Klassifizierung von Prozesszuständen

Masterarbeit / Bachelorarbeit: Zustandserfassung von Prozesszuständen

Zur Simulation von realen Arbeitsprozessen mittels digitaler Zwillinge, muss der Zustand des realen Zwillings bekannt sein. Insbesondere müssen Zustandsänderungen aus der Interaktion mit dem realen Zwilling erkannt werden. Eine Interaktion kann dabei virtuell mit Augmented Reality oder real erfolgen. Konsequenzen aus der Interaktion können durch digitale Zwillinge simuliert und in Augmented Reality visualisiert werden.

In Rahmen dieser Arbeit soll die Erkennung von Zustandsübergängen im System automatisiert werden. Der Systemzustand kann aus dem Arbeitsprozess hergeleitet werden, z.B. kann der Füllstand einer Wasserflasche aus der Durchflussmenge bei geöffnetem Hahn durch Integration ermittelt werden. Entsprechende Sensoren vorausgesetzt, ist ebenfalls das Auslesen entsprechender Werte aus einer Maschine möglich.

Der Fokus dieser Arbeit besteht in der Erkennung und Klassifizierung von Handlungen bzw. Zuständen. Es soll untersucht werden, welche Messgrößen der Kinect und der HoloLens sich zur Erkennung eignen, und inwieweit sich diese kombinieren lassen, um die Erkennungsrate zu verbessern. Aus den Daten wird durch einen Klassifizierer der Zustand geschätzt.

Anforderungen:

  • Programmierkenntnisse
  • Interesse an Bildverarbeitung
  • Selbstständige Arbeitsweise
  • Kreativität

Die Arbeit untergliedert sich in die folgenden Punkte:

  • Literaturrecherche
  • Daten mit HoloLens und/oder Kinect aufzeichnen und kennzeichnen
  • Daten auf Eignung zur Klassifizierung überprüfen:
  • anhand verschiedener Daten (Gelenkstellungen, Markerpositionen usw.) Zustand schätzen und vergleichen (Supervised Learning)

Stichworte: Künstliche Intelligenz, Digitaler Zwilling, Supervised Learning, Sensor Fusion

Betreuer: Hüsener

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