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Original title:
Präskriptive Automatisierung
Original subtitle:
Ein optisches Prüfsystem zur Klassifizierung und automatisierten Nacharbeit mittels Cloud-/Edge-Computing
Translated title:
Prescriptive automation
Translated subtitle:
An optical inspection system for classification and automated rework using cloud/edge computing
Author:
Vater, Johannes Maximilian
Year:
2021
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Informatik
Advisor:
Knoll, Alois (Prof. Dr. habil.)
Referee:
Knoll, Alois (Prof. Dr. habil.); Zäh, Michael (Prof. Dr.)
Language:
de
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAS Maschinenbau
TUM classification:
DAT 260; DAT 815
Abstract:
In der Automobilproduktion spielt die Erkennung und Nacharbeit von Qualitätsabweichungen eine wichtige Rolle. Diese Arbeit untersucht den Einsatz eines Convolutional Neural Network zur optischen Detektion von Schweißfehlern. Zudem wird eine Cloud-/Edge-Architektur konzipiert, wodurch eine vom Fehlerfall abhängige Nacharbeit automatisiert angestoßen werden kann. Diese Konzepte werden anhand der Hairpin-Verschweißung des Antriebstrangs eines Elektrofahrzeugs technisch umgesetzt und validiert.
Translated abstract:
The detection and rework of quality deviations plays an important role in automotive production. This research investigates the application of a Convolutional Neural Network for the optical detection of welding defects. In addition, a cloud/edge architecture is designed, supporting automated rework depending on the failure case. The concepts are technically implemented and validated using the hairpin welding process of an electric vehicle’s drive train.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1576629
Date of submission:
22.12.2020
Oral examination:
21.09.2021
File size:
6221846 bytes
Pages:
209
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210921-1576629-1-4
Last change:
09.11.2021
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