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Jeder Mensch ist ständig unfreiwillig von einer Flut akustischer Reize umgeben. Diese Situation stellt für Menschen mit Hörverlust eine besondere Herausforderung dar. Menschen mit Hörverlust hören durch Hörgeräte zwar alles verstärkt, jedoch stellt sich die Frage, ob ein Hörgerät lediglich eine einfache Verstärkung von Schallwellen ist oder ob es darüber hinausgehende Funktionen bieten kann.
Die vorliegende Thesis widmet sich der akustischen Szenenanalyse in Hörgeräten, wobei der Schwerpunkt auf der Integration von Machine Learning liegt. Das Ziel besteht darin, eine automatisierte Erkennung und Anpassung an verschiedene akustische Situationen zu ermöglichen. Die Arbeit konzentriert sich insbesondere auf die Analyse grundlegender Szenarien wie: Sprache in Ruhe, absolute Ruhe, Sprache in Störgeräuschen und Störgeräuschen in Audiodaten.
Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist es, eine automatisierte Bildausschnittkontrolle für die Low Code Plattform Intrexx zu implementieren. Diese soll mit Hilfe eines geeigneten Künstliche Intelligenz Frameworks Gesichter in Bildern erkennen und diese anschließend ausschneiden. Die Benutzer*innen sollen die Ausschnitte außerdem noch manuell anpassen können. Die Implementierung erfolgt mittels Typescript innerhalb einer Webkomponente, um eine Verwendung innerhalb von Intrexx zu ermöglichen. Nach einem Vergleich verschiedener technologischer Ansätze hat sich Tensorflow als geeignetes KI-Framework herausgestellt. Im Rahmen einer Performance-Analyse wurden außerdem verschiedene Tensorflow-Modelle miteinander verglichen.
Diese Arbeit befasst sich mit agilen Methodiken zur Konzeption einer Softwarearchitektur. Es wurden Vorgehensweisen der Anforderungserhebung basierend auf themenspezifischer Literatur recherchiert und angewandt. Passend zu den Anforderungen wurden Architektur- und Dokumentationsmittel gewählt, welche die Konzeption der Architektur sowie die Implementierung der geforderten Software zum Erstellen und Ausführen von Lasttests auf softwarebasierten Langzeitarchivsystemen erleichtern sollen. Ein bestehendes Softwaresystem, welches bisher diese Aufgabe übernommen hat, wurde als Grundlage einer Neuentwicklung in Betracht gezogen. Es wurde dahingehend analysiert, aber begründet verworfen. In der Konzeptionsphase wurde eine Lösungsstrategie ermittelt sowie die Struktur der Architektur geplant und dokumentiert. Anhand eines beispielhaften Datenflusses wurde die Realisierbarkeit des Modells nachgewiesen. Auf Basis einer frei zugänglichen Architekturdokumentationsvorlage wurde eine Dokumentation des Konzeptes erstellt, welche einen schnellen Start in die agile Entwicklungsphase ermöglichen soll.
Um ein neues System zur Korrektur des Tool Center Points des Roboterwerkzeugs zu finden, wurde diese Bachelorarbeit von der Firma Badische Staal Enginering angeboten. Das Ziel ist es, die Position und den Winkel des TCP1 des an den Roboter angebrachten Tools zu korrigieren, basierend auf dem Messergebnis des TCP. Für diese Arbeit wurde eine Roboterstation bereitgestellt, die auch mit einer Triangulationskamera ausgestattet war.
Nach einer Analyse und Entwicklung des Systems wurde ein Programm erstellt, das Bewegungen, Messungen und Berechnungen kombiniert. Sobald dieses Korrektursystem entwickelt ist, wird eine Testbasis an die Projektbedingungen angepasst, um seine Zuverlässigkeit und Wiederholbarkeit unter realen Bedingungen zu testen. Diese Arbeit wird in der Testumgebung der Halle der BSW2 Anlagenbau und Ausbildung GmbH durchgeführt.
Memento mori!
(2022)
Das plötzliche Ende des romantischen Komponisten Felix Mendelssohn Bartholdy (1809–1847) gibt uns auch heute noch Rätsel auf. Einiges deutet auf ein rupturiertes zerebrales Aneurysma mit konsekutiver Subarachnoidalblutung hin. Das Quellenmaterial zu den Symptomen seiner Todeskrankheit wird in dieser Arbeit ausführlich vorgestellt und diskutiert. Eine mögliche familiäre Disposition im Sinne eines Ehlers-Danlos-Syndroms Typ IV wird erörtert.
Diese Arbeit befasst sich mit der Redigitalisierung von ausgedruckten Architektur-zeichnungen mit möglichst einfachen Mitteln. So sollen Fotos von herkömmlichen Smartphones die Grundlage für die Extraktion von Maßstab und Raumgeometrien sein.
Der erste der drei Schritte, die das Foto dabei durchläuft, ist die Beseitigung von perspektivischen Verzerrungen (Rektifizierung). Die hierfür benötigten Punkte werden durch ein, in dieser Arbeit trainiertes, Convolutional Neural Network (CNN) detektiert. Die so ermittelten Positionen stellen im zweiten Schritt, der Ermittlung eines Maßstabes, die Grundlage für das Auslesen der Maßzahlen mittels optical character recognition (OCR) dar. Da Räume nicht als solche in Bauzeichnungen eingezeichnet sind, werden im letzten Schritt, zuerst Wände, Türen und Fenster, durch mehrere mathematische Faltungen (convolutions) lokalisiert und innerhalb dieser Elemente, mittels wachsender Regionen, nach Räumen und Fluren gesucht.
Nach dem ein Foto diese Schritte durchlaufen hat, werden die ermittelten Geometrien sowie der Maßstab in einer Liste abgespeichert und im rektifizierten Bild, zusammen mit den berechneten Flächeninhalten, visualisiert. So kann ein Anwender schnell und einfach den Erfolg des Programmoutputs beurteilen.
Eine Versuchsreihe mit einigen Fotos ergab, dass ein Schattenwurf auf dem Papierplan bei Aufnahme des Lichtbildes zu vermeiden ist, da dieser sowohl bei der Auswertung durch das CNN, als auch innerhalb des OCR-Vorgangs zu Problemen führt, die in einigen Fällen eine Rektifizierung oder Maßstabsermittlung verhinderten.
Bei den übrigen fünf Fotos wurden durchschnittlich 31,8 von 32 Räumen detektiert, dabei wurde zwischen zwei und zwölf mal fälschlicherweise die Fensterbank als Fußboden detektiert. Die Standardabweichung der Flächeninhalte aller Räume betrug dabei 0,66 m², werden nur die Räume betrachtet, bei denen die Fensterbank korrekt erkannt wurde, beträgt die Standardabweichung lediglich 0,25 m².
Insgesamt werden die in dieser Arbeit erzielten Ergebnisse als „gut“ eingestuft, es bleiben jedoch auch einige Optimierungsmöglichkeiten an verschiedenen Stellen, besonders bei der Suche nach Räumen, bestehen.
Für die Prognose von Zeitreihen sind bezüglich der Qualität der Vorhersagen heutzutage neuronale Netze und Deep Learning das Mittel der Wahl. LSTM-Netzwerke etablierten sich dazu als eine gut funktionierende Herangehensweise. 2017 wurde der auf Attention basierende Transformer für die Übersetzung von Sprache vorgestellt. Aufgrund seiner Fähigkeit mit sequenziellen Daten zu arbeiten, ist er auch für Zeitreihenprobleme interessant. Diese wissenschaftliche Arbeit befasst sich mit der Vorhersage von Zeitreihen mit einem Transformer. Es wird analysiert, inwiefern sich ein Transformer für Zeitreihenvorhersagen von einem Transformer für Sprachübersetzungen unterscheidet und wie gut die Vorhersagen im Vergleich zu denen eines LSTM-Netzwerkes abschneiden. Dazu werden ein LSTM- und ein Transformer-Netzwerk auf Luftqualitäts- und Wetterdaten in Berlin trainiert, um den Feinstaubgehalt (PM25) in der Luft vorherzusagen. Die Ergebnisse werden mit einem Benchmark-Modell anhand von Evaluationsmetriken verglichen. Anschließend wird evaluiert, wie die Fehler des Transformers reduziert werden können und wie gut der Transformer generalisiert.
Entwicklung und Realisierung eines Konzepts zur Erweiterung des Messbereichs einer Druckmesszelle
(2022)
Die Messung, von Prozessdrücken in industriellen Anlagen, ist heutzutage nicht mehr wegzudenken. Hierbei können während des Betriebs gelegentlich ungewollte Überdrücke auftreten, welche über dem Messbereich der eingesetzten Sensorik liegen. Mit den bisher bekannten Drucksensoren können solche Überdrücke daher nicht detektiert werden. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Konzepts, welches eine Messbereichserweiterung hervorbringt. Mit diesem sollen Drücke bis zu einer messbereichsspezifischen Grenze detektiert werden können.
Im ersten Schritt werden die Kapazitäten der Messzellen der aktuell bestehenden Sensorelektronik aufgenommen und ausgewertet. Aufgrund der Verläufe der gemessenen Kapazitäten, wird der Fokus auf die Auswertung der Referenzkapazität gelegt. Anschließend folgt das Approximieren des Verlaufs der Referenzkapazität durch geeignete mathematische Funktionen und das Entwickeln eines messbereichsübergreifenden Algorithmus. Hierfür wird die Methode der kleinsten Fehlerquadrate angewandt. Nachdem sich ein vielversprechendes Fitting, mittels zwei Polynomen herauskristallisiert hat, erfolgt die softwareseitige Implementierung des Algorithmus für einen Mikrocontroller auf der Sensorelektronik. Im letzten Teil der Arbeit werden Testmessungen durchgeführt, um die approximierten Polynome zu validieren.
Am Ende der Arbeit entsteht eine funktionierende Messbereichserweiterung zur Detektion von Drücken im Überlastbereich. Hierbei wird eine verhältnismäßig hohe Genauigkeit mit wenigen zusätzlichen Messpunkten erzielt.
Ein Testsystem zum Prüfen neuer Komponenten elektromagnetischer Positionsmesssysteme soll durch eine Eigenkalibrierung des gesamten Systems stetig auf seine Genauigkeit geprüft werden, sodass nur noch eine periodische Rekalibrierung des Referenzgerätes erforderlich ist. Mittels Signal-Routing Software soll über die nationale Instrumentenkarte PCIe-6509 des Computers Spannungssignale an eine Hardware Under Test geleitet werden. Über diese Signale können Transistoren auf der Hardware angesteuert werden, die jeweils einem Relais Spannung übergeben können. Je nachdem welches Relais durchgeschalten werden soll, kann der Messwiderstand des gesamten Testsystems oder das Testsystems kalibriert werden. Um tatsächlich Kalibrierungen durchzuführen, wird eine Software erstellt. Mit der Software können die zu benutzenden Gerätschaften eingelesen und über eine Benutzeroberfläche eine Toleranzprüfung der Komponenten vollzogen werden. Hier gilt es eine Toleranzprüfung für den Messwiderstand zu erstellen und den Code dann auf Komponenten des Testsystems zu erweitern. Dafür wird ein kalibriertes Referenzmessgerät benötigt. Dabei wird ein Digitalmultimeter DAQ6510 verwendet, das über ein Multiplex Modul 7708 mit der Hardware verbunden wird. Um später Komponenten des Testsystems wie Frequenz kalibrieren zu können, wird ebenfalls ein Funktionsgenerator integriert und die Software-Codes darauf erweitert. Besteht das Grundkonzept, werden Funktionstests mit einer Messsystemanalyse erbracht und die Leistungsfähigkeit des Konstruktes beurteilt. Anschließend können neue Entwicklungsansätze und Optimierungskonzepte für weitere Abschlussarbeiten erstellt werden.