BVAu2022
Am 02. November 2022 auf dem Innovation Campus Lemgo
9:30 Uhr | Registrierung |
10:00 Uhr | Begrüßung |
Volker Lohweg (Tagungsleitung) | |
10:10 Uhr | Keynote |
Salienzerkennung mit neuronalen Netzen zur Qualitätskontrolle am Beispiel der Loch- und Fleckerkennung von Wäsche Franz Kummert Research Institute for Cognition and Robotics (CoR-Lab), Universität Bielefeld | |
10:55 Uhr | Session 1: Quality Inspection |
Anomaly Detection for Automated Visual Inspection: A Review Oliver Rippel, Dorit Merhof Institute of Imaging & Computer Vision, RWTH Aachen Metrik zur Bewertung der Bildqualität bei automatisierten optischen Inspektionsanwendungen Philip Topalis, Marvin Höhner, Fabian Stoller, Milapji Singh Gill Institute of Automation, Helmut-Schmidt-Universität Klassifikation kundenindividueller Druckfehler mit maschinellem Lernen Alexander Dicks BST GmbH | |
12:10 Uhr | Mittagspause |
13:00 Uhr | Session 2: Object Recognition, Deep Learning & Application 1 |
Advanced Feature Extraction Workflow for Few Shot Object Recognition Markus Brüning, Helene Dörksen, Paul Wunderlich inIT – Institute Industrial IT, TH OWL DSGVO-konforme Personendetektion in 3D-LiDAR-Daten mittels Deep Learning Verfahren Dennis Sprute, Tim Westerhold, Florian Hufen, Holger Flatt, Florian Gellert Fraunhofer IOSB-INA Intaglio Style Transfer – Deep Learning für die Banknotenerstellung Julian Bültemeier, Christoph-Alexander Holst, Volker Lohweg inIT – Institute Industrial IT, TH OWL The RRDS, an Improved Animal Experimentation System for more animal welfare and more accurate results Theo Gabloffsky, Alexander Hawlitschka, Ralf Salomon Institute for Microelectronics and Datascience, Universität Rostock | |
14:40 Uhr | Pause |
15:00 Uhr | Session 3: Application 2 & Data Augmentation |
Kombination mehrerer virtueller Laserscanner mit einer einzelnen Kamera und einem Spiegelsystem Christian Gieselmann, Gerrit Bölk, Christopher Godejohann insensiv GmbH A Study on Data Augmentation Techniques for Visual Defect Detection in Manufacturing Shobhit Agarwal1,2, Lars Leyendecker1, Thorben Werner2, Maximilian Motz1, Robert H. Schmitt1,3 1Fraunhofer Institute for Production Technology IPT 2Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL) 3Laboratory for Machine Tools and Production Engineering (WZL), RWTH Aachen Erzeugung synthetischer Trainingsdaten für Machine Vision Quality Gates Iris Gräßler, Michael Hieb, Daniel Roesmann Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn | |
16:15 Uhr | Schlusswort und Ausklang |
17:15 Uhr | Abendveranstaltung: Brauerei Strate (Detmold) - Führung |
18:00 Uhr | Abendveranstaltung: Brauerei Strate (Detmold) - Dinner |