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    • Data Generation for Deep Learning 

      Russi, Mario (2022-01-25)
      Big Data ist in aller Munde. Häufig sind allerdings gerade die Daten, die einen Mehrwert bringen nur aufwändig zu erhalten. Dazu kommt, dass Daten alleine meistens nicht ausreichen sondern eine Annotierung derer unerlässlich ...
    • Deep Learning für die Industrie: Oder – Wie kommen Fledermäuse in die Produktion? 

      Schmid, Philipp A. E. (2022-06-08)
      AI setzt sich immer stärker im Alltag durch: Übersetzungsprogramme, lustige Fotofilter auf dem Handy oder Fahrassistenzen im Auto. Nun steht der grosse Durchbruch in der produzierenden Industrie an. Perfekte Qualität und ...
    • Deep Learning für die Industrie: Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung und Predictive Maintenance 

      Schmid, Philipp A. E. (2022-06-15)
      Deep Learning für die Industrie - Qualitätskontrolle, Prozessoptimierung und Predictive Maintenance
    • Deepfake für die Industrie 

      Schmid, Philipp A. E. (2022-08-23)
      Wie kann Deepfake in der industriellen Produktion die Qualität verbessern. Einblicke in die Technologie und Beispiele von umgesetzten Lösungen.
    • Deepfake in the lab 

      Schmid, Philipp A. E. (2022-06-07)
      Beyond robotics: automation with AI From visual inspection to predictive quality Synthetic data generation: the breakthrough for AI in the lab
    • Deepfake und Fledermäuse in der Produktion 

      Schmid, Philipp A. E. (2022-06-30)
    • DeepFake for Life Sciences 

      LUONGO, Francesca; NTAVELIS, Evangelos; KASTANIS, Iason; SCHMID, Philipp A.E (2022-05-16)
      Spheroids are three-dimensional cellular aggregates and one of the most common and versatile way to culture cells in 3D. In order to scale laboratory tests, automated processes are needed, including robust classification. ...
    • Digital OPLL-based distributed Brillouin sensing system in optical fibers 

      Chin, Sanghoon; Denis, Séverine; Kundermann, Stefan; Brasch, Victor; Lecomte, Steve (2022-05-23)
      A digital optical phase-locked loop (OPLL) has been implemented to develop a distributed Brillouin sensing system in optical fibers. In our experiment, two commercial semiconductor lasers are phase-locked to each other ...
    • Gemtelligence – 100 Jahre Erfahrung in einer Software 

      Schmid, Philipp A. E. (2022-01-25)
      Wie kann das Wissen und die Erfahrung von verschiedenen Experten in einer Software kombi-niert werden. Industrie 4.0 ist eine hoch interdisziplinäre Domäne. Will man komplexe Lösungen automatisieren braucht es Fachwissen ...
    • Image Synthesis Applications 

      Ntavelis, Evangelos; Shahbazi, Mohamad; Luongo, Francesca; Kastanis, Iason; Timofte, Radu; Danelljan, Martin; Van Gool, Luc (2022-05-12)
      Positional encodings have enabled recent works to train a single adversarial network that can generate images of different scales. However, these approaches are either limited to a set of discrete scales or struggle to ...
    • Machines with Brain – Predictive Maintenance with Deep Neural Networks 

      Schmid, P. A. E. (2019)
      Reliably predicting the place, time and strength of an earthquake - this wish is probably as old as mankind itself. Every machine manufacturer and operator of a plant also wants a reliable prognosis of the end of its service ...
    • Plenoptic Inspection System for Automatic Quality Control of MEMS and Microsystems 

      Kirschmann, Moritz A.; Pierer, Jörg; Steinecker, Alexander; Schmid, Philipp; Erdmann, Arne (2021)
      Optical quality control of MEMS and microsystems is challenging as these structures are micro-scale and three dimensional. Here we lay out different optical systems that can be used for 3D optical quality control in ...
    • Predictive Quality 

      Schmid, Philipp A. E. (2022-06-02)
      Viele produzierende Betriebe haben begonnen Daten von Maschinen und Prüfgeräten zu speichern. Oft lokal auf verschiedenen Computern in unterschiedlichen Formaten und Tabellen. Fallende Preise und die einfache Handhabung ...
    • Schnellste 3D-Vision für die Industrie 

      Schmid, Philipp A. E.; Steinecker, Alexander (2022-01-24)
      Lichtfeldkameras in der Qualitätskontrolle: Mikrotech­nische Kompo­nenten werden immer komplexer und erfordern Präzision. Die drei­dimen­sionale Vermes­sung solcher Teile ist anspruchs­voll. Hier helfen alte Ideen im neuen ...
    • Smart access to small lot manufacturing for systems integration 

      Andersson, D. R.; Gronqvist, H.; Mayora, K.; Tijero, M.; Voirin, G.; Steinke, A.; et al. (2018)
      The three year EU project SMARTER-SI that ends in January 2018 has tested a new concept for small lot manufacturing for SMEs which we call the Cooperative Foundry Model (CFM). During previous research, all RTOs have completed ...
    • SMARTER-SI - Smart Access to Manufacturing for Systems Integration 

      Andersson, D.; Weiler, P.; Mayora, K.; Kunze, M.; Gunzler, R.; Karmann, S.; et al. (2017)
      The three year EU project SMARTER-SI that started in February 2015 has developed and tested a new production platform for smart systems that offer SMEs and 'mid-cap' companies help to manufacture small and medium volumes. ...
    • There is something in the air 

      Kastanis, Iason (2022-03-28)
    • Von Daten zum Nutzen 

      Schmid, Philipp A. E. (2022-06-22)
      Der Workshops wendet sich an Praktiker und Entscheider, vornehmlich aus der produzierenden Industrie. Physische Produkte, Produktionsverfahren oder Dienstleistungen, die mit physischen Objekten in Verbindung stehen, sollten ...