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Industrielle Signalverarbeitung : Mustererkennung

Problemangepasste Klassifikation mit unscharfen Methoden erlaubt in vielen Fällen anwendungsorientierte Lösungen. Es werden multidimensionale Fuzzy-Klassifikatoren für industrielle Inspektionsaufgaben erforscht und entwickelt. Dabei wird aufgabenspezifisch das perzeptive Human-Verhalten nachempfunden (optisch, akustisch, taktil/ haptisch).

Laufende Projekte

SoI-II - Authentifizierungsmethoden für Sicherheitsdrucke (Details)

VernISiM - Vernetztes Intelligentes Sicherheitsmonitoring und -management (Details)

MaDiSec - Machine Diagnosis for Security Printing Machines (Details)

SuDaCo - Surface Covert Features Data Coding (Details)

ASkT - Anti-Skimming Technologien (Details)

AutASS - Autonome Antriebstechnik durch Sensorfusion für die intelligente, simulationsbasierte Überwachung & Steuerung von Produktionsanlagen (Details)

Abgeschlossene Projekte

II Digicrack - Intaglio-Inpainting Digicrack (Details)

MMW - Multi-sensorische Mustererkennung an Wertdruckmaschinen (Details)

HapGear - Effektive Implementierung von empfindungsgemäßen taktilen Systemen für die Automobilindustrie (Details)

AmLight - Ambientbeleuchtung im Automotive-Umfeld (Details)

HaSoCo - Hardware/ Software CoDesign im Automotive-Umfeld (Details)

NoteWear - Machbarkeitsstudie zur Verschmutzungsmessung von Banknoten (Details)

FekuBiQu - Entwicklung eines Anlageüberwachungssystems zur Identifizierung von Fehlern auf PE und PP Kunststoffrohroberflächen mit Hilfe von Bildverabreitung- und Sensorfusionsmethoden zur Qualitätssicherung und Rückkopplung auf die Prozessführung (Details)