Förderpreis – Dr. Waldemar Jucker Preis

Image Classification using Deep Learning

In dieser Arbeit wurde ein Prototyp zur Erkennung von Verpackungsfehlern (falsche Jogurtdeckel) mittels Deep Learning entwickelt.
Für die Realisierung wurde eine agile Vorgehensweise in einem explorativen Rahmen gewählt (CRISP-DM Prozess), der einem inkrementellen und iterativen Prinzip folgt.
Die an der Jogurt Abfüllanlage installierte Industriekamera übermittelt Bilder der Platinen an die Plattform. Auf dieser Plattform wurde der Prototyp in Python und das CNN Modell mittels TensorFlow umgesetzt. Ein Transfer Learning erweitert das Klassifikations-Schema für neue oder modifizierte Platinen.

NLP State ofe the art Modelle - Entdecken von Hasskommentaren in Tweets

Kann BERT - ein ”state of the art language model for NLP“- helfen Hass auf Twitter zu erkennen? Sind solche Modelle praxistauglich und erkennen sie zuverlässig Hasskommentare? Können sie ohne grossen Aufwand in Streaming- und Analyseumgebungen eingebaut werden? Auch wenn eine Firma nicht über Ressourcen wie Google oder Facebook verfügt? Diese und andere Fragen bezüglich der technischen Machbarkeit, Auswirkungen auf Hardware und den Energieverbrauch beantwortet diese Masterarbeit.

Ralph Luca Meier

Dano Fabio Roost

Active Scene Understanding from Image Sequences for Next-Generation Computer Vision

Die Bachelorarbeit untersucht Ansätze, um bestehende Mängel im Bereich der digitalen Objekterkennung zu beseitigen und Computern ein tieferes Verständnis einer Szene zu ermöglichen. Die Arbeit zeigt, dass der Ansatz in der Lage ist, viele gängige Unzulänglichkeiten traditioneller Objekterkennungsansätze zu lösen, darunter das Verständnis von 3D-Okklusion, die Fähigkeit, Informationen über
viele Einzelbilder hinweg zu aggregieren oder die aktive Steuerung der Kamera, um die Szene von optimalen Blickwinkeln zu erfassen.

Learning to Cluster – Investigations in Deep Learning for End-to-End Clustering

In dieser Arbeit wird eine end-to-end Lösung für das Clustering-Problem basierend auf einem neuronalen Netzwerk untersucht. Das heisst der gesamte Clustering-Task wird ausschliesslich von einem neuronalen Netzwerk ausgeführt. Es wird eine Architektur vorgeschlagen, die viele verschiedene Datentypen clustern kann: Es werden signifikante Features für das definierte Ähnlichkeitskriterium mit einem Embedding-Netzwerk extrahiert und während dem supervised Training angewendet, um die Daten zu clustern. Für das Training des Clusterings wird dementsprechend dem Netzwerk anhand von Beispielen spezifiziert was ein Cluster ist und das Netzwerk lernt dann wie Cluster auf den entsprechenden Daten gebildet werden. Dies erlaubt es zu definieren was genau ein Cluster ist: Beispielsweise kann bei Gesichtern nach dem abgebildeten Menschen geclustert werden, oder nach dem Gesichtsaudruck (fröhlich/lächelnd, traurig/weinend, etc.).
Audio-Daten können nach dem Sprecher oder nach dem Inhalt geclustert werden. Bei der Evaluierung werden ähnliche Datenpunkte bei einer unbekannten Anzahl von Clustern gruppiert.

Diese Master Thesis hatte zum Ziel eine konfigurierbare Machine Learning Pipeline zu erstellen. Damit soll ein eventbasierter Kamerasensor ausgewertet werden.

Ausgangslage:
Die neue Generation von optischen Sensoren der Firma BALLUFF AG soll nicht nur Objekte erkennen, sondern auch deren Eigenschaften, wie z.B. die Form erkennen können. Heutige Kamerasysteme basieren meist auf Bildverarbeitung, die Bilder im Sinne einzelner Frames verarbeiten. Diese Systeme finden sich bereits in einer grossen Palette an Anwendungen. Neuartigen Kameras, welche Events statt Frames liefern und dem Sehen eines Auges nachgebildet sind, finden noch wenig Verbreitung.

Ziel der Arbeit:
Ziel dieser Arbeit ist es für die Objekterkennung eine auf Helligkeitsunterschiede basierende Kamera einzusetzen. Die Möglichkeiten der noch wenig etablierte Verarbeitung von eventbasierten Signalen in optischen Sensoren soll im Rahmen eines Prototypes genauer untersucht werden.

Umsetzung:
Für die Objekterkennung wurde eine Machine Learning Pipeline aufgebaut, welche es erlaubt die eventbasierten Daten einer Kamera bzw. einer Eventsimulation zu verarbeiten. Der dazu entwickelte Algorithmus reduziert die dreidimensionalen Events auf einen eindimensionalen Eventvektor welcher einem Neuronalen Netz bzw. einer Support Vector Machine zur Objekterkennung übergeben wird. Die ganze ML-Pipeline wird über eine Konfigurationssoftware verwaltet.

"Handling der Kontaktkräfte bei der Robotermontage von verschiedenen Komponenten bei begrenzter Bandbreite des Robotersystems"

Kraftregelung mit Industrierobotern fordert gerade bei steifen Kontakten eine grosse Dynamik des Aktors. Ansonsten können sehr schnell grosse Kräfte entstehen. Diese Dynamik ist bei Industrierobotern nicht unbedingt gegeben. Die Aufgabe der Arbeit ist es, zu beschreiben, wie diese Kräfte genau entstehen und wie sie reduziert werden können, um so eine spezifische Anwendung zu realisieren.

"Modellarchitektur für Systeme zur postalischen Datenerfassung und Wertedruck"

Basierend auf der Analyse der Anforderungen an ein effizientes Frankiersystem unter postalischen Rahmenbedingungen sind Lösungsvarianten für vereinfachte Prozesse und Realisierungen aufgezeigt. Mit einer standardisierten Systemarchitektur wurde eine moderne und effektive Umsetzung der Anforderungen vorgeschlagen.

Sandro Ropelato,

Christoph Würmli

"Realtime Driving Simulation in a Virtual Reality Environement"

Im Rahmen einer Bachelorarbeit wurde wurde eine virtuelle Umgebung mit Fahrsimulationssoftware für eine bereits vorhandene Hardwareausstattung (u.A. Fahrercockpit, Beamer) entwickelt

Thomas Süess,

René Bochud

"Fast Solar Module Tracker"

Der Fast Solar Module Tracker ist eine Messeinrichtung mit der das auszumessende Solarpanel durch unterschiedliche Messprogramme rasch in die Sonne bzw. in eine Position mit definierten Winkelstellung zur Sonne automatisch gedreht wird.

David Elmiger,

Martin Bont

Steuerprogramm für Durchmesserpräzisionsmessgerät

Mit diesem System auf der Basis einer bestehenden Messanlage können in kurzer Zeit Innen- und Aussendurchmesser von zylindrischen Werkstücken mit sehr engen Toleranzen (μm) auf Durchmesser und Form geprüft werden.

Martin Kurmann,

Sandro Gort

Kostengünstiges System zur Erkennung fehlerhafter Bauteile in einem Förderer

Ressourcen-Reservations-System (RRS) für das Gymnasium Neufeld Bern

Daniel Almer, 

Lukas Ammann

Modellbasierte Synchronisation von Produktlinien in der Druckweiterverarbeitung

Ersatz von Königswellen durch elektrisch gekoppelte Wellen.

Samuel Casa,

Alfred Gemperli

USB Datenlogger mit selbst startender Applikationssoftware

Es wurde ein Datenlogger entwickelt, der beim Transport von wertvollen Gütern für das Messen von Daten wie Feuchtigkeit, Temperatur oder Stössen eingesetzt werden kann.

A visual state notation language

 Die Xenomai-Erweiterung verleiht Linux Echtzeitfähigkeit. Die Diplomarbeit untersucht die Leistungsfähigkeit von Xenomai auf einem ARM-Prozessor. Die für einen industriellen Braille-Drucker zu entwickelnde Steuersoftware demonstriert die Verwendbarkeit von Linux bei harten Echtzeit-Anforderungen

Urs Eschler,

Maurizio Monticelli,

Mischa Kölliker

 Automatisierte Webtests durch programmatische Steuerung des Browsers

 Verbesserung von Algorithmen zur Erkennung von Fingerabdrücken

Electronic Banking über E-Mail

Markus Lengweiler

Roger Meier

Embedded Web-Server

Matthias Dänzer

Martin Schwab

Cyber Game - Planspiel im Web

Marcel Stalder

Christian Tschenett

Multimediale Prozessor-Simulation

Urs Sidler,

Thomas Blaser

BLASIRO - Handschuh gesteuerter Roboter

Patrik Alessi

Urs Traber

Software zur Steuerung eines industriellen Messmikroskops

Analyse zyklischer Blutveränderungen beim Menschen

F. Zeugin

R. Lanz

BuildUp Algorithm for Dynamic Control of Multi-Leaf Collimators in Radiation Therapy

Moderne Linearbeschleuniger, die in der Krebsbestrahlung eingesetzt werden, sind häufig mit einem Multi-Leaf Collimator (MLC) ausgerüstet. Für die Steuerung des MLC ist ein Algorithmus zu entwickeln und zu implementieren, der eine schnelle Intensitätsmodulation von einfachen Strahlenfeldern erlaubt. 

Thomas Bührer 

Roger Zuber

TWI-Heizdatenerfassung unter WindowsNT

Eine sehr gelungene und breitbandige Arbeit auf dem Gebiet Windowsprogrammierung (Delphi), einer Realtime-Applikation mit zwei voneinander unabhängig laufenden Programmen, welche mit einer selbst entwickelten Interface-Karte laufend die Daten unserer Fernwärme-Heizung sämtlicher TWI-Gebäude erfasst und auf die verschiedensten Arten auswertet und archiviert.

Fabrizio Comuzzi

Patrick Schneider

Simulation von Turing-Maschinen

Turing-Maschinen sind Modelle aus der Automatentheorie und dienen dazu, formale Sprachen und Algorithen zu analysieren. Ein in Java geschriebener Simulator ermöglicht die Programmierung einer Turingmaschine und visualisert deren Funktionsweise mit einer Animation.

Kontextsensitive Zeichenerkennung

Mit Hilfe von Neuronalen Netzen sollen handschriftliche Zeichen erkannt werden. Für jedes Zeichen wird dabei ein kleines Netz erzeugt, trainiert und in einer Datenbank abgespeichert. Bei der Erkennung werden die Zeichen den Netzen präsentiert, wobei jedes Netz sein eigenes Zeichen erkennen kann.

Monitorprogramm für 80C186 Zielsysteme

Guido Morgenegg

Daniel Brunner

Simulationsprogramm für SBB-Dienstrechneranlage

LegoSpace - Implementierung eines virtuellen Legobaukastens

Messdatenerfassung mit RTKernel für Fernwärmedaten am TWI

SkyVision - ein astronomisches Informationssystem