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Original title:
Application of Deep Learning for Inspection in Industrial Overhaul Processes 
Translated title:
Anwendung von Deep Learning zur Inspektion bei industriellen Überholungsprozessen 
Year:
2020 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Brügge, Bernd (Prof. Dr.) 
Referee:
Brügge, Bernd (Prof. Dr.); Vogel-Heuser, Birgit (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Keywords:
Automation, Overhaul Processes, Deep Learning, Classification, Damage Detection, Sorting, Bin Picking, Fasteners 
Translated keywords:
Automatisierung, Überholungsprozessen, Deep Learning, Klassifikation, Defekterkennung, Sortierung, Bin Picking, Kleinteile 
TUM classification:
DAT 310d 
Abstract:
Industrial machineries wear down by nature after certain years of operation, which could lead to critical break-down and a costly repair. However, a regular overhauling process can stop the system from wearing down and malfunctioning. Overhauling consists of disassembling, inspecting and reassembling the components to ensure that each part is in serviceable condition. The main workflow of the overhaul process can be generalized to removing, disassembly, cleaning, inspection, replace/repair, reas...    »
 
Translated abstract:
Industriemaschinen nutzen sich nach bestimmten Betriebsjahren von Natur aus ab, was zu kritischen Ausfällen und kostspieligen Reparaturen führen kann. Regelmäßige Wartungssprozesse können jedoch Abnutzungen reduzieren und dadurch auch Ausfallzeiten minimieren. Der Überholungsprozess besteht in der Regel aus der Demontage, Inspektion und Montage der Komponenten, um sicherzustellen, dass sich jedes Teil in einem betriebsbereiten Zustand befindet. Der Hauptarbeitsablauf des Überholungsprozesses kan...    »
 
Oral examination:
03.08.2020 
File size:
67807029 bytes 
Pages:
200 
Last change:
19.10.2020