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In dieser Arbeit wird der Bildbearbeitungsprozess von Dokumenten mithilfe von einem schlicht gehaltenem Neuronalen Netzwerk und Bearbeitungsoperationen optimiert. Ziel ist es, abfotografierte Dokumente zum Drucken aufzubereiten, sodass die Schrift gut lesbar, gerade und nicht verzerrt ist und Störfaktoren herausgefiltert werden. Als API zur Verfügung gestellt, können Bilder von Dokumenten beliebiger Größe und Schriftgröße bearbeitet werden. Während ein unter schlechten Bedingungen schräg aufgenommenes Bild nach Tesseract keine Buchstaben enthält, wird mit dem bearbeiteten Bild davon eine Buchstabenfehlerrate von 0,9% erreicht.
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.
Extensible Authentication Protocol (EAP) bietet eine flexible Möglichkeit zur Authentifizierung von Endgeräten und kann in Kombination mit TLS für eine zertifikatsbasierte Authentifizierung verwendet werden. Motiviert wird diese Arbeit von einer potenziellen Erweiterung für PROFINET, die diese Protokolle einsetzen soll.
Dabei soll eine sicherer EAP-TLS-Protokollstacks für eingebettete Systeme in der Programmiersprache Rust entwickelt werden. Durch das Ownership-System von Rust können Speicherfehler eliminiert werden, ohne dabei auf die positiven Eigenschaften von nativen Sprachen zu verzichten. Es wird ein besonderes Augenmerk auf wie die Verwendung klassischer Rust-Bibliotheken im Umfeld von eingebetteten Systemen, den Einfluss des Speichermodells auf das Design, sowie die Integration von C-Bibliotheken für automatisierte Interoperabilitätstests gelegt.
Das Messstellenbetriebsgesetz sieht bis 2032 einen Pflichteinbau von modernen Messeinrichtungen bzw. intelligenten Messsystemen bei allen Verbrauchern und Erzeugern vor. Des Weiteren ist die Anbindung von regenerativen Erzeugungsanlagen und steuerbaren Verbrauchern sowie die netzdienliche Steuerung dieser Einrichtungen über das Smart Meter Gateway durch das Messstellenbetriebsgesetz vorgeschrieben. Diese netzdienliche Steuerung wird unter dem Begriff CLS-Management zusammengefasst und muss von allen Netzbetreibern und Messstellenbetreibern künftig umgesetzt werden. Im Rahmen der Bachelorarbeit wurde ein Testaufbau mit einem intelligenten Messsystem inklusive entsprechender Steuereinrichtung aufgebaut, um das CLS-Management an einfachen Schalthandlungen zu erproben. Die daraus gewonnenen Erfahrungen sollen dem Messstellenbetreiber dabei helfen, das Thema in der Wirkumgebung platzieren zu können. Ziel dieses Aufbaus ist es, über die Kommunikationsart LTE eine Schalthandlung an einer Steuerbox in der Rolle des externen Marktteilnehmers vornehmen zu können. Für die Umsetzung wird eine entsprechende Software des Gateway Herstellers zur Verfügung gestellt, um die Versuche außerhalb des zertifizierten Bereiches durch-führen zu können.
Als konkreten Anwendungsfall wird im Rahmen der Thesis die Ablösung der Funkrundsteuertechnik durch das CLS-Management betrachtet. Mit dem Rollout der intelligenten Messsystemen müssen künftig die steuerbaren Verbrauchseinrichtungen und regenerativen Erzeugungsanlagen über das Smart Meter Gateway gesteuert werden können. Dies hat gegenüber der Funkrundsteuertechnik den entscheidenden Vorteil, dass die Informationen über eine gesicherte TLS-Verbindungen übertragen werden und durch einen Rückkanal auch Informationen über das korrekte Ausführung der Schalthandlung beim externen Marktteilnehmer ankommen.
Als weiteren Anwendungsfall wird untersucht, wie über ein Smart Meter Gateway außer Steuersignale auch Energiedaten und Sollwerte von externen Marktteilnehmer an Smart Grid Infrastrukturen übertragen werden können, um diese optimal betreiben zu können. Als Grundlage dient hierfür das Micro Grid am INES der Hochschule Offenburg
Emerging applications in soft robotics, wearables, smart consumer products or IoT-devices benefit from soft materials, flexible substrates in conjunction with electronic functionality. Due to high production costs and conformity restrictions, rigid silicon technologies do not meet application requirements in these new domains. However, whenever signal processing becomes too comprehensive, silicon technology must be used for the high-performance computing unit. At the same time, designing everything in flexible or printed electronics using conventional digital logic is not feasible yet due to the limitations of printed technologies in terms of performance, power and integration density. We propose to rather use the strengths of neuromorphic computing architectures consisting in their homogeneous topologies, few building blocks and analog signal processing to be mapped to an inkjet-printed hardware architecture. It has remained a challenge to demonstrate non-linear elements besides weighted aggregation. We demonstrate in this work printed hardware building blocks such as inverter-based comprehensive weight representation and resistive crossbars as well as printed transistor-based activation functions. In addition, we present a learning algorithm developed to train the proposed printed NCS architecture based on specific requirements and constraints of the technology.
Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Evaluation einer Simulationssoftware anhand unterschiedlichen Roboterkinematiken sowie einer virtuellen Inbetriebnahme einer speicherprogrammierbaren Steuerung (SPS) mittels OPC-UA-Kommunikation.
Für die Evaluation der Simulationssoftware wurden drei Roboter verschiedener Hersteller, die die gleiche Aufgabe erfüllen, mit der Simulationssoftware Visual Components simuliert und anschließend in einer realen Umgebung getestet. Für die virtuelle Inbetriebnahme einer SPS mittels OPC-UA-Kommunikation wurde eine virtuelle SPS-gesteuerte Roboter-Fertigungslinie implementiert.
Ergebnis dieser Arbeit sind detaillierte Einarbeitung in die Simulationssoftware Visual Components, strukturierte Offline und Online Roboterprogrammierung und somit Auswertung der Simulationssoftware anhand unterschiedlicher Roboterkinematiken. Bewertung des Datenaustauschs (via OPC-UA) zwischen einer SPS und der Simulationssoftware Visual Components.
Predictive control has great potential in the home energy management domain. However, such controls need reliable predictions of the system dynamics as well as energy consumption and generation, and the actual implementation in the real system is associated with many challenges. This paper presents the implementation of predictive controls for a heat pump with thermal storage in a real single-family house with a photovoltaic rooftop system. The predictive controls make use of a novel cloud camera-based short-term solar energy prediction and an intraday prediction system that includes additional data sources. In addition, machine learning methods were used to model the dynamics of the heating system and predict loads using extensive measured data. The results of the real and simulated operation will be presented.
Eine neue Programmiersprache zu erlernen kann für Anfänger:innen manchmal schwer sein, selbst für Programmiersprachen wie Python, die bekannt dafür sind Einsteigerfreundlich zu sein. Denn selbst wenn die Syntax eines Python Programms schnell verstanden wird, ist oft nicht direkt erkenntlich wie der Code hinter dem Programm funktioniert. Anfänger:innen können dabei auch auf ihre Grenzen stoßen, den Ablauf eines Programmes nur alleine durch den Programmcode zu verstehen. Denn der Text der den Code ausmacht, kann auch nur bis zu einem gewissen Grad vermitteln wie oder was genau abläuft. Um den Ablauf eines Programms besser vermitteln zu können, wird der Code oft z.B. mit Diagrammen visualisiert. Visuelle Elemente können ebenfalls zusätzlich zum Code mehr Unterstützung leisten. Das Thema dieser Arbeit beschäftigt sich mit der Visualisierung von Python Programmen in der Entwicklungsumgebung Visual Studio Code, um Programmieranfänger:innen und Student:innen beim Erlernen der Programmiersprache Python zu unterstützen. Die Entwicklung der Visualisierung beinhaltet, das Erstellen einer Erweiterung in Visual Studio Code, die unter anderem das Debug Adapter Protocol einsetzt um mit dem Python Debugger zu kommunizieren.
In modernen Industrieautomatisierungssysteme kann die IT-Sicherheit nicht mehr ignoriert werden. Um dem Datenverkehr Schutz zu bieten, sind kryptografische Schutzmaßnahmen notwendig. Eine gängige Schutzmaßnahme ist die Verwendung von digitalen Zertifikaten zur Autorisierung und Authentifizierung. Um Zertifikate sicher und geregelt auf Endgeräte zu bringen, ist jedoch eine Public-Key-Infrastructure notwendig. Solche PKIs sind bisher wenig im Umfeld der Industrieautomatisierung untersucht. Das Institut für verlässliche Embedded-Systems der Hochschule Offenburg bietet hierfür eine mögliche Lösung, welche auf einer zentralen Einheit, genannt Credentialing Entity, basiert. Ein Demonstrator dieses Konzepts wurde bereits in den weit verbreiteten Systemprogrammier-sprachen C und C++ implementiert.
Im Rahmen dieser Arbeit wird die Verwendung der modernen speichersicheren Programmiersprache Rust in der Systemprogrammierung als Alternative zu den Domänenführern C/C++ am Beispiel der Implementierung der Credentialing-Entity untersucht. Hierbei werden Aspekte wie die Vorzüge Rusts, dessen Ökosystem und Interoperabilität mit den Marktführern C/C++ untersucht.
Titanium and stainless steel are commonly known as osteosynthesis materials with high strength and good biocompatibility. However, they have the big disadvantage that a second operation for hardware removal is necessary. Although resorbable systems made of polymers or magnesium are increasingly used, they show some severe adverse foreign body reactions or unsatisfying degradation behavior. Therefore, we started to investigate molybdenum as a potential new biodegradable material for osteosynthesis in craniomaxillofacial surgery. To characterize molybdenum as a biocompatible material, we performed in vitro assays in accordance with ISO Norm 10993-5. In four different experimental setups, we showed that pure molybdenum and molybdenum rhenium alloys do not lead to cytotoxicity in human and mouse fibroblasts. We also examined the degradation behavior of molybdenum by carrying out long-term immersion tests (up to 6 months) with molybdenum sheet metal. We showed that molybdenum has sufficient mechanical stability over at least 6 months for implants on the one hand and is subject to very uniform degradation on the other. The results of our experiments are very promising for the development of new resorbable osteosynthesis materials for craniomaxillofacial surgery based on molybdenum.