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Friedrich-Alexander-Universität Pattern Recognition Lab PRL
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SmartCT – Erforschung und Entwicklung von Methoden der Künstlichen Intelligenz für ein autonomes Roboter-CT System zur 3D-Digitalisierung beliebiger Objekte

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SmartCT – Erforschung und Entwicklung von Methoden der Künstlichen Intelligenz für ein autonomes Roboter-CT System zur 3D-Digitalisierung beliebiger Objekte

SmartCT - Erforschung und Entwicklung von Methoden der Künstlichen Intelligenz für ein autonomes Roboter-CT System zur 3D-Digitalisierung beliebiger Objekte

(Third Party Funds Group – Overall project)

Overall project:
Project leader: Andreas Maier, Linda-Sophie Schneider
Project members: Linda-Sophie Schneider
Start date: June 1, 2021
End date: May 31, 2024
Acronym: SmartCT
Funding source: Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie (StMWi) (seit 2018)
URL: https://www.pinterguss.de/forschung-entwicklung/smart-ct.html

Abstract

In Vorhaben SmartCT sollen KI-Methoden entwickelt und angewendet werden, die Roboter-CT Systemen ermöglicht, selbstständig, also autonom, die äußeren und inneren Strukturen beliebiger Objekte zu digitalisieren. Diese so erzeugten Daten stellen die Basis von neuartigen, innovativen und datengetriebenen Geschäftsmodellen in vielen Bereichen wie Produktentwicklung, Produktion, Handel, Instandhaltung, Sicherheit und Recycling dar.
Roboter-CT Systeme können beliebige Objekte (Fahrzeugkomponenten, Flugzeugflügel, Batterie-zellen, Versandpaket, etc.) zerstörungsfrei digitalisieren. Diese Systeme sind jedoch hoch komplex und deshalb bisher nur mit großem zeitlichen Aufwand von Experten bedien- und einsetzbar. Roboter-CT Systeme werden deshalb aktuell nur bei großen Unternehmen eingesetzt. Mit Hilfe der in SmartCT entwickelten KI-Methoden soll es möglich werden, dass beliebige Objekte effizient und wirtschaftlich attraktiv digitalisiert werden können, so dass auch kleinere und mittlere Unternehmen die Vorteile dieser Technologie vollständig zugänglich gemacht werden kann. Zugleich wird mit diesem Vorhaben die Akzeptanz roboterbasierter CT-Systeme in der Industrie nachhaltig erhöht.

Publications

    Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
    Lehrstuhl für Mustererkennung (Informatik 5)

    Martensstr. 3
    91058 Erlangen
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