Titel: | Entwicklung einer mit 3D-Modellen trainierten Multi-Objekt Detektion für kollaborierende Roboter | Sprache: | Deutsch | Autorenschaft: | Bloch, Andreas | Schlagwörter: | Objektdetektion; Deep Learning; Kollaborative Arbeit; Vormontagelinie; Mini-Factory; 3D-Modelle; 3DExperience-Plattform; Creative Experience; Object detection; collaborative work; pre-assembly line; 3D-models; 3DExperience Platform | Erscheinungsdatum: | 23-Okt-2024 | Zusammenfassung: | Die Mini-Factory ist eine Vormontagelinie, die kollaborativ die Umsetzung verschiedener Anwendungsfälle ermöglicht. Für die Mini-Factory wird eine Objektdetektion entwickelt, die auf Deep Learning Ansätzen basiert. Zum Vergleich werden einstufige- und zweistufige Deep Learning Ansätze genutzt. Der benötigte Datensatz wird mit der 3DExcite Creative Experience App basierend auf 3D-Modellen erzeugt. The Mini-Factory is a pre-assembly line that enables the implementation of various applications in collaborative fashion. For the Mini-Factory, an object detection system based on deep learning approaches is being developed. For comparison, one-step and two-step deep learning approaches are used. The required data set is generated with the 3DExcite Creative Experience App based on 3D models. |
URI: | https://hdl.handle.net/20.500.12738/16424 | Einrichtung: | Department Informations- und Elektrotechnik Fakultät Technik und Informatik |
Dokumenttyp: | Abschlussarbeit | Abschlussarbeitentyp: | Masterarbeit | Hauptgutachter*in: | Leutelt, Lutz | Gutachter*in der Arbeit: | Schädler, Kristina |
Enthalten in den Sammlungen: | Theses |
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MA_Entwicklung einer mit 3D-Modellen trainierten Multi-Objekt Detektion für kollaborierende Roboter_geschwärzt.pdf | 2.7 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
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