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Photolumineszenz (PL) aus Halbleiterstrukturen liefert Informationen bezüglich verschiedener Materialparameter wie z.B. Bandlücke, Schichtdicke sowie Temperatur. PL-Messungen werden klassischerweise erst ex situ und somit nach dem Produktionsprozess vorgenommen. Wird eine derartige PL-Messung während der Epitaxie einer Halbleiterstruktur und den damit verbundenen hohen Wachstumstemperaturen durchgeführt, erlaubt dies eine quasi-kontinuierliche In-situ-Charakterisierung der optoelektronischen Eigenschaften dieser Struktur zum frühestmöglichen Zeitpunkt, also noch in der Produktionsphase. Hierdurch wird eine In-situ-Optimierung der Prozessparameter ermöglicht, welche bei einer Ex-situ-Messung nicht gegeben ist. Die vorliegende Arbeit beschreibt zunächst theoretisch und dann anhand praktischer Messungen an industrienahen Epitaxie-Anlagen erstmals eine quasi-kontinuierliche In-situ-PL-Messung am Beispiel von wachsenden Nitrid-Halbleiterstrukturen. Über zeitaufgelöste PL-Messungen wird ein temperaturabhängiger Quenching-Mechanismus bei Gallium-Nitrid (GaN) und Indium-Gallium-Nitrid (InGaN) aufgezeigt, welcher den Einsatz von gepulsten Lasern als PL-Anregungsquelle bei hohen Wachstumstemperaturen einer Epitaxie erforderlich macht. Mit In-situ-PL-Messungen können hierdurch erstmals verschiedene Parameter einer gerade wachsenden Halbleiterschicht charakterisiert werden. Neben der Bestimmung der Temperatur und der Schichtdicke einer wachsenden, auf InGaN basierten LED-Struktur wird auch die Möglichkeit demonstriert, in einem frühen Stadium des Wachstums einer LED-Struktur ihre spätere Emissionswellenlänge bei Raumtemperatur vorherzusagen, und dies mit einer Genauigkeit von ± 1,3 nm (2σ). Diese Arbeit zeigt somit neben den industriell etablierten Messtechniken, wie z.B. pyrometrische Verfahren, eine weitere Möglichkeit zur Prozessüberwachung einer Epitaxie auf.
In this review, we describe current Machine Learning approaches to hand gesture recognition with depth data from time-of-flight sensors. In particular, we summarise the achievements on a line of research at the Computational Neuroscience laboratory at the Ruhr West University of Applied Sciences. Relating our results to the work of others in this field, we confirm that Convolutional Neural Networks and Long Short-Term Memory yield most reliable results. We investigated several sensor data fusion techniques in a deep learning framework and performed user studies to evaluate our system in practice. During our course of research, we gathered and published our data in a novel benchmark dataset (REHAP), containing over a million unique three-dimensional hand posture samples.
Enabling decentral collaborative innovation processes -a web based real time collaboration platform
(2018)
The main goal of this paper is to define a collaborative innovation process as well as a supporting tool. It is motivated through the increasing competition on global markets and the resultant propagation of decentralized projects with a high demand of innovative collaboration in global contexts. It bases on a project accomplished by the author group. A detailed literature review and the action design research methodology of the project led to an enhanced process model for decentral collaborative innovation processes and a basic realization of a browser based real time tool to enable these processes.The initial evaluation in a practical distributed setting has shown that the created tool is a useful way to support collaborative innovation processes.
Quality and dimensional accuracy of hot rolled steel rods depend on several process parameters. In fact many of these crucial parameters are not be sufficiently determined yet. By improving automation and process control costs and scrap of production can be decreased. As part of the research project PIREF, one of these parameters – the roll gap – is under investigation beside other topics. Before starting rolling, the roll gap is typically set to a fixed value according to the planed dimensions of the product, but the forces during the rolling of the rod cause an enlargement of the roll gap. In which way the rolls change their position and form shall be examined in our research project. Therefore a first experimental setup has been built up to determine the change in position of the rolls under applied force. This is realized by a pot core coil as sensor using impedance analysis. The first results are presented in this work as a proof-of-principle.
System design for well-being needs an appropriate tool to help designers to determine relevant requirements that can help human well-being to flourish. Personas come as a simple yet powerful tool in the early development stage of the user interface design. Considering well-being determinants in the early design process provide benefits for both the user and the development team. Therefore, in this short paper, we performed a literature study to provide a conceptual model of well-being in personas and propose positive design interventions in personas’ creation process.
Automotive user interfaces and, in particular, automated vehicle technology pose a plenty of challenges to researchers, vehicle manufacturers, and third-party suppliers to support all diverse facets of user needs. To give an example, they emerge from the variation of different usergroups ranging from inexperienced, thrill-seeking young novice drivers to elderly drivers with all their natural limitations. To allow assessing the quality of automotive user interfaces and automated driving technology already during development and within virtual test processes, the proposed workshop is dedicated to the quest of finding objective, quantifiable quality criteria for describing future driving experiences. The workshop is intended for HCI, AutomotiveUI, and “Human Factors" researchers and practitioners as well for designers and developers. In adherence to the conference main topic “Spielend einfach interagieren “, this workshop calls in particular for contributions in the area of human factors and ergonomics (user acceptance, trust, user experience, driving fun, natural user interfaces, etc.) and artificial intelligence (predictive HMIs, adaptive systems, intuitive interaction).
Automotive user interfaces and automated vehicle technology pose numerous challenges to support all diverse facets of user needs. These range from inexperienced, thrill-seeking, young novice drivers to elderly drivers with a mostly opposite set of preferences together with their natural limitations. To allow assessing the (hedonic) quality of automotive user interfaces and automated driving technology (i. e., UX) already during development, the proposed workshop is dedicated to the quest of finding objective, quantifiable criteria to describe future driving experiences. The workshop is intended for HCI, AutomotiveUI, and “Human Factors” researchers and practitioners as well for designers and developers. In adherence to the conference main topic “Interaktion – Verbindet – Alle”, this workshop calls in particular for contributions in the areas of human factors and ergonomics (user acceptance, trust, user experience, driving fun, natural user interfaces, etc.) with focus on hedonic quality and design of user experience to enhance the safety feeling in ADS.
Kaum ein sicherheitskritisches System hat eine so große Verbreitung bei Privatpersonen gefunden wie das Automobil. Seit seiner Erfindung hat es eine rasante Weiterentwicklung erfahren, von einer rein mechanischen Maschine zu einem System, bei dem heute die meisten Innovationen auf elektronischen Komponenten basieren. Dazu zählen insbesondere Fahrerassistenzsysteme, die helfen sollen, komfortabler und sicherer am Ziel der Fahrt anzukommen. Wo einst z. B. der Tempomat einfach über die Einstellung einer festen Geschwindigkeit gesteuert wurde, sind heute bereits einzelne Systeme deutlich umfangreicher und das Zusammenspiel longitudinaler und lateraler Automatisierung führt zu einem Anstieg der Komplexität. Die sichere Bedienung des Fahrzeugs muss jedoch im Vordergrund stehen, kann ein Fehler doch schnell bis hin zu tödliche Folgen haben. In diesem Kapitel werden psychologische Grundlagen vorgestellt und auf die Herausforderungen für die Entwicklung von HMIs im Fahrzeug angewandt. Konkrete Umsetzungen von aktuellen Fahrzeugen bis hin zu Forschungsarbeiten werden betrachtet, ebenso wird auf den Entwicklungsprozess und Nutzerstudien eingegangen.