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SUMMARY:KI-Entwicklerstammtisch: Robotertechnik und Deep-Learning zur inline-Prüfung von Spritzgussteilen
DESCRIPTION:Referent: Dr. Daniel Garten (KI-Trainer der Modellfabrik Prozessdaten / GFE – Gesellschaft für Fertigungstechnik und Entwicklung Schmalkalden e.V.) \nDer Beitrag behandelt eine KI-gestützte automatisierte Lösung zur optischen Qualitätskontrolle von Spritzgussteilen. Für das Handling der Prüfobjekte (Transfer von der Maschine und Präsentation der Teile in verschiedenen Positionen vor einer Kamera) kommt ein Knickarmroboter zum Einsatz. Die Hard- und Software-Schnittstellen zur Integration in die Spritzgussmaschine werden vorgestellt. Für die KI-Lösung zur Qualitätskontrolle kommt Deep-Learning mittels Convolutional Neural Networks (CNN) zum Einsatz. Dazu wird ein Überblick gegeben\, welche Bibliotheken und SDKs bei der Implementierung zum Einsatz kamen. \n\nDie Zugangsdaten zum Online-Meeting werden Ihnen kurz vor der Veranstaltung via Mail mitgeteilt. \nÜber den KI-Entwicklerstammtisch \nMit dem „KI-Entwicklerstammtisch“ soll ein regionales Veranstaltungsformat für Entwickler von KI-Lösungen geschaffen werden. Im monatlichen Rhythmus wird durch Entwickler aus unterschiedlichen Institutionen jeweils eine konkrete KI-Lösung bzw. ein KI-Entwicklungsprojekt sowohl aus den Perspektiven der Algorithmen- und Modell-Entwickler als auch der Software- und Hardware-Entwickler vorgestellt. \nIm Mittelpunkt steht das gegenseitige Kennenlernen\, die Vernetzung untereinander und vor allem der Wissens- und Erfahrungsaustausch. \nNeben der genannten Zielgruppe ist der „KI-Entwicklerstammtisch“ auch offen für Teilnehmer aus Unternehmen und anderen Einrichtungen\, die einen Einblick in Problemstellungen bei der technischen Umsetzung von KI-Lösungen erhalten und regionale Akteure kennen lernen möchten. \nDie Stammtische finden immer am zweiten Dienstag im Monat statt. Teilnehmer können gern jederzeit Themenvorschläge einbringen.
URL:https://www.zentrum-ilmenau.digital/veranstaltung/ki-entwicklerstammtisch-robotertechnik-und-deep-learning-zur-inline-pruefung-von-spritzgussteilen/
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