Softwareberatung und Softwareentwicklung von Algorithmen für die Gesichtserkennung.
Untersuchung unterschiedlicher Algorithmen und Neuronale Netze für das Erkennen von Gesichtern auf Fotos und in Videos.

Kunde: Kamera-Hersteller
Techniken: C++, Visual Studio, OpenCV, TFS u.a.

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  Vorausgegangen ist eine Performanzuntersuchung, um abzuschätzen, welche Algorithmen für welche Kameras die schnellsten sind. Neuronale Netze (machine learning) wurden eingesetzt und es wurde geprüft welche geeignet sind, wie lange das Einlernen dauert in Abhängigkeit zur Qualität.

  Unser Kunde entwickelt Kameras für Infrarotbilder. Für diese gab es bisher keine geeigneten Algorithmen um Gesichter auf Fotos und Videos zuverlässig zu erkennen. Wir entwickelten eine zuverlässige Lösung, übergaben eine umfangreiche Dokumentation, die Lerndateien und den Code für die Weiterentwicklung.

LabVIEW-Analyse und LabVIEW-Unittests zu Qualitätskontrolle und -sicherung.

Kunde: Messgeräte-Hersteller
Techniken: LabVIEW, LabVIEW-UNITTEST

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  Für einen Messgerätehersteller analysierten wir seine LabVIEW-Entwicklung und führten UnitTests durch, um die Qualitätssicherung zu gewährleisten.

  Das LabVIEW-Programm ist seit vielen Jahren gewachsen und dementsprechend umfangreich und tief verschachtelt. Mit einer Analyse der LabVIEW-VIs und Untersuchung zu möglichen Schwachpunkten begann das Projekt. Unser Team entwickelte dazu Unittests mit LabVIEW-UNITTEST. Diese werden automatisch ausgeführt, um die Qualität zu sichern und Codeänderungen an den LabVIEW-VIs zu prüfen. Speziell wurden Risikobereiche identifiziert und Memory-Leaks lokalisiert, um Reparaturen voranzubringen.

  Unserer Kunde konnte sich so absichern, den Dauerbetrieb von Messungen zu gewährleisten.

Softwareentwicklung zur Bildverbesserung und Beratung zu CAD-Themen.

Kunde: Internationaler Sensor-Hersteller
Techniken: Java, WPF, Visual Studio, UnitTests und MATLAB

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  Für unseren langjährigen Kunden, den wir seit vielen Jahren unterstützen dürfen, entwickeln wir in einem Forschungs- bzw. Vorproduktionsprojekt. In diesem geht es um die Bildverbesserung von stereoskopischen Bildaufnahmen. Diese werden in Echtzeit für den Endnutzer aufbereitet. Dabei geht es in erster Linie um Bildverbesserung. 

  Sowohl werden die Algorithmen mit MATLAB geprüft, bevor sie in C# eingesetzt werden, als auch die Performanz genau untersucht und nach performanten Lösungen gesucht.

  Als Berater für CAD-Anwendungen, konnten wir außerdem unseren Kunden einen Einblick geben, wie umfangreich spezielle Wünsche für CAD-Systeme sein können und ihn so vor übermäßig viel Arbeitsaufwand bewahren.

Programmierung einer Firmen-Standardbibliothek für Bildverarbeitung und diverse Anwendungen.

Kunde: Messgerätehersteller aus der Region
Techniken: C++, OpenCV, CMake, Google Unit-Test, Visual Studio und Git/TFS

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  Für einen Messgerätehersteller aus der Region, von dem wir wiederholt einen Auftrag erhalten haben, portieren und modernisieren wir dessen Standardbibliothek. Diese soll firmenweit für eine Vielzahl von Geräten und quasi interne Standard-Bibliothek für Anwendungen und vor allem für Bildverarbeitung verwendet werden.

  Mit unserem Team, das in den letzten Jahren mehrfach Erfahrung in Bildverarbeitung und vor allem im strukturellen Aufbau von Standardbibliotheken sammeln konnte, ist dies eine gute Gelegenheit den Mitarbeitern des Kunden ein gutes Werkzeug in die Hand zu geben.

Programmierung von LabVIEW-Schnittstellen für Wärmbildkameras (Parameteraustausch, Echtzeitstreaming und Steuerung von Thermografiekameras) mit LabVIEW. Entwicklung von Blockdiagrammen und der Benutzeroberfläche in LabVIEW, die eine umfassende Steuerung der Kamera für den Endnutzer zulassen und ihn bei Forschung und Entwicklung unterstützen.

Kunde: Großer internationaler Messgerätehersteller
Techniken: LabVIEW, C++, CMake, Google Unit-Test, Visual Studio und TFS

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  Eine internationale Aktiengesellschaft für Messgeräte benötigte unser Knowhow zur Anbindung ihrer Wärmebildkameras an LabVIEW. Sie suchten eine qualitative Lösung, mit der sie ihre Geräte an das grafische Programmiersystem anschließen und eine Lizensierung durch National Instruments, dem Hersteller von LabVIEW, erzielen könnten.

  Das Projekt startete mit einer Beratung zu LabVIEW, Gerätetreibern, Schnittstellen und Lizensierung. Die Erstellung der Softwarearchitektur, Programmierung, umfangreiche Unit- und Systemtests wurden von uns durchgeführt und die Fortschritte regelmäßig demonstriert.

  Der LabVIEW-Gerätetreiber der Infrarot-Thermografiekameras ist jetzt sowohl für den Parameteraustausch verantwortlich, als auch für das Echtzeitstreaming und die Steuerung der Kameras. Der LabVIEW-Endnutzer sieht nun auf der Benutzeroberfläche die vielen Möglichkeiten der Gerätesteuerung sowie die Auswertung der Messdaten. Dies haben wir durch mehrere leichte, aber auch einige umfangreiche Beispiele realisieren können. Eine umfangreiche Dokumentation macht dem LabVIEW-Nutzer den Einstieg in das Produkt und Gerät schmackhaft und einfach.

  Die umfangreichen Systemtests umfassten mehrere Wärmebildkameras für verschiedene Versionen von LabVIEW und ergaben über tausend Testfälle für die genaue Untersuchung, bei der auch die Core-Gerätetreiber des Herstellers qualitativ verbessert werden konnten. Die Unit-Tests der in C++ programmierten Schnittstelle wurden für jede Funktion und jeden Parameter erstellt und getestet und konnten sowohl Grenzwert-, als auch Zeitüberschreitungen protokollieren.

Softwareentwicklung zur Erkennung des Real-Volumens und konvexer Hüllen von Objekten durch 3D-Scanner. Sensorik und 2D/3D-Grafik für Vermessung, Objekterkennung und Kalibrierung des Lasers. Entwicklung von Algorithmen für o.g. Bereiche. Im Detail: Rotating Calibers, Minimal Bounding Box, Ransac, Eigenwertberechnung u.a. Vorberechnung und Prüfung der Algorithmen mit Matlab.

Kunde: Internationaler Sensor-Hersteller
Techniken: C++, Visual Studio, Matlab, OpenCV, PCL, Halcon, Eigen, UML, SVN, Blender, AutoCAD

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  Für einen internationalen Sensorhersteller entwickelten wir mathematische Modelle und Software-Algorithmen für die Auswertung von 3D-Scandaten. Für die Auswertung wurden zahlreiche Filter vorgeschalten, um die Berechnungen zu verbessern und die Ausgangsdaten zu optimieren.

  Die Aufgabe war, aus den 3D-Scandaten (Punktwolke) Objekte zu erkennen und zu klassifizieren, d.h. die Erkennung der geometrischen Form (Zylinder, Quader, Kugel usw.). Eine nachträgliche Berechnung des Volumens brachte die gewünschten Ergebnisse mit schneller Performanz.

  In der Testphase wurden von uns im Labor die Scanner an verschiedenen Positionen installiert, mit dem Embedded System verbunden und konfiguriert. Ebenfalls wurden Daten aus einer Produktionsanlage verwendet, der die neu entwickelten 3D-Scanner vorgebaut wurden. Um für die Tests eine Fülle von Varianten zu produzieren, modellierten wir für eine Scandatensimulation einen Aufbau in 3D.

Entwicklung mathematischer Modelle für die Kalibrierung von 3D-Scannern und deren Embedded-Programmierung.
Konzept, Einrichtung und Entwicklung für Software zur automatischen Kalibrierung und Justierung von 3D-Scannern.

Kunde: Internationaler Sensor-Hersteller
Techniken: Matlab, OpenCV, PCL, Halcon, Eigen, Java für GUI, UML, SVN, Blender, AutoCAD

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  Für einen internationalen Sensorhersteller entwickelten wir mathematische Modelle und Software-Algorithmen für die automatische Kalibrierung von 3D-Scannern. Ziel des Projektes war es, einen einfachen Weg zu finden, wie die Scanner weltweit kalibriert werden können, ohne dass Referenzobjekte oder Messwerkzeuge verwendet werden müssen.

  Die bestehenden Berechnungen wurden nach Matlab übertragen und auch der Aufbau des Industriescanners in Matlab nachgestellt und simuliert. Dabei konnten die Scanner frei im Raum gedreht werden, um jede Orientierung zu simulieren. Für die Berechnungen wurden die Formeln zunächst in Matlab optimiert und anschließend mit Java umgesetzt. Die Benutzeroberfläche wurde ausgebaut und Bedienschritte minimiert sowie die Ergonomie verbessert. Unsere Entwicklungen werden mittlerweile weltweit eingesetzt.

  Für die Tests wurden im Labor die Scanner an verschiedenen Positionen installiert, mit dem Embedded System verbunden und konfiguriert. In einer Simulation, die den Produktionsaufbau nachempfand, wurden Scandaten erzeugt und nach der Kalibrierung die errechneten Positionen des Laser-Scanners validiert.