PETRA 2022

Georgios Sopidis, Bernhard Anzengruber und Markus Laube veröffentlichten Projektforschungsergebnisse aus AREA 1 – Maschinelles Wahrnehmen und Bewusstsein auf der 15. ACM International Conference on Pervasive Technologies Related to Assistive Environments – PETRA 2022.

Der Artikel von Georgios stellt ein Assistenzsystem für einen manuellen industriellen Montageprozess vor, das vollständig auf tragbaren Sensoren basiert und Muster von kurzen Reichweiten und Bewegungsaktivitäten der Hände (Mikroaktivitäten) erkennt. Die Leistungsfähigkeit von Deep-Learning-Architekturen wird bei der Erkennung von Schraubaktivitäten mit unterschiedlichen Tools verglichen. Die Klassifikationsleistung für unsere Experimente wird dokumentiert und im letzten Schritt wird eine Erkennung von 91,19 % erreicht, unter Verwendung eines CNN.

Bernhards Artikel untersucht, welche die quantifizierbar besten Datenquellen, Vorverarbeitungsschritte, Funktionen und maschinellen Lernalgorithmen sind, um die korrekte Ausführung eines bestimmten Arbeitsprozesses in der Fertigungsumgebung zu bestimmen.

Der Artikel von Markus stellt ein Online-Assistenzsystem vor, das den Schweißer durch hilfreiche Informationen über die aktuelle Schweißqualität unterstützt, um Kosten, Zeit und Aufwand für einen Fertigungsprozess zu minimieren. Die Schlüsselaufgabe dieser Studie war die mathematische Entschlüsselung und Hervorhebung physikalischer Schweißfähigkeiten zu einer verständlichen Datendarstellung, die den Random-Forest-Klassifikator unterstützt.

Das Paper „Determining Best Hardware, Software and Data Structures for Worker Guidance during a Complex Assembly Task“ wurde mit dem Best Technical Paper Award ausgezeichnet.

“Micro-activity recognition in industrial assembly process with IMU data and deep learning” was coauthored by Georgios Sopidis, Michael Haslgrübler, Behrooz Azadi, Bernhard Anzengruber-Tánase, Abdelrahman Ahmad, Alois Ferscha and Martin Baresch. https://doi.org/10.1145/3529190.3529204

“Determining Best Hardware, Software and Data Structures for Worker Guidance during a Complex Assembly Task” was coauthored by Bernhard Anzengruber-Tanase, Michael Haslgrübler, Georgios Sopidis and Alois Ferscha. https://doi.org/10.1145/3529190.3529200

“Skill Level Detection in Arc Welding towards an Assistance System for Workers” was coauthored by Markus Laube, Michael Haslgrübler, Behrooz Azadi, Bernhard Anzengruber-Tánase and Alois Ferscha.  https://doi.org/10.1145/3529190.3529206