Studienabschlussarbeiten

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Erstellt: Mon, 13 May 2024 23:16:01 +0200 in 0.0537 sec


Ingelmann, Dennis;
Einsatz klassischer maschineller Lernverfahren und Deep-Learning-Algorithmen vor dem Kontext der Oberflächentexturanalyse. - Ilmenau. - 122 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020

Das maschinelle Sehen ist ein sehr interessantes Forschungsgebiet in der digitalen Bildverarbeitung. Um Objekte zuverlässig zu erkennen und zu klassifizieren, werden leistungsstarke Merkmale benötigt. Hierfür wurden zahlreiche Ansätze der Literatur für die Texturanalyse untersucht und an vorhandenen Datensätzen getestet. Für die Klassifikation wurden die klassischen überwachten Klassifikatoren Support-Vektor-Maschine und Random Forest verwendet. Die Ergebnisse aus den Untersuchungen wurden mit vorangegangenen Studien, welche die gleichen Datensätze verwendeten, verglichen. Aufgrund der gleichen Berechnung der Klassifikatoren können die Ergebnisse auf die Zusammensetzung der Merkmalsvektoren und somit auf die Wirksamkeit der verwendeten Texturmerkmale zurückgeführt werden. Des Weiteren wurde das innovative Klassifikationsverfahren Deep Learning vorgestellt und die Leistungsfähigkeit des klassischen sowie des innovativen Ansatzes gegenübergestellt. Die Bewertung der Verfahren erfolgt vor dem Kontext der erreichbaren Erkennungsraten.



Schuhmann, Dominik;
Untersuchungen von Kamerasystemen für den kaskadierten Einsatz in der industriellen Bildverarbeitung. - Ilmenau. - 102 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020

Durch den wachsenden Technologiefortschritt im Markt der Halbleiter-Bildsensoren, gelingt es den Herstellern immer kostengünstigere CMOS Sensoren zu produzieren. Diese überzeugen nicht nur durch die geringen Preise, sondern vor allem durch die wachsenden technischen Eigenschaften. Somit erreichen günstige Kamerasysteme meist gute Bildgebungseigenschaften im Preis-Leistungs-Vergleich. In einem Kamera-Array können mehrere dieser niedrigpreisigen Kamerasysteme angeordnet werden, um dadurch eine Verbesserung der Bildgebungseigenschaften zu erzielen. Dieser Aufbau stellt eine günstige Alternative zu einer monokularen Industriekamera dar. Um verschiedene Kamerasysteme für den Einsatz in einem solchen Szenario zu testen, wird eine Marktanalyse durchgeführt und eine Vorauswahl der möglichen Kamerasystemen getroffen. USB-Webcam-Module sind kostengünstig zu erwerben und durch die Plug and Play Funktion schnell am PC nutzbar. In der vorliegenden Arbeit werden vier USB-Webcam-Module auf photometrische Eigenschaften mittels EMVA 1288 Standard getestet. Da die untersuchten USB-Webcam-Module keinen linearen Systemzusammenhang aufzeigen, konnte nur die Messung der Inhomogenität erfolgreich durchgeführt werden. Die Ergebnisse wurden mit drei weiteren Kameras aus der industriellen Bildverarbeitung verglichen. Des Weiteren wurden die Aufnahmezeiten für die Standardeinstellungen und für angepasste Parameter gemessen. Für die Untersuchungen wurde eine Rangliste anhand der Auswertung einer Ergebnismatrix erstellt. Außerdem wurde der Status des EMVA Messstandes abgebildet und Verbesserungsempfehlun-gen erörtert. Ferner wurde die Anleitung des Messstandes überarbeitet. Schlüsselworte: EMVA 1288, Aufnahmezeit, Marktanalyse CMOS, Kamera-Array, USB-Webcam-Module.



Rüngeling, Sören;
Aufbau und Evaluierung einer Messanordnung zur Bestimmung der Winkelabhängigkeit von multispektral auflösenden Filter-On-Chip Snapshot CMOS-Sensoren. - Ilmenau. - 49 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Bachelorarbeit 2020

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Aufbau und der Evaluierung einer Messanordnung zur Bestimmung der Winkelabhängigkeit von multispektral auflösenden Filter-On-Chip Snapshot CMOS-Sensoren. Ziel der Arbeit ist, neben Aufbau und Evaluierung des Messaufbaus, die Charakterisierung der Filter-On-Chip Snapshot CMOS-Kameras und das Vergleichen und Bewerten verschiedener Messanordnungen. Dazu wurde ein vorhandener Messaufbau durch unterschiedliche bauliche Veränderungen angepasst und die Peakwellenlängenverschiebung und Quanteneffizienz der Bildsensoren gemessen. Anhand dieser Ergebnisse konnte die Tauglichkeit der Messanordnung bestätigt und verbessert werden. Jedoch gab es auch unterschiedliche Fehlerquellen, welche eine Veränderung des gesamten Aufbaues gefordert hätten, was aber nicht Ziel dieser Arbeit ist. Dennoch wurde der vorhandene Aufbau mit einer Lasermessanordnung und einer Messanordnung mit telezentrischem Strahlengang verglichen, um einen Ausblick zur Optimierung zu geben.



Aufstellung der Fehlerkosten und deren Ursachen mit Konzept zur Fehlerkostenreduzierung in der Fertigung von Niederdrucksensoren unter Anwendung von Bildverarbeitungssystemen. - Ilmenau. - 101 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2020

Diese Abschlussarbeit befasst sich mit dem Thema der Fehlerkostenanalyse im Herstellungsprozess der Niederdrucksensoren bei der Robert Bosch Fahrzeugelektrik Eisenach GmbH und der Erstellung eines Konzepts zur Reduzierung eben dieser Fehlerkosten durch einen eventuellen Einsatz eines Bildverarbeitungssystems innerhalb des Fertigungsprozesses. Hierzu ist es notwendig, zu Beginn den aktuellen Stand der bestehenden Fehler und Fehlerkosten für den DS-X3 zu erfassen. Es werden dazu die bekannten Fehlermerkmale, deren Fehlerhäufigkeiten und die entstehenden Fehlerkosten an den einzelnen Stationen analysiert. Mithilfe der Pareto-Analyse werden die größten Fehlerkosten und damit höchsten Einsparpotentiale ermittelt. Diese Daten werden genutzt, um ein Soll-Konzept zur Reduzierung der Fehlerkosten zu erstellen. Angenommen wird dabei, dass ein Bildverarbeitungssystem verwendet werden soll, um die Fehlerkosten zu verringern. Zu diesem Zweck soll ein Vision-Sensor zum Einsatz kommen, der neben der Reduzierung der möglichen Fehlerquellen, die Qualität der Produkte steigern soll. Für die Fehler, bei denen ein Vision-Sensor am geeignetsten erscheint, um die bestehenden Fehler zu reduzieren, wird eine Wirtschaftlichkeitsanalyse durchgeführt. Dazu wird geprüft, ob und ab welchem Zeitpunkt sich der Einbau des Kamerasystems wirtschaftlich auszahlt. Im Ausblick werden weiterführende Maßnahmen erläutert, welche den Rahmen dieser Arbeit überschreiten.



Stolze, Christoph;
Oberflächenprüfung mit Keyence-Bildverarbeitungskomponenten am Beispiel von Mehrschichtverbundrohren mit Aluminiumeinlage. - Ilmenau. - 123 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2019

Gegenstand der vorliegenden Masterarbeit ist die Entwicklung eines optischen Messsystems zur Detektion von Oberflächenfehlern einer Aluminiumschweißnaht in Mehrschichtverbundrohren. Der Herstellungsprozess der Verbundrohre ist eingehend analysiert und der Ort der Fehlerentstehung identifiziert worden. Anhand der minimalen Fehlergrößen wurde ein zur Umsetzung fähiger, optischer Sensor ermittelt und anhand von Laboraufnahmen ein Prüfprogramm entwickelt. Im nächsten Schritt wurde ein Testaufbau für einen praktischen Versuch in der Fertigung geplant und umgesetzt. Die anschließende Konstruktion des Messsystems wird mit Hilfe des konstruktiven Entwicklungsprozesses realisiert. Abschließend ist eine vollständige, technische Dokumentation angefertigt worden.



Weddige, Richard;
Untersuchungen zu Anforderungen und zur Umsetzung der DIN EN ISO 50001:2018 : dargestellt am Beispiel des Sandvik Tooling Supply Werkes Schmalkalden und der Revision der DIN EN ISO 19011:2018. - Ilmenau. - 163 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2019

In der heutigen Zeit spielen der nachhaltige Umgang mit Ressourcen, der Klimawandel, aber auch stetig steigende Energiekosten eine immer größere Rolle in Unternehmen. Durch die Einführung von Energiemanagementsystemen kann der Energieverbrauch in allen Unternehmensbereichen langfristig gesenkt werden, was einen positiven Effekt auf die Umwelt hat und Energiekosten senkt. Engagement und Vorangehen hinsichtlich des Umweltschutzes steigern das Unternehmensimage. Staatliche Anreize, wie die Möglichkeit der Einsparung der Strom- und Energiesteuer, motivieren besonders strom- und energiekostenintensive Unternehmen zur Einführung eines Energiemanagementsystems. Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der DIN EN ISO 50001:2018. Die Norm der Internationalen Organisation für Normung (ISO) dient als Leitfaden zur Einführung und Aufrechterhaltung eines Energiemanagementsystems. Durch die DIN EN ISO 50001:2018 wird die Vorgängerversion des Jahres 2011 abgelöst. Die Unterschiede und Neuerung der Revision werden in einer GAP-Analyse ausgearbeitet. Die Struktur der Norm baut auf der High Level Structure auf, einer einheitlichen Struktur für ISO-Managementsystemnormen, wodurch diese harmonisiert werden. Dadurch lassen sich leichter mehrere Managementsysteme in einem integrierten Managementsystem vereinen, wodurch Redundanz aufgrund inhaltlicher Überschneidungen der Normen reduziert wird. Ein wichtiger Baustein zur fortlaufenden Verbesserung von Managementsystemen aller Art sind Audits. Die DIN EN ISO 19011:2018 ist ein Leitfaden zur Auditierung von Managementsystemen und löst die DIN EN ISO 19011:2011 ab. Im Verlauf der Arbeit werden auch die Anforderungen an diese Norm und deren Neuanforderungen in Bezug auf ihre Vorgängerversion analysiert. Der praktische Teil der Arbeit widmet sich einer GAP-Analyse der erfüllten bzw. nicht erfüllten Anforderungen, hinsichtlich des auf die DIN EN ISO 50001:2018 aufbauenden Energiemanagements der Sandvik Tooling Supply Werke in Schmalkalden. Für Bereiche, die nicht den Standards der neuen Version der Norm entsprechen, werden Verbesserungsvorschläge ausgearbeitet.



Miao, Zaizhuang;
Die Untersuchung des Beschleunigungsansatzes mit der Hilfe von CUDA für Anwendungen in der 3D-Objektverfolgung. - Ilmenau. - 47 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2019

Die Verfolgung von 3D-Objekten ist in wichtigen Bereichen wie der Robotersicht und dem autonomen Fahren weit verbreitet. Gegenwärtig konzentrieren sich viele Forschungen auf die Verbesserung der Geschwindigkeit der 3D-Objektverfolgung und die Echtzeitverfolgung von Objekten. Die Partikel-Filter ist eine sehr effiziente Methode zur Objektverfolgung. In dieser Masterarbeit werden verschiedene Kernalgorithmen verwendet, um die Partikel-Filter auf der GPU zu implementieren. Die beiden Kernalgorithmen (kNN und Octree) zielen hauptsächlich darauf ab, die Nächste-Nachbarn-Punkt zu suchen. Durch Ausführen des gesamten Partikel-Filter-Prozesses auf der GPU wird die Geschwindigkeit der 3D-Objektverfolgung verbessert. Sowohl Knn- als auch Octree-Algorithmen werden durch die parallele Berechnung der GPU beschleunigt, und die Laufgeschwindigkeit ist im Vergleich zur CPU erheblich verbessert. Insbesondere konnte Partikel-Filter mit Octree-Algorithmus die Erkennungsgeschwindigkeit von 0,34 Sekunden / Frame erreichen.



Si, Jinhao;
Programm unter VCWin/WebHMI zur Lösung von Messaufgaben mit einem digitalen Profilprojektor. - Ilmenau. - 132 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2019

Vernetzte Prüfgeräte und Datendigitalisierung sind bedeutungsvoll für die Industrie 4.0 bei der Qualitätssicherung. Ein digitaler Profilprojektor im industriellen Qualitätsmanagement ermöglicht eine berührungslose und präzise Prüfung in wenigen Sekunden. In dieser Arbeit werden Programme entwickelt, um typische Messaufgaben im Werkstattbereich mit dem digitalen Profilprojektor zu lösen, und um die Messdaten zu digitalisieren. Der Bildverarbeitungsrechner vicosys©5300 mit dem integrierten Webserver wird zum Aufbau des digitalen Profilprojektors in dieser Arbeit eingesetzt. Er unterstützt sowohl die Bildverarbeitung und Durchführung des Programms als auch die Möglichkeit der Vernetzung des digitalen Profilprojektors. Die Programme werden zur Lösung von Messaufgaben der industriellen Bildverarbeitung mit der Software vcwin pro und Ruby 1.9 erstellt, und mit einer Bedienoberfläche angerufen. Das konfigurierbare webHMI als Bedienoberfläche dafür steht zur Verfügung. Nach dem Entwurf werden die Programme mit einer Reihe von Werkstücken getestet und debuggt. Stichworte: digitaler Profilprojektor, WebHMI, Messtechnik, Industrie 4.0, vcwin pro



Kowollik, Dennis;
Entwickeln von Strategien zur Stützengenerierung im Metall-Laserschmelzprozess im Hinblick auf ein automatisiertes Entstützen von Metallbauteilen. - Ilmenau. - 105 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2019

Das selektive Laserschmelzen (SLM) ist ein in der Industrie weit verbreitetes additives Fertigungsverfahren zur Erzeugung von Prototypen, Werkzeugen und Kleinserien. in nahezu jeder Geometrie und Komplexität. Dieser Technologie stehen jedoch verfahrensbedingte Einschränkungen gegenüber. Aus Gründen der Stabilität, Festigkeit und Temperaturableitung werden Supportstrukturen benötigt, die zu hohen Kosten bei der Nacharbeit führen. Diese Kosten werden durch einen großen Anteil von manueller Arbeit beim Entfernen verursacht. Ziel dieser Arbeit ist es, den Anteil von manueller Arbeit während der Nacharbeit von Aluminiumbauteilen im Prototypenbau der Daimler AG zu reduzieren. Dies soll mittels eines automatisierten Verfahrens, welches die Entfernung von Supportstrukturen für ein breites Spektrum an Bauteilen ermöglicht, geschehen. Anschließend sollen gewonnene Erkenntnisse in die Ausarbeitung von Maschinenkonzepten einfließen. Zu Beginn wurden die Grundlagen der additiven Fertigung aufgezeigt. Auf der Grundlage von Forderungen wurden in Vorversuchen Verfahren erprobt, welche ein automatisiertes Entfernen ermöglichen. Anhand von positiven Ergebnissen wurde ein chemisches Verfahren gewählt. Mittels festgelegter Kriterien fand eine Bewertung von möglichen Supportarten in Hinblick des chemischen Verfahrens statt, worauf sich eine Optimierung der aus der Bewertung hervorgehenden Supportart anschloss. Mit Hilfe von Versuchsreihen im Labormaßstab wurden zielführende Prozessparameter für die automatisierte Entfernung von Supportstrukturen mittels chemischen Abtragens ermittelt und an Versuchskörpern sowie praxisbezogenen Bauteilen verifiziert. Neben der Machbarkeit wurde außerdem der Einfluss des Verfahrens auf die Maßhaltigkeit und Eigenschaften von Bauteilen untersucht. Erste Maschinenkonzepte für den Kleinserieneinsatz wurden ausgearbeitet. Abschließend wurden wirtschaftliche Potentiale und weitere Maßnahmen aufgezeigt. Es konnte im Labormaßstab gezeigt werden, dass die Entfernung von Supportstrukturen mittels chemischen Abtragens zu positiven Ergebnissen führt. Für den produktiven Einsatz in einer Kleinserie sind jedoch noch weitere Betrachtungen bezüglich der Bauteileigenschaften und Reproduzierbarkeit notwendig, ebenso hinsichtlich der Maschinenparameter.



Jobmann, Sophia;
Fehleridentifizierung im Selektiven Laser Strahlschmelzen (SLM) mit Hilfe der Auswertung von 2D-Bildinformationen durch CNNs. - Ilmenau. - 48 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Masterarbeit 2019

Das selektive Laserschmelzen (SLM) ist ein additives Fertigungsverfahren, bei dem Metallpulver schichtweise auf eine Bauplattform aufgebracht und punktweise durch einen Laser aufgeschmolzen wird. So entstehen Schicht für Schicht vollständige Bauteile. Der Fertigungsprozess wird durch, in die Maschine integrierte, Monitoring Systeme beobachtet und dokumentiert. Nachdem der Prozess abgeschlossen, ist können die Darstellungen der einzelnen Schichten beurteilt werden. In dieser Masterarbeit werden verschiedene Monitoring Systeme vorgestellt, welche bereits in industriellen SLM Maschinen zum Einsatz kommen. Ebenfalls werden Systeme vorgestellt, welche Ansätze für weitere Methoden der Prozessbeobachtung bieten. Im weiteren Verlauf der Arbeit werden Bilddaten aus einer konkreten Maschine, der EOS M290, herangezogen, um diese zur Fehleridentifizierung zu nutzen. Dazu werden einzelne Bilder verschiedenen Fehlerklassen zugeordnet, welche Aufschluss über unterschiedliche Defekte im Bauteil geben. Der zweite Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der maschinellen Zuordnung von Bilddaten in Fehlerklassen. Da der Bauprozess eines einzelnen Bauteils mehrere tausend Schichten haben und somit auch mehrere Bilder umfassen kann, ist es sehr aufwändig diese manuell zu beurteilen und zu sortieren. Um die Bilddaten maschinell zuzuordnen, werden faltende neuronale Netze (CNNs) genutzt. Angewendet werden hier die neuronalen Netze "AlexNet", "GoogLeNet", "VGG16" und "VGG19". Die neuronalen Netze werden mit den vorsortierten Bilddaten trainiert und deren Erkennungsraten werden ermittelt. Abschließend wird eine Aussage über die Eignung von CNNs zur Qualitätsbeurteilung von Bauteilen, die mit dem SLM Verfahren hergestellt wurden, getroffen.