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Bildverarbeitung in der Automation - BVAu 2022

BVAu 2022 - Im Herzen Ostwestfalen-Lippe - Auf dem Innovation Campus Lemgo.

Die BVAu 2022 ist das 8. Jahreskolloquium des Instituts für industrielle Informationstechnik (inIT) der Technischen Hochschule Ostwestfalen-Lippe, das die neuesten Entwicklungen und Technologien der Bildverarbeitung im Kontext industrieller Automation fokussiert. Das Ziel der BVAu2022 ist es aufkommende Trends, Forschungsergebnisse und anwendungsorientierte Ergebnisse zu präsentieren. Die BVAu bietet somit ein Forum zur Diskussion zwischen Industrie und Wissenschaft. Unterstützt wird das Kolloquium durch die "Initiative Industrielle Bildverarbeitung OWL".


Das 8. Jahreskolloquium findet dieses Jahr wieder in Präsenz auf dem Innovation Campus Lemgo statt. Wir freuen uns, Sie am 02. November 2022 in Lemgo inmitten von Ostwestfalen-Lippe begrüßen zu dürfen. Registrieren Sie sich hier für die BVAu 2022. Wir konnten dieses Jahr folgendes Programm zusammenstellen; alles Weitere finden Sie auf www.jk-bvau.de!

09:30 Uhr Registrierung

10:00 Uhr Begrüßung

Volker Lohweg (Tagungsleitung)

10:10 Uhr Keynote

Salienzerkennung mit neuronalen Netzen zur Qualitätskontrolle am Beispiel der Loch- und Fleckerkennung von Wäsche
Franz Kummert
Research Institute for Cognition and Robotics (CoR-Lab), Bielefeld University

10:55 Uhr Session 1: Quality Inspection

Anomaly Detection for Automated Visual Inspection: A Review
Oliver Rippel, Dorit Merhof
Institute of Imaging & Computer Vision, RWTH Aachen

Metrik zur Bewertung der Bildqualität bei automatisierten optischen Inspektionsanwendungen
Philip Topalis, Marvin Höhner, Fabian Stoller, Milapji Singh Gill
Institute of Automation, Helmut-Schmidt-Universität

Klassifikation kundenindividueller Druckfehler mit maschinellem Lernen
Alexander Dicks
BST GmbH

12:10 Uhr Mittagspause

13:00 Uhr Session 2: Object Recognition, Deep Learning & Application 1

Advanced Feature Extraction Workflow for Few Shot Object Recognition
Markus Brüning, Helene Dörksen, Paul Wunderlich
inIT – Institute Industrial IT, TH OWL

DSGVO-konforme Personendetektion in 3D-LiDAR-Daten mittels Deep Learning Verfahren
Dennis Sprute, Tim Westerhold, Florian Hufen, Holger Flatt, Florian Gellert
Fraunhofer IOSB-INA

Intaglio Style Transfer – Deep Learning für die Banknotenerstellung
Julian Bültemeier, Christoph-Alexander Holst, Volker Lohweg
inIT – Institute Industrial IT, TH OWL

The RRDS, an Improved Animal Experimentation System for more animal welfare and more accurate results
Theo Gabloffsky, Alexander Hawlitschka, Ralf Salomon
Institute for Microelectronics and Datascience, Universität Rostock

14:40 Uhr Pause

15:00 Uhr Session 3: Application 2 & Data Augmentation

Kombination mehrerer virtueller Laserscanner mit einer einzelnen Kamera und einem Spiegelsystem
Christian Gieselmann, Gerrit Bölk, Christopher Godejohann
insensiv GmbH

A Study on Data Augmentation Techniques for Visual Defect Detection in Manufacturing
Shobhit Agarwal1,2, Lars Leyendecker1, Thorben Werner2, Maximilian Motz1, Robert H. Schmitt1,3
1Fraunhofer Institute for Production Technology IPT
2Information Systems and Machine Learning Lab (ISMLL)
3Laboratory for Machine Tools and Production Engineering (WZL), RWTH Aachen

Erzeugung synthetischer Trainingsdaten für Machine Vision Quality Gates
Iris Gräßler, Michael Hieb, Daniel Roesmann
Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn

16:15 Uhr Schlusswort

17:15 Uhr Abendveranstaltung: Brauerei Strate (Detmold) - Führung

18:00 Uhr Abendveranstaltung: Brauerei Strate (Detmold) - Dinner