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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Real-Time Object Detection for Smart Connected Worker in 3D Printing

verfasst von : Shijie Bian, Tiancheng Lin, Chen Li, Yongwei Fu, Mengrui Jiang, Tongzi Wu, Xiyi Hang, Bingbing Li

Erschienen in: Computational Science – ICCS 2021

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Das Dokument befasst sich mit dem innovativen Einsatz von Echtzeit-Objekterkennung zur Überwachung von 3D-Druckern, einem entscheidenden Aspekt der modernen Fertigung. Durch die Nutzung fortschrittlicher Computer-Vision-Modelle präsentieren die Autoren ein ausgeklügeltes System, das die Positionen kritischer Komponenten identifizieren und Maschinenzustände mit bemerkenswerter Präzision vorhersagen kann. Das YOLO-basierte Objekterkennungsmodell, das auf einem akribisch kuratierten Datensatz trainiert wurde, demonstriert außergewöhnliche Leistung in Echtzeit-Anwendungen. Die Integration dieses Modells mit einem Filteralgorithmus ermöglicht die kontinuierliche Überwachung und Vorhersage von Maschinenzuständen, wodurch die Effizienz und Zuverlässigkeit von 3D-Druckprozessen deutlich gesteigert wird. Diese Arbeit zeigt nicht nur das Potenzial der künstlichen Intelligenz in der Fertigung auf, sondern ebnet auch den Weg für zukünftige Fortschritte bei intelligenten vernetzten Arbeitnehmersystemen.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Real-Time Object Detection for Smart Connected Worker in 3D Printing
verfasst von
Shijie Bian
Tiancheng Lin
Chen Li
Yongwei Fu
Mengrui Jiang
Tongzi Wu
Xiyi Hang
Bingbing Li
Copyright-Jahr
2021
Buch
Computational Science – ICCS 2021

Print ISBN: 978-3-030-77969-6

Electronic ISBN: 978-3-030-77970-2

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-77970-2_42

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