Journal Publikationen
- Performance evaluation of CNN and R-CNN based line by line analysis algorithms for fibre placement defect classification, Production Engineering, Springer, 2023
- Reflectivity and emissivity analysis of thermoplastic CFRP for optimising Xenon heating and thermographic measurements, Composites Part A: Applied Science and Manufacturing, 2022
- Optical material characterisation of prepreg CFRP for improved composite inspection, Applied Composite Materials, Springer, 2022
- Review of image segmentation techniques for layup defect detection in the Automated Fiber Placement process, Journal of Intelligent Manufacturing, Springer, 2021
- Synthetic image data augmentation for fibre layup inspection processes, Journal of Intelligent Manufacturing, Springer, 2021
- Imaging sensor data modelling and evaluation based on optical composite characteristics, The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, Springer, 2021
- Cross-evaluation of a parallel operating SVM - CNN classifier for reliable internal decision-making processes in composite inspection, Journal of Manufacturing Systems, Elsevier, 2021
- Investigations on Explainable Artificial Intelligence methods for the deep learning classification of fibre layup defect in the automated composite manufacturing, Composites Part B: Engineering, Elsevier, 2021
Konferenz Publikationen
- Ressourceneffizientes Fliegen durch intelligente Qualitätssicherung im Fertigungsprozess, Bitkom Roundtable Digitale Luftfahrt, 2022
- Explainability of deep learning classifier decisions for optical detection of manufacturing defects in the Automated Fiber Placement process, Automated Visual Inspection and Machine Vision IV, SPIE, 2021
- Algorithm assessment for layup defect segmentation from laser line scan sensor based image data, Sensors and Smart Structures Technologies for Civil, Mechanical, and Aerospace Systems SPIE, 2020
- Enhancements of an inline QA system for fiber layup processes, International Symposium on Composites Manufacturing for high performance applications, 2018
Patente
- Verfahren, Vorrichtung und Computerprogramm zum Erkennen von Fehlstellen sowie Verfahren und Vorrichtung zum Ablegen von Fasermaterial, DE102022114910A1
- Verfahren zur Parametrisierung eines optischen Detektionssystems sowie Verfahren und Anlage zum Ablegen von Fasermaterial, DE102021119044A1
- Verfahren zur Bewertung der Zuverlässigkeit eines optischen Messsystems, DE102021118877A1
- Verfahren zum Verifizieren eines Qualitätssicherungssystems, DE102020103067A1, DE102020103067B4, EP000003862833A1, EP000003862833B1
- Verfahren zum Kalibrieren sowie Verfahren und Vorrichtung zur Vermessung, DE102018128990A1, DE102018128990B4, EP000003654034A1
- Verfahren zum Erkennen von Fehlstellen sowie Verfahren und Anlage zum Ablegen von Fasermaterial, DE102021118876A1, EP000004123295A1, EP000004123295B1
- Verfahren zum dreidimensionalen Erfassen von Fasermaterial sowie Faserlegeanlage hierzu, DE102019116751A1, DE102019116752A1
- Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln von Fehlstellen von Fasermaterialien, DE102018124079A1, DE102018124079B4, EP000003628473A1, EP000003628473B1
- Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln von Fehlstellen an einem Fasermaterial sowie Faserlegeanlage hierzu, DE102019116750A1, EP000003754605A1
- Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln einer Applikationeigenschaft und Verfahren zur Herstellung einer Faserpreform, DE102020102800A1, DE102020102800B4, EP000003862746A1, EP000003862746B1
- Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen von Oberflächenfehlern, DE102019112317A1, EP000003736556A1
- Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen von Fehlstellen an Fasermaterialien, DE102020111106A1, EP000003900919A1, EP000003900919A4, EP000003900919B1
- Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen von Fehlstellen, DE102021123355A1
- Verfahren und Vorrichtung zum dreidimensionalen Erfassen einer Fasermaterialoberfläche, DE102019112312A1, EP000003753720A1, EP000003736557A1, EP000003736557B1
- Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen der Sensorgüte eines Laserlichtschnittsensors, DE102021114200B3
- Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen der Sensorgüte eines bildgebenden Sensorsystems sowie Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen von Fehlstellen, DE102021116868A1, DE102021116868B4
- Verfahren und Computerprogramm zum Bestimmen der Sensorgüte eines optischen Sensorsystems, DE102021117283A1
- Verfahren und Anlage zur Herstellung eines Faserlaminates aus einem Fasermaterial eines Faserverbundwerkstoffes zur Herstellung eines Faserverbundbauteils, DE102018124080A1, DE102018124080B4, EP000003628474A1
- Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen von Fehlstellen, DE102017116036A1, EP000003432266A1, EP000003432266B1
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