convolutional neural networks

Einer der Erfolgsfaktoren für die Realisierung von Cloud-Manufacturing-Plattformen ist die Geschwindigkeit, mit der Angebote generiert werden können. Um aus dem Kundenauftrag möglichst automatisiert die Planungsprozesse der Plattform zu unterstützen extrahieren wir Bearbeitungsprozesse aus technischen Zeichnungen mittels eines künstlichen neuronalen Netzes. Dabei werden die Probleme der Multi-Label-Bildklassifikation und eines unsymmetrischen Datensatzes behandelt. Abschließend wird die Leistungsfähigkeit des Datensatzes an den Testdaten demonstriert und ein rekursives Verfahren zur Verbesserung des Systems im laufenden Betrieb beschrieben.

Wire ropes are used in different applications and human life often depend on their integrity. Therefore, technical personnel checks the tightropes on a regular basis but there are some difficulties in detecting damaged areas. Consequently, wire ropes are exchanged rather too early than too late causing avoidable extra costs. In this paper, the project MOBISTAR is presented that combines a magneto-inductive and an optical sensor to detect damages and a software based on Convolutional Neural Networks to evaluate those defects.