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Artificial Intelligence Driven Human-Machine Collaboration Scenarios in Virtual Reality (Poster)
(2018)
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.
Industry 4.0 is known as the fourth industrial revolution which refers to the integration of technologies that make the factories interoperable by seamlessly connecting machines, employees and sensors for communication. In Industry 4.0, one of the key features is the use of new technologies to recognize the current context. Thus, the employees are supported with contextual information for speeding up decision-making during various processes related to planning, production, maintenance, etc. As a contribution to this area, the work described here aims to introduce a cyber-physical system (CPS) approach to provide context-based and intelligent support to employees in heavy industries using new technologies, especially in the field of mobile devices. In this work, mobile device sensors and image processing techniques are used to recognize the context which requires specific support. In addition, new scenarios and associated processes are developed to support the employees on the basis of new, flexible, adaptive and mobile technologies.
Relevance & Research Question: Smartphones have become an integrated part in everyday life facilitating communication, information access, entertainment and organization anytime and anywhere. However, the omnipresence of such devices can evoke psychological dependencies and the need of being always connected resulting in discomfort when the smartphone is not accessible. While few studies have found heightened anxiety during smartphone absence (e.g. Cheever, Rosen, Carrier, & Chavez, 2014), such research is scarce. Therefore, we aimed at expanding existing research asking whether the mere imagination of smartphone absence suffices to trigger anxiety and affect user’s context evaluations.
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.