2016-12-08 | Anmelden
 
 

Optimierte Analyse von Laserschweißprozessen durch modellbasierte Bildverarbeitung

Standbild des Laserschweißprozesses mit modellierter Ellipse [aus: Kowerko, Danny; Ritter, Marc; Manthey, Robert; John, Björn & Grimm, Michael: Quanti?zierung der geometrischen Eigenschaften von Schmelzzonen bei Laserschweißprozessen]

Standbild des Laserschweißprozesses mit modellierter Ellipse [aus: Kowerko, Danny; Ritter, Marc; Manthey, Robert; John, Björn & Grimm, Michael: Quanti?zierung der geometrischen Eigenschaften von Schmelzzonen bei Laserschweißprozessen]

In Zusammenarbeit mit der 3D Micromac AG fanden Mitarbeiter der Juniorprofessur Media Computing eine Möglichkeit die qualitative Analyse von Laserschweißprozessen zu optimieren. Dies gelang durch die Kombination von modellbasierter Bildverarbeitung mit neuer Kameratechnologie, die Aufnahmen mit 2.000 Bildern pro Sekunde bei einer Auflösung von 1024 ×768 Pixeln erlaubt. Die Ergebnisse dieser Arbeit stellen die Forscher vom 1.- 2. Dezember 2016 auf dem Forum Bildverarbeitung in Karlsruhe vor.

Die 3D Micromac AG ist ein Spezialist auf dem Gebiet der Lasermikrobearbeitung und somit abhängig von präzisen Analysen ihrer Prozesse. Im Mikrometerbereich sind Hochgeschwindigkeitsaufnahmen der Schmelzzone meist die einzige Möglichkeit für die Qualitätseinschätzung. Ein mehrstufiges OpenCV-basiertes Bildverarbeitungsverfahren modellierte dabei mit Hilfe einer Ellipse die Schmelzzone während des Laserschweißprozesses. Die Parameter dieser Ellipse wurden dann als Funktion der Zeit durch lineare Regression approximiert, was Rückschlüsse auf die Auswirkungen verschiedener Faktoren, wie z.B. Laser-, Werkstoff- und Werkzeugparameter auf das Fügeergebnis ermöglicht. Die Arbeit zeigte beispielsweise einen linearen Zusammenhang zwischen der Schmelzzonenfläche und der Laserleistung. Derartige Ableitungen von Gesetzmäßigkeiten sind erweiterbar auf andere Geräteparameter und erlauben künftig eine computergestützte Optimierung dieser Parameter in Bezug auf die gewünschte Schmelzzonengeometrie. Weiterhin soll es möglich sein neue technische Verfahren wie das Pulsen des Inertgasstromes durch Charakterisierung der Schmelzzonendynamik und Lokalisierung ungewollter Artefakte (z.B. Spritzer) zu evaluieren.

Publikation: Kowerko, Danny; Ritter, Marc; Manthey, Robert; John, Björn & Grimm, Michael: Quantifizierung der geometrischen Eigenschaften von Schmelzzonen bei Laserschweißprozessen

 

Stiftungs-Juniorprofessur unter neuer Leitung

Dr. Danny Kowerko

Dr. Danny Kowerko

Zum 01.09.2016 verlässt Prof. Dr. Marc Ritter die Stiftungs-Juniorprofessur Media Computing und nimmt die Professur für Medieninformatik an der Hochschule Mittweida an. Die Projekte der Stiftungsjuniorprofessur begleitet er zukünftig als wissenschaftlicher Berater. Bis zur offiziellen Neubesetzung übernimmt Dr. Danny Kowerko als Interims-Projektleiter die Führung der Juniorprofessur.

Wir wünschen Prof. Dr. Marc Ritter viel Erfolg und alles Gute für seine berufliche Zukunft!

 

Datenreduktion mit geringem Datenverlust in der Videobilderkennung

Überblick von Ähnlichkeitsmaßen bewertet von Mensch und Maschine [aus: Ritter et al: Simplifying Accessibility Without Data Loss: An Exploratory Study on Object Preserving Keyframe Culling, S.9]

Überblick von Ähnlichkeitsmaßen bewertet von Mensch und Maschine [aus: Ritter et al: Simplifying Accessibility Without Data Loss: An Exploratory Study on Object Preserving Keyframe Culling, S.9]

In Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Dr. Gisela Susanne Bahr vom Florida Institute of Technology führte die Stiftungsprofessur Media Computing unter der Leitung von Jun.-Prof. Dr. Marc Ritter eine explorative Studie im Bereich der Bilderkennung in Videomaterial durch. Insbesondere geht es um die Reduzierung von Video-Keyframes unter Erhaltung aller relevanten Objektinstanzen, welche im Rahmen des TrecVid Instance Search Wettbewerbs 2015 [Link] ausgewählt wurden und in vier Stunden Videomaterial der BBC Serie „East Enders“ erkannt werden sollten.

Bei der Analyse von Videomaterial erfolgt zunächst eine Auswahl von einzelnen Keyframes, die repräsentativ für die jeweilige Szene stehen. Um redundante Bilderinhalte zu vermeiden ist die Anzahl der ausgewählten Keyframes pro Szene so gering wie möglich zu halten, was durch eine fehlende Trainigsmöglichkeit des Algorithmus‘ erschwert wird. Im Gegensatz zu anderen Forschern, die eine starre Anzahl von Keyframes auswählen (z.B. ein Keyframe pro Sekunde), entschieden sich die Forscher für eine Auswahlmethode, die sich an der Länge der Szene orientiert, da sich Objektpositionen innerhalb längerer Szenen verändern können. In ihrer Studie sortierten die Forscher dann manuell die übrigen Duplikate aus und versuchten die angewandten Auswahlkriterien objektiv zu evaluieren und mit computergestützten Maßen maschinell nachzustellen. Dabei erreichten sie eine Reduzierung der repräsentativen Keyframes um 84% bei Erhalt von 82% aller Instanzen der auftretenden Objektklassen.

Die Vorstellung der Ergebnisse der Studie erfolgt im Juli diesen Jahres auf der Conference on Human-Computer Interaction International (HCII) in Toronto, Kanada.

Publikation: Ritter, Marc; Kowerko, Danny; Hussein, Hussein; Heinzig, Manuel; Schlosser, Tobias; Manthey, Robert & Bahr, Gisela Susanne: Simplifying Accessibility Without Dataloss: An Exploratory Study on Object Preserving Keyframe Culliung. In: Universal Access in Human-Computer Interaction. Part of Human Computer Interaction International (HCII) 2016, At Toronto, Canada, Volume: LNCS, 12 S. [Link]

 

Framework für die Generierung von Multimedia-Testsets

Original Einzelbild und fehlerhafte Strukturen nach der Verarbeitung (aus: Manthey et al: A Framework For Generation Of Testsets For Recent Multimedia Work ows, S. 7]

Original Einzelbild und fehlerhafte Strukturen nach der Verarbeitung (aus: Manthey et al: A Framework For Generation Of Testsets
For Recent Multimedia Work
ows, S. 7]

Robert Manthey, Steve Conrad und Jun.-Prof. Dr. Marc Ritter von der Stiftungsprofessur Media Computing der Technischen Universität Chemnitz entwicklten ein Framework für die Generierung von Testsets in multimedialen Workflows, das sie im Juli diesen Jahres auf der Conference on Human-Computer Interaction International (HCII) in Toronto, Kanada, präsentieren.

Das Framework bietet Möglichkeiten für die Anwendung verschiedener Funktionen, um Testsequenzen zu generieren, deren Einzelbilder spezielle Muster beinhalten. Diese Muster dienen dazu, nur schwer erkennbare oder nur selten auftretende Fehler im Videomaterial zu provozieren und die erzeugten Sequenzen mit dem Ausgangsmaterial zu vergleichen. Auf diese Weise kann festgestellt werden, ob sich der jeweilige Fehler im Videomaterial befindet ohne eine komplette Sichtung des Originals vornehmen zu müssen. Bisher wurden meist fertige Videoaufnahmen oder Bilder verwendet, die jedoch nicht in ihrer Auflösung etc. an neue Anforderungen angepasst werden konnten ohne dabei Artefakte zu erzeugen und somit Fehler bereits im Testausgangsmaterial zu generieren. Mit dem Framework ist es nun möglich, die Testsets beliebig zu generieren und für die gegebenen Anforderungen zu optimieren.

Publikation: Manthey, Robert; Conrad, Steve & Ritter, Marc: A Framework For Generation of Testsets for Recent Multimedia Workflows. In: Universal Access in Human-Computer Interaction. Part of Human Computer Interaction International (HCII) 2016, Toronto, Canada, Volume: LNCS, 9 S. [Link]

 

Die IPT-Initiative lädt zum 2. Workshop ein

Am 24. Mai 2016 findet von 13 – 17 Uhr das 2. öffentliche Statusmeeting der InnoProfile-Transfer-Initiative localizeIT mit seinen Stiftern und dem Projektträger im ehrwürdigen „Alten Heizhaus“ im Universitätsteil in der Straße der Nationen statt. Im Fokus der Veranstaltung stehen der Rückblick auf die bisherigen Fortschritte und Errungenschaften im Projekt sowie der Ausblick auf das weitere Vorgehen.

Bei Interesse an der Teilnahme am Workshop bitten wir bis zum 20.5.2016 um eine elektronische Anmeldung unter: mc-anmeldung@tu-chemnitz.de.

 

Deutscher Rechenzentrumspreis 2016

digitalfingerprint

Spezizfische Thermalmuster (Quelle: Blog URZ TU Chemnitz)

Zum zweiten Mal in Folge gewann das Universitätsrechenzentrum der TU Chemnitz gemeinsam mit der Juniorprofessur „Media Computing“ den begehrten Deutschen Rechenzentrumspreis. In der Kategorie „Energieeffizienzsteigerungen durch Umbau in einem Bestandsrechenzentrum“ festigte das Universitätsrechenzenrtum seine Postion innerhalb der ingesamt 58 deutschlandweit eingereichten Projekte aus Industrie und Forschung und erreichte damit einen Spitzenplatz.

Gemeinsam mit Jun.-Prof. Dr. Marc Ritter, von der Juniorprofessur „Media Computing“, entwickelte PD Dr. Matthias Vodel, vom Universitätsrechenzentrum, das Forschungsprojekt „Thermal-Fingerprints: Multidimensionale Echtzeitanalyse im Rechenzentrum“. Ziel des Projektes ist es, alle Software-Prozesse im Rechenzentrum präzise zu erkennen und zu klassifizieren. So kann die Klimatisierung der Serverräume energieeffizient den momentanen Anforderungen angepasst werden. Unterschiedliche Prozessinformationen werden dabei zu einem digitalen, thermischen Fingerabdruck verknüpft, der eindeutig und wiedererkennbar ist. Die Klimatisierungssysteme können somit im Idealfall Temperaturspitzen frühzeitig und ressourcenschonend vermeiden. Dadurch wird die Lebensdauer von Rechen- und Speichersystemen gravierend verlängert. Die Wissenschaftler der Juniorprofessur „Media Computing“ modifizieren hierfür ein Software-Framework zur Audio- und Video-Analyse für die Anwendung auf multidimensionale Datenquellen im Rechenzentrum. „Die Generierung und Nutzung thermischer Fingerprints zur Optimierung von Klimatisierungslösungen im Rechenzentrum stellt eine richtungsweisende Innovation dar“, fügt Ritter hinzu.

 

Klassifizierung akustischer Ereignisse zur Unterstützung im Pflegebereich

Mitarbeiter der Juniorprofessur Media Computing und der Intenta GmbH reichten eine Forschungsarbeit zum Thema der Klassifizierung von Audioereignissen, wie Sprache und für den Pflegebereich typische Geräusche, auf der Konferenz für Elektronische Sprachsignalverarbeitung (ESSV) in Leipzig von 2. bis 4. März 2016 ein.

Frequenzspektren von Sprach- sowie nicht-Sprachereignissen [aus: Hussein et al: Acoustic Event Classification for Ambient Assisted Living and Health Environments]

Frequenzspektren von Sprach- sowie nicht-Sprachereignissen [aus: Hussein et al: Acoustic Event Classification for Ambient Assisted Living and Health Environments]

Im Rahmen der Forschung zeichneten die Forscher typische Sprach- sowie nicht-Sprachsequenzen, wie Schreie, brechende Scheiben, Möbelverrücken, etc. mit 58 Probanden auf und annotierten diese manuell. Die Extrahierung der Sprachmerkmale, unterteilt in zeitabhängige und frequenzabhängige Merkmale, ergab, dass Sprachereignisse aufgrund ihrer spektralen Strukturen besser klassifiziert werden können als nicht-Sprachereignisse. Anschließend nutzten die Forscher vielversprechende Klassifikatoren zur Einteilung der akustischen Ereignisse in verschiedene Klassen. Die besten Ergebnisse erreichte dabei der Klassifikator SMO (engl.: sequential minimal optimization) mit 92,5%.

Publikation: Hussein, Hussein; Ritter, Marc; Manthey, Robert & Heinzig, Manuel: Acoustic Event Classification for Ambient Assisted Living and Healthcare Environments. In: Konferenzpaper auf der 27. Konferenz Elektronische Sprachsignalverarbeitung 2016, Leipzig. [Link]

 

Grüße zum neuen Jahr 2016

Vollgetankt mit neuer Energie und Tatendrang melden wir, das Team der InnoProfile-Transfer-Initiative localizeIT, uns im neuen Jahr zurück. Denn wie Johann Wolfgang von Goethe schon sagte:

„Wenn ein Jahr nicht leer verlaufen soll, muss man beizeiten anfangen.“

In diesem Sinne wünschen wir allen inter­essierten Lesern und Part­nern der Ini­tia­tive ein gesun­des und erfol­gre­iches Jahr 2016!

Ihr localizeIT-Team

 

Forschungsabkommen zwischen dem Cornell Lab of Ornithology und der Stiftungsjuniorprofessur

Nach dem 1. Platz bei der Evaluationskampagne DCLDE im Juli 2015 bei der Detektion von Bartenwalen vertiefte Jun.-Prof. Dr. Marc Ritter bei seinem Forschungsaufenthalt am Cornell Lab of Ornithology, Ithaca, USA die gegenseitigen Beziehungen zur Forschung auf dem Gebiet der robusten Lokalisierung von bioakustischen Signalen im Outdoorbereich. Zukünftig ist vor allem die Integration von Studenten und Mitarbeitern der Initiative in gemeinsame Austauschprogramme auf internationalem Niveau angestrebt.

Bei dem Forschungsaufenthalt im November konnte zudem ein automatisches in Cornell entwickeltes Livedetektionssystem in Betrieb genommen werden, das zum Schutz wildlebender Tierarten eingesetzt werden soll. Dazu platzierte das Forscherteam um Prof. Dr. Holger Klinck mit u.a. Mikrofon und Funkantenne ausgestattete Boxen im angrenzenden Waldobservatorium. Mit Hilfe der aktuellen Forschungen im Projekt localizeIt wird zukünftig versucht werden, bisherige Kenntnisse zur Lokalisation akustischer Ereignisse in den Outdoorbereich zu übertragen. Detektoren für diese Zwecke existieren zwar bereits, jedoch gilt es deren Detektionsrate zu optimieren und die Quantität von Falschalarmen zu reduzieren.

Mit dem Ziel die internationale Kollaboration zur bewussten Detektion von bioakustischen Signalen im Outdoorbereich zu vertiefen und den studentischen Austausch anzuregen, befinden sich bereits weitere gemeinsame Projekte mit dem Cornell Lab of Ornithology gegenwärtig in der Antragsphase.

 

RapidMiner – Einladung zum Workshop

Die Juniorprofessur Media Computing veranstaltet eine Workshop-Reihe zum Thema Data-Mining-Tools. In der nächsten Veranstaltung am 09.12.2015 wird von 14:00-16:00 das Softwarewerkzeug „RapidMiner“ vorgestellt. Der Workshop wird von Herrn Maik Benndorf (M.Sc.) durchgeführt, der zur Zeit an der Fakultät Informatik der TU Chemnitz promoviert und als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule Mittweida tätig ist.

Inhaltlich werden folgende Themen fokussiert:

  • Installation & Setup
  • Einführung in Grundfunktionalität sowie Speicherverwaltung
  • Import von Daten
  • Lernen & Klassifikation
  • Anwendung und Validierung
  • Plugins und Erweiterungsmöglichkeiten
  • FAQ

Der Workshop ist frei zugänglich und wendet sich insbesondere an Interessierte innerhalb der InnoProfile-Initiative localizeIT und der beteiligten Institutionen. Veranstaltungsort ist die Technische Universität Chemnitz, Straße der Nationen 62 in 09111 Chemnitz. Aufgrund der begrenzten Teilnehmerzahl ist eine Anmeldung bei Frau Evelyn Lorenz (evelyn.lorenz@informatik.tu-chemnitz.de) bis zum 06.12.2015 erforderlich. Raumnummer und Anfahrtsbeschreibung werden nach erfolgter Anmeldung per E-Mail übermittelt.

 
 
Projektgeber

Gef M BMBF

Gef M BMBF

LocalizeIt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF und die BMBF Innovationsinitiative Unternehmen Region von August 2014 bis Juli 2019 gefördert und durch den Projektträger PtJ betreut.

Projektnehmer

Logo TU trans cropp

Logo MI

Logo MC TRANS

localizeIT ist ein Projekt der
Stiftungsjuniorprofessur Media Computing und der Professur Medieninformatik der Technischen Universität Chemnitz

Forschungspartner

Intenta Logo

3D MicroMag Logo

IBS Logo

Kontakt

Jun.- Prof. Dr. rer. nat. Marc Ritter
Tech­ni­sche Uni­ver­si­tät Chem­nitz
Fakul­tät für Infor­ma­tik
Juniorpro­fes­sur Medi­a Computing
Straße der Natio­nen 62
09111 Chemnitz