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Particularly for manufactured products subject to aesthetic evaluation, the industrial manufacturing process must be monitored, and visual defects detected. For this purpose, more and more computer vision-integrated inspection systems are being used. In optical inspection based on cameras or range scanners, only a few examples are typically known before novel examples are inspected. Consequently, no large data set of non-defective and defective examples could be used to train a classifier, and methods that work with limited or weak supervision must be applied. For such scenarios, I propose new data-efficient machine learning approaches based on one-class learning that reduce the need for supervision in industrial computer vision tasks. The developed novelty detection model automatically extracts features from the input images and is trained only on available non-defective reference data. On top of the feature extractor, a one-class classifier based on recent developments in deep learning is placed. I evaluate the novelty detector in an industrial inspection scenario and state-of-the-art benchmarks from the machine learning community. In the second part of this work, the model gets improved by using a small number of novel defective examples, and hence, another source of supervision gets incorporated. The targeted real-world inspection unit is based on a camera array and a flashing light illumination, allowing inline capturing of multichannel images at a high rate. Optionally, the integration of range data, such as laser or Lidar signals, is possible by using the developed targetless data fusion method.
IT-Compliance in KMU
(2023)
Nowadays, most digital modulation schemes are based on conventional signal constellations that have no algebraic group, ring, or field properties, e.g. square quadrature-amplitude modulation constellations. Signal constellations with algebraic structure can enhance the system performance. For instance, multidimensional signal constellations based on dense lattices can achieve performance gains due to the dense packing. The algebraic structure enables low-complexity decoding and detection schemes. In this work, signal constellations with algebraic properties and their application in spatial modulation transmission schemes are investigated. Several design approaches of two- and four-dimensional signal constellations based on Gaussian, Eisenstein, and Hurwitz integers are shown. Detection algorithms with reduced complexity are proposed. It is shown, that the proposed Eisenstein and Hurwitz constellations combined with the proposed suboptimal detection can outperform conventional two-dimensional constellations with ML detection.
Nachhaltiges Wirtschaften und insbesondere nachhaltigerer Konsum sind längst als zentrale Herausforderung des 21. Jahrhunderts erkannt worden. Unternehmen und Verbraucher/innen sind dabei gleichermaßen gefordert, sich gegenseitig in Prozessen gemeinsamer Wertschöpfung zu befähigen. Das Potential dieser Prozesse liegt jedoch nicht alleine in einer klugen Mäßigung der Akteure, sondern in einer sichtbaren Aufwertung der vielfältigen nachhaltigen Konsumoptionen. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, liegt darin, Nachhaltigkeit als Qualität für ein breites Spektrum von Konsumgütern erkennbar und erlebbar werden zu lassen. Eine Nachhaltigkeitsdeklarierung kann dabei weit mehr leisten als nur eine weitere visuelle Auszeichnung. Unternehmen können die kulturellen Kontexte von Verbraucher/innen erkennen und zielgerichtet agieren. Dabei können die vielfältigen Möglichkeiten digitaler Medien hilfreich sein. Die vorliegende Arbeit schlägt vor, dies stets mit Blick auf die lebendige Realität auf Anbieter- und Nachfragerseite zu tun.
Die Fähigkeit zur Erzeugung einer nur wenige Nanometer dicken Passivschicht gelingt nichtrostenden Edelstählen aufgrund deren chemischer Zusammensetzung. Die erzielte Korrosionsbeständigkeit wird allerdings darüber hinaus als Systemeigenschaft von einer Vielzahl von weiteren Faktoren beeinflusst. Die vorliegende Arbeit befasst sich fokussiert mit dem Einfluss der schleiftechnischen Oberflächenbearbeitung von zwei ausgesuchten metastabilen austenitischen Legierungen auf deren Korrosionsverhalten.
Obwohl beide Legierungen eine vergleichbare Beständigkeit gemäß der chemischen Zusammensetzung besitzen, kann gezeigt werden, dass infolge von unterschiedlicher Oberflächenbearbeitung und unterschiedlichem Umformgrad eine starke Variation des Korrosionsverhaltens möglich ist. Es kann ebenfalls nachgewiesen werden, dass die Ausprägung und Anzahl von lokalen Oberflächendefekten hierfür verantwortlich ist. Dem eingesetzten Schleifkornwerkstoff kommt hierbei eine besondere Bedeutung zu.
Algorithms and Architectures for Cryptography and Source Coding in Non-Volatile Flash Memories
(2021)
In this work, algorithms and architectures for cryptography and source coding are developed, which are suitable for many resource-constrained embedded systems such as non-volatile flash memories. A new concept for elliptic curve cryptography is presented, which uses an arithmetic over Gaussian integers. Gaussian integers are a subset of the complex numbers with integers as real and imaginary parts. Ordinary modular arithmetic over Gaussian integers is computational expensive. To reduce the complexity, a new arithmetic based on the Montgomery reduction is presented. For the elliptic curve point multiplication, this arithmetic over Gaussian integers improves the computational efficiency, the resistance against side channel attacks, and reduces the memory requirements. Furthermore, an efficient variant of the Lempel-Ziv-Welch (LZW) algorithm for universal lossless data compression is investigated. Instead of one LZW dictionary, this algorithm applies several dictionaries to speed up the encoding process. Two dictionary partitioning techniques are introduced that improve the compression rate and reduce the memory size of this parallel dictionary LZW algorithm.