Fokus Forschung: NWK19-Vortrag: Bestimmung von Objektparametern aus industriellen Bildern mit neuronalen Netzen

Fokus Forschung: NWK19-Vortrag: Bestimmung von Objektparametern aus industriellen Bildern mit neuronalen Netzen

Forschung, Veranstaltungen, NWK, Nachwuchsforschung

Frederic Ringsleben forscht zur industriellen Bildverarbeitung

NWK19-Referent: Frederic Ringsleben

Das Forschungsthema

Ein wichtiger Schritt hin zur Industrie 4.0 ist die Automatisierung von Prozessen, die momentan nicht ohne das menschliche Zutun realisiert werden können. Eine Sparte, in der bereits erste Schritte in diese Richtung unternommen wurden, ist die Halbleiterindustrie. Im Rahmen des Verbundprojekts SemI 4.0 wird im Teilvorhaben der Hochschule Mittweida untersucht, wie die moderne Bildverarbeitung eingesetzt werden kann, um Prozesse zu automatisieren. Ein solcher Prozess ist das Erkennen von Mangelware. Dazu müssen die Bauteile, nach aktuellem Stand, durch einen Qualitätsmanager geprüft werden.

Ein Teilgebiet der Arbeit von Frederic Ringsleben ist es, diesen Prozess zu automatisieren. Die Idee ist es dabei, diesen Prozess zu filmen und anhand des Filmmaterials die Mangelware zu erkennen. Dazu werden sogenannte Smart Kameras oder auch intelligente Kameras eingesetzt, um den Fertigungsprozess zu filmen. Eine Smart Kamera bieten neben der eigentlichen Funktion, der Aufnahme von Videos, auch einen Prozessor, auf dem eigene Programme ausgeführt werden können. Das Ziel ist es, Möglichkeiten zu erforschen wie unabhängig von Umgebungsbedingungen und in Echtzeit fehlerbehaftete Bauteile erkannt werden können. Zu den Umgebungsbedingungen gehört z. B. die Position und die Auflösung der Kamera oder die Lage des Bauteiles.

In der auf der Nachwuchswissenschaftlerkonferenz (NWK19) in Köthen vorgestellten Arbeit werden sogenannte künstliche neuronale Netzwerke eingesetzt, um diese Umgebungsbedingungen zu bestimmen. Diese Netzwerke sind in Verbindung mit dem Begriff künstliche Intelligenz in aller Munde. Dabei handelt es sich um Netze von synthetischen Neuronen, die in ihrer Funktion, dem menschlichem Gehirn ähneln und ebenso lernen können z. B. Mangelware in Bildern zu erkennen. Mit dieser Arbeit konnte die generelle Machbarkeit dieses Ansatzes anhand von künstlich generierten Datensätzen nachgewiesen werden. In den nächsten Schritten soll der Ansatz auf detaillierte Objekte übertragen werden und somit ein weiterer wichtiger Schritt in Richtung Industrie 4.0 unternommen werden.

Der Referent

Frederic Ringsleben studierte an der Hochschule zunächst Informatik (Bachelor) und anschließend Industrial Management (Master). Seit 2016 beschäftigt er sich im Rahmen seiner Promotion mit der industriellen Bildverarbeitung. Betreut wird diese Arbeit durch Prof. Dr. Guido Brunnett (TU Chemnitz) und Prof. Dr. habil. Thomas Haenselmann (HS Mittweida).

 

 

 

 

 

Text: Frederic Ringsleben
Foto: Helmut Hammer