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75 Jahre Vereinsgeschichte
(2010)
We present an automated pipeline for the generation of synthetic datasets for six-dimension (6D) object pose estimation. Therefore, a completely automated generation process based on predefined settings is developed, which enables the user to create large datasets with a minimum of interaction and which is feasible for applications with a high object variance. The pipeline is based on the Unreal 4 (UE4) game engine and provides a high variation for domain randomization, such as object appearance, ambient lighting, camera-object transformation and distractor density. In addition to the object pose and bounding box, the metadata includes all randomization parameters, which enables further studies on randomization parameter tuning. The developed workflow is adaptable to other 3D objects and UE4 environments. An exemplary dataset is provided including five objects of the Yale-CMU-Berkeley (YCB) object set. The datasets consist of 6 million subsegments using 97 rendering locations in 12 different UE4 environments. Each dataset subsegment includes one RGB image, one depth image and one class segmentation image at pixel-level.
Bussysteme
(2006)
Energietransparenz und optimierter Energieverbrauch durch ganzheitliche Automatisierungskonzepte
(2012)
Die Fallstudie FAYMONVILLE beschäftigt sich damit, wie es dem Familienunternehmen Faymonville aus Ostbelgien gelungen ist, sich zu einem der führenden Hersteller in seiner Branche zu entwickeln. Die gezielte Identifizierung neuer Märkte, die Fokussierung auf die relevanten Kundenbedürfnisse und eine konsistente Produktpolitik mit einem abgestimmten Fertigungskonzept legen die Grundsteine für den Erfolg. Das vorliegende Fallbeispiel zeigt anschaulich, wie es gelingen kann, den prinzipiellen Widerspruch zwischen wirtschaftlicher und kundenindividueller Fertigung erfolgreich aufzulösen.
Hybride Produktionssysteme
(2011)
Während die virtuelle Produktentstehungskette große Gestaltungsfreiräume bietet, ist die reale Produktentstehungskette durch wesentlich mehr Randbedingungen gekennzeichnet, die nicht oder nur ansatzweise beeinflussbar sind. Die Realisierung des aus logistischer Sicht optimalen One-Piece-Flow bei gleichzeitiger Steigerung von Flexibilität und Produktivität sowie des Verschiebens der Grenze des technologisch Machbaren müssen in zukünftigen Forschungsansätzen gleichermaßen betrachtet werden. Die Grenzverschiebung auf Basis der Integration von Technologien ist dabei ein viel versprechender Ansatz, der es in vielen Fällen ermöglicht, in allen genannten Zielrichtungen gleichermaßen Potentiale zu erschließen.
Additive manufacturing (AM) works by creating objects layer by layer in a manner similar to a 2D printer with the “printed” layers stacked on top of each other. The layer-wise manufacturing nature of AM enables fabrication of freeform geometries which cannot be fabricated using conventional manufacturing methods as a one part. Depending on how each layer is created and bonded to the adjacent layers, different AM methods have been developed. In this chapter, the basic terms, common materials, and different methods of AM are described, and their potential applications are discussed.
Mikrokleben
(2005)