• Ziel von M3D ist, die gesamte Prozesskette von der mobilen 3D-Erfassung bis hin zum 3D-Druck in einem industriellen Umfeld zu untersuchen. Das enorme Potential von ortsunabhängigen Mobilgeräten und Clouds wird anhand eines konkreten Anwendungsszenarios analysiert und Technologien werden optimiert. Am Beispiel von Bauteilen und Werkstücken in industriellen Anwendungen wird dieses Potential konzeptionell und technologisch untersucht und in prototypischer Form demonstriert.

    Die Prozesskette von der 3D-Erfassung bis zum 3D-Druck ist wie folgt:

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  • Die Montage und Wartung im Maschinen- und Anlagenbau wird im Zuge der verstärkten Produktion von individuell angepassten Produkten in der Industrie 4.0 zunehmend anspruchsvoller. Vom Werker wird ein hohes Maß an Konzentration und Flexibilität gefordert. Machine@Hand unterstützt das Verstehen und die Ausführung komplexer Aufgaben.

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  • Die Ausbildung des Personals auf Schiffen und Offshore-Installationen ist für den maritimen Sektor von höchster Wichtigkeit. Mit der Qualität des Trainings steht und fällt alles in diesem Arbeits- und Wirtschaftsfeld. Zudem wachsen die Anforderungen an den Ausbildungsstand durch neue gesetzliche Vorgaben und die zunehmende Komplexität der technischen Systeme, aber auch durch den kontinuierlichen Trend, Personal auf den Schiffen zu reduzieren.

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  • Die professionelle Wartung und Reparatur komplexer technischer Geräte und Anlagen wird zum unabdingbaren Bestandteil industrieller Leistungsangebote. Bei immer mehr vergleichbaren Angeboten entscheidet immer häufiger der Service nach der Auslieferung.

    Die wachsende Komplexität technischer Geräte und Anlagen, die zunehmend spezifischen Kundenwünsche sowie der Kostendruck auf den internationalen Märkten stellen neue Anforderungen an die Wartung und deren Unterstützung durch multimediale technische Assistenzsysteme und zugehörige Technologien dar.

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  • Die modernen Patienten sind heute sehr heterogen. Sie unterscheiden sich beispielsweise in ihrem Alter, ihrer Muttersprache, den mentalen Fähigkeiten oder der medizinischen und krankheitsspezifischen Vorbildung. Ärzte sind dazu angehalten bei der Diagnose und Therapie auf individuelle Unterschiede des Patienten einzugehen und die Inhalte möglichst verständlich zu vermitteln. Das ist aber für den Arzt in der ihm zur Verfügung stehenden Zeit meist nicht optimal möglich und die vom Patienten gegebenen Informationen sind nicht eindeutig.

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  • Das Miraculous-Life-Projekt hat das Ziel eine innovative, nutzerzentrierte technische Lösung zu entwickeln: den Virtuellen Assistenten (VSP). Er steht Menschen ab dem Rentenalter im Alltag unterstützend zur Seite und verhilft zu mehr Sicherheit. Der VSP soll fast ebenbürtig einem menschlichen Helfer den Alltag erleichtern, indem er menschliches Verhalten und Emotionen ablesen kann und daraus ableitend Hilfestellungen anbietet. Das Zusammenspiel zwischen Mensch und Assistent soll der gewohnten Kommunikation so nahe wie möglich kommen.

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  • Die Gesichtserkennung ist eine unverzichtbare Methode bei der polizeilichen Personenidentifizierung. Die bisherige zweidimensionale Gesichtserkennung hat jedoch noch einige Hindernisse zu überwinden. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn die Identifizierung von Personen auf Foto- bzw. Videoaufnahmen, die in unmittelbarem Zusammenhang mit dem Begehen einer Straftat stehen, erfolgen soll und das Gesicht nicht in einer Frontalansicht aufgenommen wurde.

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  • Das Netzwerk Munitect ist ein Zusammenschluss von Firmen und Forschungseinrichtungen, der die Entwicklung von wirtschaftlich effektiven Munitionsdetektionssystemen für den Unterwassereinsatz vorantreibt. Durch die Kooperation werden die Kompetenzen und die Vielfalt an Erfahrungen aus den unterschiedlichen Branchen der Netzwerkpartner gebündelt und der Erfahrungsaustausch befördert.

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  • Die Sicherung einer hohen Qualität der biometrischen Eingangsdaten ist von entscheidender Bedeutung für die Erkennungsleistung biometrischer Systeme, da Erkennungsfehler insbesondere bei biometrischen Daten geringer Qualität auftreten. NFIQ steht für »NIST Finger Image Quality«-Software. Diese Software ist weithin als die Referenz für die Bewertung der Qualität von Fingerabdruckbildern anerkannt. Das Projekt NFIQ2 entwickelt unter Beteiligung von Anwendern und Industrie eine neue und verbesserte Open-Source-Version von NFIQ.

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