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Stationäre Rohrströmungen
(2024)
Im Rahmen dieser Arbeit wird zunächst ein Überblick über die Grundlagen des maschinellen Lernens und über verschiedene Methoden der digitalen Bildqualitätsbewertung gegeben.
Eine dieser Methoden wird näher betrachtet und es werden mögliche Probleme für das Training von neuronalen Netzwerken, insbesondere von Netzwerken zur Bildqualitätsbewertung herausgearbeitet.
Dieses Problem wird quantifiziert und es werden zwei grundlegende Verfahren zur Lösung entworfen. Dabei wird jeweils ein separates Konzept entwickelt und ausgewertet.
Die beiden Ansätze werden in einem direkten Vergleich unter verschiedenen Gesichtspunkten gegenübergestellt und es wird der vielversprechendere davon ausgewählt.
Der ausgewählte Lösungsansatz wird implementiert und in ein bereits existierendes Netzwerk zur Bildqualitätsbewertung integriert. Die Leistung des modifizierten Netzwerkes wird mit dem Original verglichen.
Für eine Automatisierung des Walzvorgangs von rundem Walzgut muss die Geschwindigkeit bekannt sein. Wegen der gekrümmten Oberfläche von rundem Walzgut können nicht die gleichen Verfahren wie bei flachem Walzgut verwendet werden, ohne negativen Einfluss auf die Toleranz und Sicherheit zu nehmen. Unter Berücksichtigung der Umgebung des Walzwerks wurden zwei Kantendetektoren entwickelt, die einen Puls erzeugen, dessen Dauer der Zeit entspricht, die der Anfang oder das Ende des Walzguts vom ersten bis zum zweiten Kantendetektor benötigt. Durch den bekannten Abstand zwischen der Sensoren kann auf diese Weise über die Zeit die Geschwindigkeit berechnet werden. In dieser Arbeit wurde eine Auswerteelektronik entwickelt, die diese Zeit Intervalle mit einer Auflösung von 5 ns und einer maximalen Abweichung unter 0,002 % messen kann. Sie verwendet einen Synchrongleichrichter, wodurch verrauschte Signale gemessen werden können und einen 32-Bit Timer, der mit einer 200 MHz Taktquelle betrieben wird. Um die Kantendetektoren anzuregen wurde ein DDS implementiert, der 10V Sinussignale bis zu 20 MHz generieren kann. Alle digitalen Schaltungen wurden in einem FPGA implementiert.
In dieser Arbeit wurde eine Motorsteuerung für mikrofluidische Peristaltikpumpen in Lab-on-a-Chip Systemen entwickelt. Neben der dafür notwendigen elektrischen Schaltung wurde viel Wert auf die softwareseitige Umsetzung gelegt. Zusätzlich zu der reinen Vorgabe von essentiellen Größen, wie beispielsweise der Drehzahl und dem damit geförderten Volumen, wird ein vielseitiges und zuverlässiges Steuerungssystem vorgestellt, das versucht Schwankungen im geförderten Flüssigkeitsstrom zu reduzieren. Um schon vor dem ersten Betrieb, des parallel zu dieser Arbeit gefertigten mechanischen Aufbau, die Leistung sowie Ausmaße der Schwankungen abzuschätzen, wurde der zu erwartende Volumenstrom auf Basis der geometrischen Ausmaße modelliert. Dadurch können Algorithmen zur Glättung des Flusses bereits in einer frühen Phase der Softwareentwicklung berücksichtigt werden. Für eine bessere Charakterisierung des mechanischen Aufbaus und Überwachung des Betriebs wurde das System um eine sensorlose Erkennung von Bewegungen des Motors ergänzt. Somit kann unter anderem die Zuverlässigkeit und Dimensionierung der verwendeten Motoren überprüft werden. Zusätzlich wurde der Prozess zum Verschweißen von thermoplastischer Elastomer Folie mit dem mikrofluidischen Chip optimiert.