Industriekooperationen

von FORWISS

Ausgewählte Beispiele

FORWISS

Eckdaten

Gründung: 1988 als erster Bayerischer Forschungsverbund mit degressiver Anschubfinanzierung

Rechtsform bis Ende 2000 Institut der drei Universitäten

• Erlangen-Nürnberg, Passau, TU München

Von 2001 bis 2004 • Forschungseinrichtung an der Universität Passau

• ohne staatliche Zusatzfinanzierung

Seit 2005 • Institut für Softwaresysteme in technischen Anwendungen der

Informatik (FORWISS Passau)

Institutsleiter seit 01.06.2012: Prof. Dr. Tomas Sauer

FORWISS Passau

Mitarbeiterentwicklung

0

5

10

15

20

25

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

Mitarbeiterentwicklung

FORWISS Passau

Arbeitsgebiete

Digitale Bild- und Signalverarbeitung

• Allgemein – Bildsegmentierung

– Prototypmatching

– Mustererkennung

– Multisensorielle Auswertung

– Echtzeitanwendungen

• Optische Messtechnik

– Kamerakalibrierung

– Stereovermessung

– Subpixelgenaue Vermessung

• Sensordatenfusion

• Phasen schiebende Deflektometrie

FORWISS Passau

Arbeitsgebiete

CAD-Systeme: Softwareentwicklung für

• die Aufbereitung von Daten für Additive Fertigungsverfahren

• die Ansteuerung von 3D-Druckern

• Oberflächenmodellierung und Rückführung in CAD-Systeme

• Methoden zur Deformationskompensation

Angewandte Mathematik (Prof. Sauer)

• Steuerung von CNC-Werkzeugmaschinen

• Biosignalverarbeitung

• Geometriedesign von Zahnrädern

• Geometrische Datenverarbeitung

• Segmentierung von Industrie-CT-Daten

FORWISS Passau

Projekte in der Bild- und Signalverarbeitung

Laufende Projekte

• Projekte in Zusammenarbeit mit Micro-Epsilon-Messtechnik

• Intentionserkennung von Fahrradfahrern (DFG)

• Fremdkörperdetektion und Qualitätssicherung in der

Lebensmittelkontrolle mittels Röntgentechnik (IuK mit

Mesutronic GmbH)

• FlyFlect3D (Bayerische Forschungsstiftung mit Micro-Epsilon)

• Visit (Interreg By-A)

• Vorausschauende Instandhaltung und Qualitätssicherung in der

Rohteilbearbeitung (IuK mit R. Scheuchl GmbH)

• Big Picture (Kooperation mit Fraunhofer IIS)

• Kooperatives Hochautomatisiertes Fahren, Ko-HAF (BMWi)

FORWISS Passau

Projekte im Bereich CAD

Laufende Projekte

• Zusammenarbeit mit voxeljet: Verfahrensgerechte

Datenaufbereitung und Ansteuerung von 3D-Sanddruckern

• TFP-HyMat (Interreg By-A)

• Deformationskompensation (EOS GmbH)

Bildverarbeitung

ANGIO (1992…)

Highlights

• Diagnoseunterstützung für den Mediziner

• Dreidimensionale, drehbare Rekonstruktion des Gefäßbaums

• Darstellung der Gefäßquerschnitte mit Stenosegradabschätzung

• Auf Gefäße beschränktes MIP (Ausblenden irrelevanter Gewebeteile)

• Darstellung von Schnittebenen senkrecht zur Gefäßrichtung

MIP 3D-Rekonstruktion Multi-Planar-Rekonstruktion

Bildverarbeitung

PReVENT (2004-2008)

Projektsumme: 55 Mio €

EU-Förderung: 29,8 Mio €

51 Partner:

• 12 OEMs

• 16 Zulieferer

• 23 Institute u.a.

Ziel: Entwicklung und Demonstration von präventiven Sicherheitstechnologien

Präventive Sicherheitsmaßnahmen helfen dem Fahrer - eine sichere Geschwindigkeit und einen sicheren Abstand einzuhalten,

- die Spur zu halten,

- gefährliche Manöver zu vermeiden,

- Kreuzungen sicher zu passieren,

- Kollisionen mit verletzlichen Verkehrsteilnehmern zu vermeiden,

- und die Folgen eines Unfalls zu verringern.

Bildverarbeitung

IP PReVENT: Teilprojekt COMPOSE

Ziel: Unfallfolgenverminderung und Schutzmechanismen für VRU

Fokus:

• Frontalzusammenstöße

• Maßnahmen, die in der letzten Sekunde vor einem Aufprall ergriffen

werden

(a)

(c)

(e)

(d) (b)

a) FIR Camera

b) IBEO Laserscanner

c) Long Range Radar

d) Short Range Radar

e) Video Camera (nur

Display)

Bildverarbeitung

IP PReVENT: Exhibition

Bildverarbeitung

Ko-PER (2010-13): Fahrzeugeigenlokalisierung

Globale Positionsgenauigkeit < 1 m

Globale Orientierungsgenauigkeit < 1°

Echtzeitfähig: Zykluszeit < 10 ms

Bildverarbeitung

interactIVe (2010-13): Fahrbahnranderkennung

• Partikelfilter

• DCT

• Texturmerkmale

• Objekterkennung

• Kompensation der Fahrbahnmarkierungen

Ko-HAF: Projektpartner

Automobil-

hersteller Zulieferer KMU

Öffentliche

Institutionen Forschungs-

einrichtungen

AP1 – Kollektive Perzeption

Aggre-gation (B)

Fahrzeugdaten Eingangsspeicher

OpenDrive

3DM Erfassungsfahrzeug

Referenz- karte

Elemente des Umfeldmodells

Ab-gleich

Ko-HAF Versuchsfahrzeuge

(A) Parser

Geschichtete Karte

(C)

Geschichtete Karte (partnerindividuell)

AP

1- Ko

mm

un

ikation

sbo

x

Safety Server als zusätzlicher Sensor für Lokalisierung und

statisches Umfeldmodell

Funktionsentwicklung für Normal- und Notbetrieb

setzt auf Daten aus dem Safety Server

AP1 – Zwischenergebnisse: Testgebiet

definiert und vermessen

Reference Map XML / OpenDrive Teststrecke um Frankfurt

Bildverarbeitung

Inspektion spiegelnder Oberflächen

Verfahren: Deflektometrie

• Lackfehlerkontrolle

• vollflächig auf der Karosse

• im Linientakt

Bildverarbeitung

X-Scope-M: Fremdkörperdetektion in Röntgenbildern

Zweistufiges Verfahren: Trainings- und Klassifikationsphase

• typisches Beispiel für ein locker verpacktes Produkt

Pralinen können sich frei im Beutel bewegen

Pralinen können übereinander liegen

• Fremdkörper müssen unabhängig von der Verteilung der Pralinen im Beutel erkannt werden

CAD-Anwendungen

3D-Kunststoffdruck

CAD-Anwendungen

Sand-Grossdruck

Bildverarbeitung

Büstenrekonstruktion

Wenige Aufnahmen

Erstellung von Facetten

Fusion von Facetten

Maßgenaue Büste

Bildverarbeitung

3D-Rekonstruktion aus Stereobildern

CAD-Anwendungen

IDe3D

Intelligente Deformationskompensation im 3D-Druck

Ziel: Bauteile so vordeformieren, dass die gewünschten Maße entstehen

Blockierte Schwindung

Bildverarbeitung

OptInspect: Fremdkörper- und Kollisionserkennung

• grün: auf das Bild gelegte Objektränder (Idealverlauf)

• blau: im Bild als korrekte Objektränder erkannte Konturen

• rot: als Fehler erkannte Konturen

Bildverarbeitung

OptInspect: Ausgehendes Pulver

• zwei Phasen: Belichtung und Beschichtung

• Differenzbild und Auswertung auf einzelnen Kacheln