregaten. Traditionell werden diese durch ein aufwändiges, manuelles Aufmaß bestimmt. Eine zurzeit interessante Alternative bietet hochgenaues 3D-Laserscanning.

Das integrierte EU-Projekt (IP) »CloudFlow - Computational Cloud Services and Workflows for Agile Engineering« wird im Rahmen der EU-Forschungsinitiative »Factories of the Future« als eins von sieben cloud-basierten Projekten gefördert. Begleitet wird das Projekt während der gesamten Laufzeit von der Initiative »ICT Innovation for Manufacturing SMEs (I4MS)«, die auch von der EU gefördert wird.

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Das Ziel des CO-VERSATILE-Projekts ist es, eine kritische Masse an Kompetenzen, Technologien und Dienstleistungen zu sammeln und über eine spezielle Plattform verfügbar zu machen, die es der europäischen Fertigungsindustrie ermöglicht, ihre Produktionskapazitäten schnell neu auszurichten und umzuwidmen, um den dringenden und plötzlichen Bedürfnissen gerecht zu werden, die sich aus drastischen Marktveränderungen ergeben, wie sie durch die COVID-19-Pandemie hervorgerufen werden.

In this project, Fraunhofer IDM@NTU is collaborating with the Lee Kong Chian School of Medicine to develop a novel collaborative environment for group based learning in the classroom.

Here, a multi-touch table for group discussions is linked to individual tablets of the students via a wireless client-server architecture. Digital content can be examined, passed between clients, and annotated using both the touch table as well as the tablets. Intuitive touch gestures are used as an easy way of interaction with the learning material provided by the teacher.

Medizinische Bilddaten enthalten anatomische Informationen, die unter Berücksichtigung der Datenmenge vor allem bei radiologischen 3D-Bilddaten nicht mehr manuell in vernünftiger Weise markiert/konturiert werden können. Herausforderung für automatische Verfahren ist, dass sich nicht alle anatomischen Regionen durch deutliche Kontrastunterschiede von der Umgebung abheben. Dennoch sind Radiologen in der Lage, auch solche Bereiche in den Bilddaten zuzuordnen.