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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.
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
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.
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.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer E-Learning Anwendung zum Peer-to-Peer Algorithmus Content Addressable Network (CAN). Ein CAN ist eine verteilte Hashtabelle zur dezentralen Verwaltung von Daten in Form von Schlüssel-Wert Paaren. Zweck der Anwendung ist eine didaktisch sinnvolle Aufbereitung und Darstellung der grundlegenden Abläufe im CAN. Die Anwendung simuliert ein CAN und bietet ein grafisches Interface zur Interaktion. Die Anwendung soll unterstützend im Rahmen des Moduls Advanced Networking im Informatik Master an der Hochschule Offenburg eingesetzt werden.
Die Bachelorarbeit wurde im Rahmen einer Äquivalenz mit der Ingenieurschule INSA Straßburg geschrieben. Zum Thema wurde eine Projektarbeit im Auftrag der Kriminalpolizei mit einer Bearbeitungszeit von drei Semestern. Aufgabenstellung war es, einen Überblick eines Tatorts ohne menschlichen Eingriff zu verschaffen. Noch heute müssen die Polizisten den Tatort betreten, um Beweisspuren zu sammeln. Das Problem hierbei ist, dass dadurch Hinweise fast systematisch verloren gehen.
Mit einem ferngesteuerten Luftschiff sollte diese Aufgabenstellung gemeistert werden. Die Arbeit beschäftigt sich spezifisch mit dem Entwurf eines integrierten Kamerasystems und mit der Implementierung der Elektronik im Gesamtsystem für einen ersten Prototypen. Auf die Konzeptionierung der Fortbewegung und des Flugobjekts wird somit nicht in Detail eingegangen. Diese Aspekte werden bei der Erstellung des Lastenhefts geschildert und bei Berührungspunkten mit dem im Fokus stehenden Themengebiet erklärt.
Auf struktureller Ebene wird wie gefolgt vorgegangen: Die technischen Lösungen werden abgewogen, getestet und progressiv zusammengeführt. Zum Ende der Bearbeitungszeit können ferngesteuert Bilder und Panoramen aufgenommen und der Tatort live mit einem Video-Feedback observiert werden. Die Elektronik wurde, nach Erarbeitung der elektronischen Architektur, mithilfe einer gedruckten Leiterplatte kompakt in der Gondel des Luftschiffs integriert. Mit zahlreichen Optimierungsperspektiven wurde der erste Prototyp fertiggestellt und das Ziel dieser Arbeit erreicht.
Implementierung und Automatisierung von Performance-Tests aus den Erkenntnissen von Last-Tests
(2021)
Die Website des bayerischen Fußball-Verbandes hatte anfangs Performance Probleme, weshalb es zu Abstürzen der Seite kam. Um das Problem zu lösen wurden Last-Tests eingeführt. Diese können allerdings nicht immer ausgeführt werden, weshalb ein Performance-Test erstellt werden soll. In dieser Arbeit wird das Verhalten von Webservern unter Last analysiert, um einen Performance-Test zu entwickeln.
Um das Verhalten beurteilen zu können, wurden auf einem lokalen Computer Last-Tests ausgeführt und analysiert. Dabei fiel auf, dass die Steigung der Response Time nicht linear ansteigt im Vergleich zu den virtuellen Usern. Die Funktion steigt ab einem gewissen Punkt stark und nähert sich einer Asymptote an. Dieser Punkt ist durch eine Formel berechenbar.
Aus diesen Ergebnissen wurde eine Berechnungsformel entwickelt, die anhand von Messungen die Performance einer Website berechnen kann. Die Formel wurde in ein Testskript integriert, das die Website Ressourcen automatisch scannt und die Messungen ausführt. Der erstellte Test wird zum Schluss ausgeführt und teilweise automatisiert.
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.
Seit 2009 nimmt das Team ”magmaOffenburg” an der 3D-Simulationsliga des RoboCups teil. Für das erfolgreiche Abschneiden in Turnieren ist die Qualität der erlernten Bewegungsabläufe ein zentraler Faktor. Bisher wurden genetische Algorithmen verwendet, um verschiedenste Aktionen zu erlernen sowie zu optimieren. In dieser Arbeit wird der Deep Reinforcement Learning Algorithmus Proximal Policy Optimization für das Erlernen bestimmter Bewegungen verwendet. Um ein Verständnis für dessen einflussreichen Parameter zu erhalten, werden Größen wie paralleles Lernen, Hyperparameter, Netzwerktopologie, Größe des Observationspace sowie asynchronem Lernen anhand dem Kicken aus dem Stand evaluiert. Durch die Ergebnisse der Evaluierung konnte der erlernte Kick signifikant verbessert werden und sein genetisch erlerntes Gegenstück im Spiel ablösen. Drüber hinaus wurden die Erkenntnisse anhand dem Laufen lernen evaluiert und Zusammenhänge bzw. Unterschiede der zwei Lernprobleme festgestellt.