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Machine Learning for Camera-Based Monitoring of Laser Welding Processes

Hartung, Julia ORCID iD icon 1
1 Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

The increasing use of automated laser welding processes causes high demands on process monitoring. This work demonstrates methods that use a camera mounted on the focussing optics to perform pre-, in-, and post-process monitoring of welding processes. The implementation uses machine learning methods. All algorithms consider the integration into industrial processes. These challenges include a small database, limited industrial manufacturing inference hardware, and user acceptance.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000164716
Veröffentlicht am 22.01.2024
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2024
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1333-9
ISSN: 2190-6629
KITopen-ID: 1000164716
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XVI, 226 S.
Serie Forschungsberichte aus der Industriellen Informationstechnik / Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie ; 32
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Prüfungsdaten 20.09.2023
Prüfungsdatum 20.09.2023
Schlagwörter Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Laserschweißen, Hairpin Technologie, semantische Segmentierung, Qualitätssicherung, machine learning, quality assurance, laser welding, hairpin technology, semantic segmentation, stacked dilated U-Net, CNN
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Heizmann, Michael
Längle, Thomas
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