Bachelorarbeit BCLR-2019-102

Bibliograph.
Daten
Stach, Marius: Simulation von hängenden Textilien für eine automatische Bilderkennung.
Universität Stuttgart, Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Bachelorarbeit Nr. 102 (2019).
58 Seiten, deutsch.
Kurzfassung

Das Einführen von Textilien in Wasch- und Mangelanlagen muss in der industriellen Textilproduktion bisher von Hand erfolgen und stellt einen ungesunden Arbeitsplatz in heißer und feuchter Umgebung dar. Um diese Aufgabe zu automatisieren sollen Roboter Abhilfe schaffen, welche die Textilien greifen und dabei automatisch erkennen und richtig weiterverarbeiten. Das Ziel dieser Arbeit ist es deshalb, die Form und Lage eines hängenden Textils anhand von Kameradaten zu erkennen. Um dies zu erreichen, werden die Kameradaten mit einer vorher erstellten Datenbank von simulierten Lagen deformierter Textilien abgeglichen. Zuerst wird dazu ein partikelbasierter Modellansatz für das Verhalten von Textilien nach [Eberhardt et al., 1996] vorgestellt. Anhand der dort definierten Energiegleichungen erfolgt mithilfe der Lagrangeschen Betrachtungsweise die Aufstellung der Bewegungsgleichung des Systems in Eigenarbeit. Um diese Bewegungsgleichung effizienter zu lösen, wird anschließend eine Semi-Impliziter Formulierung nach einem Ansatz aus [Baraff und Witkin, 1998] gewählt. Die so berechnete Bewegungsgleichung wird zur Lösung in ein System von Differentialgleichungen erster Ordnung umgeschrieben. Als nächstes wird der Ablauf des fertigen Tools zur automatischen Bilderkennung im Gesamten beschrieben. Danach wird die Implementierung der Simulation sowie des zum Abgleich von Kameradaten und Simulationsergebnissen nötigen Programms vorgestellt. Als letztes werden Ergebnisse aus Laufzeit und numerischen Experimenten vorgestellt sowie ein Ausblick auf mögliche weiterführende Arbeiten gegeben.

Volltext und
andere Links
Volltext
Abteilung(en)Universität Stuttgart, Institut für Parallele und Verteilte Systeme, Simulation großer Systeme
BetreuerMehl, Prof. Miriam; Maier, Benjamin
Eingabedatum24. März 2020
   Publ. Informatik