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Oberflächen inspizieren mit maschinellem Lernen
Am KIT wurde ein Verfahren entwickelt, das Oberflächenzustände von Objekten mit Videobildern, neuronalen Netzen und maschinellem Lernen automatisiert bewertet. Die intelligente Oberflächeninspektion kann die Defektprüfung verbessern.
Adaptives Getriebe für Roboter nach menschlichem Vorbild
Muskeln arbeiten schnell und mit wenig Kraft oder langsam und kraftvoll. Mit einem neuartigen adaptiven Lineargetriebe wird dieses Verhalten für Elektromotoren in Robotern auf kleinstem Raum umgesetzt.
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Zerstäubung mehrskalig simulieren
Virtueller Prüfstand auf Basis der partikelbasierten Hydrodynamik liefert verbesserte Simulation und realitätsnahe Visualisierung von Zweiphasenströmungen beim Zerstäuben.
