Dig-CirclE

Digitalization in the Circular Economy of high performance Composites

Projekt

Die Datinf GmbH ist IT-Partner im Rahmen des Dig-CirclE-Projekts „Kreislauf von Faser-Kunststoff-Verbunden“. Datinf unterstützt die Projektpartner bei der Einbindung von Geräten zur Automatisierung der Datenerfassung sowie bei der Umsetzung von Qualitätssicherungs- und Messaufgaben. Dabei kommen sowohl klassische Bildverarbeitung als auch Künstliche Intelligenz zum Einsatz.

Projektpartner

Dig-CirclE Projektlogo
Projektlogo
Projektpartner: EFW
EFW
Projektpartner: Fraunhofer IWU
Fraunhofer IWU
Projektpartner: Hightex
Hightex
Projektpartner: LRP
LRP
Projektpartner: TU Chemnitz
TU Chemnitz
Förderhinweis: BMWK
Förderung

Beispiele für Bildverarbeitungsaufgaben

Zentrale Datenbanklösung am Fraunhofer IWU

Entwicklung einer Datenbanklösung zur zentralen Verwaltung von Thermografie-, Ultraschall- und 3D-Scanner-Daten. Geräteanbindungen erfolgen – sofern verfügbar – über herstellerspezifische Software Development Kits (SDKs). Unterstützung bei der automatischen Analyse und Defekterkennung ist ebenfalls implementiert.

Screenshot: Zentrale Datenbanklösung Zentrale Datenbanklösung (Beispielansicht)


Automatische Erkennung von Materialkennzeichnungen

Versuche zur automatischen Erkennung von Materialkennzeichnungen, die aufgrund von Verschmutzungen oder ungünstigen Lichtreflexionen nur teilweise sichtbar sind.

Materialkennzeichnung: Beispielaufnahme Erkennung teilweise verdeckter Kennzeichnungen


Industriekamera-Software für Fahrzeugaufnahmen

Entwicklung einer Aufnahmesoftware für den Einsatz mit einer Industriekamera. Die Software lädt automatisch die passenden Kameraeinstellungen und speichert die Bilder fahrzeugbezogen zur weiteren Verarbeitung.

Aufnahmesoftware mit Industriekamera Aufnahmesoftware für fahrzeugbezogene Datenerfassung


Data Augmentation zur Verbesserung von KI-Modellen

Implementierung von Data-Augmentation-Techniken, um die Generalisierungsfähigkeit der KI-Modelle zu verbessern.

Data Augmentation: Beispiel Beispiel für Data Augmentation


KI-basierte Fehlererkennung an Prüfteilen

Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Erkennung von Fehlern an Prüfteilen.

KI-basierte Klassifikation zur Fehlererkennung Beispiel: KI-basierte Klassifikation

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