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Augmented Reality für die Automatisierung industrieller Prozesse

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Überblick

Client
Internes R&D-Projekt, teils gefördert durch das Nationale Zentrum für Forschung und Entwicklung
Scope of work
Die Entwicklung von Deep-Learning-Algorithmen für 6D Objektlageschätzung, Sprachverbesserung, Keyword-Spotting und Gestenerkennung für die Verwendung auf unserer AR-Plattform für die Automatisierung industrieller Prozesse
Methods
Deep Neural Networks, Bildverarbeitung, Objekterkennung, Bildsegmentierung, 6D Objektlageschätzung, Domain Adaptation, Domain Randomization, Perspective-n-Point, Keyword Spotting, Speech Denoising, Handerkennung und Gestenerkennung

Optimierung der Produktionsprozesse mit AR und ML

Als Teil dieses internen R&D-Projektes, teils gefördert durch das Nationale Zentrum für Forschung und Entwicklung, entwickeln wir ein System für die Rationalisierung von Produktionsprozessen mithilfe von Augmented Reality (AR) und Machine Learning.

Mit unserer Lösung wollen wir die Effizienz Angestellter die mit fortgeschrittenen Produktionsmaschinen arbeiten verbessern, die Wissensvermittlung fördern und das benötigte Level von Training für effektive Servicearbeiten reduzieren. Es kann auch als Ausbildungs-Plattform für neue Mitarbeiter eingesetzt werden.

Lesen Sie mehr über unsere AR-Plattform in unserer nsFlow Case Study.

Kurz gesagt

  • Informationen über das Gerät innerhalb des Fixierfeldes des Anwenders anzeigen
  • Anleitungen bezüglich zyklischer Inspektionen, Setups, Wartung, Service usw. bereitstellen
  • „virtuelle Inspektion” von Geräten mithilfe von visualisierten Lesungen von IoT-Sensoren
  • Fernberatung mit einem Experten, mit der Möglichkeit das erweiterte Bild zu annotieren
  • Navigation des Personals innerhalb des Arbeitsumfeldes
AR for industrial processes

DL-Algorithme für 6D Objektlageschätzung

Wir entwickeln Deep-Learning-Algorithme für 6D Objektlageschätzung, welches auf synthetische Daten, basierend auf CAD-Modellen, gerichtet werden kann, sodass unsere Lösung die Anforderungen der Kunden erfüllen kann. Um die Genauigkeit unserer Methoden in Echtzeit zu gewährleisten sammeln wir Videoaufnahmen mithilfe von Roboterarmen (damit es machbar ist Objekte mit ihrer 3D-Position und Orientierung in jedem Frame zu annotieren).

Wir bilden auch unsere eigene Datenbank für Sprachverbesserung und Keyboard Spotting (auf Englisch und Polnisch) um Lösungen für Speech Denoising und Befehlserkennung zu entwickeln.

Schauen Sie sich ein cooles Projekt an, welches wir eingeführt haben

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