• Der 3D-Druck ist ein immer wichtiger werdendes Fertigungsverfahren zur Herstellung von Prototypen, Produkten oder Replikaten. Mit dem Funktionsumfang der 3D-Drucker, beispielsweise der Anzahl der eingesetzten Druckmaterialien, steigen auch die Anforderungen an die eingesetzte Ansteuerungssoftware. Die akkurate Positionierung der Materialien, um sowohl geometrische als auch optische Eigenschaften korrekt wiederzugeben, stellt u. a. aufgrund der immensen Datenmengen eine Herausforderung dar.

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  • 3D-Scanning umfasst verschiedene Verfahren und Technologien, aber im Allgemeinen ist es der Erfassungsprozess von Daten und die Umwandlung dieser Messwerte in ein 3D-Modell. 3D-Scanning findet seit Jahren Anwendung in der Industrie, dem Gesundheitswesen, der Architektur- und Baubranche, der Kultur- und Kreativwirtschaft sowie in der Wissenschaft. Die gewonnenen 3D-Daten dienen der Qualitätssicherung, Rekonstruktion oder Flächenrückführung. Auch können sie für die digitale Dokumentation, Präsentation und Erhaltung von Kulturgütern herangezogen werden.

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  • Massive Datenmengen sind eine immense Herausforderung für praktisch alle Branchen der Industrie und der öffentlichen Hand. Während die Möglichkeiten zur Sammlung von Daten immer effizienter wurden, wird die Auswertung der Daten durch hohe Datenvolumina, hohe Dynamik bei heterogenen Datenformaten stark erschwert.

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  • Biometrie ermöglicht die Erkennung des Menschen durch die Maschine. Dafür werden bestimmte Merkmale herangezogen, anhand derer der Mensch wiedererkannt werden kann. Zu den bekanntesten biometrischen Verfahren zählen Fingerabdruck-, Iris- und Gesichtserkennung.

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  • Der steigende Bedarf an Speicher- und Prozessierungskapazität wird in den nächsten Jahren dazu führen, dass die Nachfrage nach Cloud-fähigen Lösungen wächst. Hier füllt das Fraunhofer IGD eine Lücke und setzt neue Maßstäbe für die hoch-perfomante Speicherung von Objekten mit Semantik und Raumbezug in einem Cloud-basierten Datenspeicher. Kostenreduktion für die Kunden wird erreicht durch die Nutzung der Cloud statt On-Premise-Hardware und durch die Reduktion von Wartungsaufwand.

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  • Das Ziel digitaler Assistenz ist die situativ angemessene Unterstützung des Menschen durch den Einsatz von intelligenten, sich anpassenden Technologien. Dadurch soll die Zielerreichung und Bearbeitung von Aufgaben im beruflichen und privaten Umfeld vereinfacht werden. Das Fraunhofer IGD setzt hierzu Technologien der visuellen Informationsassistenz in vernetzten und mobilen Anwendungen ein. Die Forschungsarbeiten des Fraunhofer IGD fokussieren dabei insbesondere auf die Assistenz im Produktionsumfeld sowie im Gesundheitsbereich.

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  • Fahrassistenzsysteme (FAS), die z.B. Fußgänger erkennen oder den Sicherheitsabstand zum vorausfahrenden Fahrzeug visualisieren, werden in der Automobilindustrie entwickelt und erforscht. Hier werden unterschiedliche Sensoren (GPS, FAS-Kamera, Gyro, CAN-Daten etc.) fusioniert und ausgewertet.

    In diesem Zusammenhang werden am Fraunhofer IGD Computer-Vision und Machine-Learning-basierte Algorithmen entwickelt, über die eine Erfassung des Fahrzeugumfelds realisiert werden kann, um etwa Radfahrer oder Verkehrshindernisse zu erkennen.

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  • Grundsätzlich leisten Visualisierungstechniken die Berechnung von statischen und dynamischen Bildern (z.B. Filme und Animationen) zur Kommunikation von unterschiedlichsten Sachverhalten. Oft werden diese Visualisierungen in interaktiven Anwendungen genutzt und stellen somit spezielle Anforderungen an die Echtzeitfähigkeit (»Realtime«) der Verfahren.

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  • Die Geometrieverarbeitung beginnt bei der Modellierung von 3D-Modellen, auch mit Hilfe skizzenbasierter Ansätze, und reicht bis hin zur Vernetzung von Modellen für die Simulation, bei der die Forschung immer stärker die Semantik von 3D-Modellen mit einbezieht.

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  • Informationsvisualisierung bezeichnet die optimale Darstellung von Daten und Informationen mit dem Ziel, einen menschlichen Nutzer bei seinen Aufgaben zu unterstützen. Durch die Expertise und aktive Forschung des Fraunhofer IGD im Bereich Informationsvisualisierung können neuartige Lösungen direkt auf die Daten und Aufgaben unserer Kunden zugeschnitten werden.

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  • Das Fraunhofer IGD erforscht und entwickelt neue GPU-Computing-Algorithmen für numerische Simulationen in Echtzeit. Unsere Experten erreichen optimale Ergebnisse zwischen maximaler Berechnungsgeschwindigkeit und Ergebnisgenauigkeit. Eine direkte Verknüpfung von interaktiver Simulation und graphischer Visualisierung ermöglicht es uns, Produkteigenschaften unter wechselnden Randbedingungen in interaktiver Weise direkt zu erfahren.

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  • 3D-Drucker sind inhärent limitiert, physikalisch-optische Materialeigenschaften einer Vorlage fehlerfrei zu reproduzieren. Wird die Reproduktion an die Vorlage so angepasst, dass physikalische Fehler minimiert werden, führt dies im Allgemeinen zu erheblichen perzeptuellen Fehlern, aufgrund der teils nicht-monotonen Verarbeitung komplexer physikalischer Signale durch das menschliche visuelle System.

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  • Bei der Anpassung und Weiterentwicklung von State-of-the-Art-Methoden der Medizinischen Bildverarbeitung und deren Anwendung auf aktuelle klinische Probleme spielen neben der klassischen Bildverarbeitung modellbasierte Ansätze und die Integration von Methoden des maschinellen Lernens eine zunehmende Rolle. Zahlreiche Probleme lassen sich nur mit Hilfe zusätzlichen Vorwissens lösen – ähnlich einem Arzt, dessen medizinisches Wissen ihm hilft, die Bilddaten zu interpretieren. Wir integrieren aus annotierten Trainingsdaten generiertes Wissen in statistische Modelle.

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  • Das Verstehen und Interpretieren von Kamerabildern (»Computer Vision«) ist eine Kerntechnologie für Virtuelle Technologien, weil hochqualitative Kameras in aktuelle Rechner- und Smartphoneplattformen integriert sind und weil die steigende Leistungsfähigkeit aufwendige Bildverarbeitungsmethoden in Echtzeit ermöglicht.

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  • In den Bereichen Smart Home oder Smart Living werden vielfach Sensoren eingesetzt, die in dieser Form schon seit vielen Jahrzehnten existieren. Wir haben uns zum Ziel gesetzt, neue Sensoren zu entwickeln, die unauffällig, stromsparend und leistungsstark sind. Dies kombinieren wir mit modernen Verfahren des maschinellen Lernens und der Signalverarbeitung, um einen möglichst hohen Informationsgehalt aus den Sensordaten zu ziehen. Zudem ist die Fusion der Daten aus heterogenen Sensornetzwerken und die Mustererkennung auf den Sensordaten ein wichtiger Forschungsbereich.

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  • Das intelligente Leben - oder Smart Living - nutzt eine Vielzahl von Technologien und Methoden, um eine Umgebung zu kreieren, die ihre Bewohner bei der Bewältigung alltäglicher Aufgaben unterstützt. Wünsche und Notwendigkeiten werden dynamisch erkannt, damit die Systeme angemessen reagieren können. So können beispielsweise Sensoren im Fußboden erkennen, dass eine ältere Person gerade gestürzt ist und schnell Hilfe rufen.

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  • Geodaten tragen zu besserer Entscheidungsfindung in vielen Bereichen der Wirtschaft, Verwaltung und Politik bei. Das Fraunhofer IGD entwickelt adaptive Module für die Visualisierung, Prozessierung und Verwaltung von Geoinformation.

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  • Unterwasser-Kameras spielen eine zentrale Rolle bei der Inspektion von Unterwasser-Bauwerken (Offshore-Gründungsstrukturen, Pipelines etc.), bei der Erkennung von Munitionsaltlasten am Meeresgrund oder in der Meeresforschung. Von Tauchern geführt oder an Unterwasserfahrzeugen montiert, liefern sie wichtige Informationen für die Steuerung von Missionen oder die Dokumentation. Wegen der besonderen optischen Eigenschaften des Wassers ist die Qualität von Unterwasseraufnahmen jedoch meist recht schlecht.

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  • Technologien aus dem Bereich »Virtual und Augmented Reality4« (VR/AR) konnten sich in zahlreichen industriellen Anwendungsfeldern etablieren und unterschiedlichste Anwendungsgebiete finden. Diese Entwicklung wird vor allen Dingen durch aktuelle Entwicklungen von Smartphone- und Tabletsystemen aber auch durch aktuelle Head-Mounted-Displays vorangetrieben, die komplexe 3D-Anwendungen in mobilen Anwendungsszenarien ermöglichen.

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  • Aktuelle Analytics-Lösungen stoßen häufig an ihre Grenzen, wenn es darum geht, komplexe Daten für Nutzer einfach zugänglich zu machen. Insbesondere die zunehmende Vielfalt an Datentypen stellt Anwender vor große Herausforderungen. Visual Analytics verbindet automatische Datenverarbeitung mit nutzerzentrierten Visualisierungen, damit Nutzer fundierte Entscheidungen treffen können.

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