Industrielle Assistenzsysteme | Seite 3

Ziel des internationalen Forschungsprojekts LOCOBOT war die Entwicklung eines kostengünstigen „Roboter-Kollegen“ im Baukastensystem. Er eignet sich sowohl für Industriebetriebe mit hohen Stückzahlen als auch für Manufakturen geringen Produktvolumina und hoher Kundenspezifität. Im Vordergrund stand die Entwicklung eines Toolkits aus Hardware- und Softwarekomponenten sowie einer Entwicklungsumgebung, in der Assistenzroboter schnell und einfach in Betrieb genommen werden können. Die einfache und schnelle Konfiguration des Systems war eine Vorausbedingung für die Entwicklungen.

PROFACTOR hat sich in diesem richtungsweisenden Projekt auf die Themen Bildverarbeitung, modellbasiertes Engineering und die Handhabung von Teilen konzentriert. Dabei wurde auch auf Erkenntnisse der kognitiven Bildverarbeitung aufgebaut.

Im Rahmen des Projekts konnte ein aus Hardware- und Softwarekomponenten bestehendes Assistenzsystem entwickelt werden, das unter anderem einer Verbesserung der Ergonomie des Arbeitsplatzes bewirkt. Es zeichnet sich durch die Lageerkennung von Werkstücken in einer unstrukturierten Umgebung aus und ist mit einem nachgiebigen Roboterarm ausgestattet. Die Gestenerkennung ist die Basis für die Mensch-Maschine-Kooperation.

Im industriellen Use Case war die Kommissionierung schwerer Teile wie Autobatterien und Anlasser die Herausforderung. Die von PROFACTOR entwickelte exzellente Objektlage-Erkennung und die Manipulationsplanung ermöglicht es, dass die relevanten Bauteile auch in schwer zugänglichen und unstrukturierten Umgebungen visuell lokalisiert werden. In weiterer Folge wird der robotische Prozess-Ablauf ad-hoc angepasst.

Die Ergebnisse des Projekts ermöglichen ein höhere Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit in der Produktion. Das modular entwickelte Assistenzsystem kann – im Sinne einer „Plug & Produce“-Lösung bei unterschiedlichsten Anwendungen eingesetzt.

Projektname:
Low cost toolkit for building robot co-workers in assembly lines

Förderung:
EU – FP7- FoF.NMP.2010-1 Plug and Produce components for adaptive control

Laufzeit:
01.08.2010 – 31.07.2013

In der Flugzeugindustrie werden große Bauteile stationär und zum Teil über Tage hinweg in Arbeitszellen bearbeitet. Der Einsatz von herkömmlichen Robotern ist in solchen Arbeitsumgebungen nicht sinnvoll.
Im EU-Projekt VALERI wird eine mobile Roboterplattform entwickelt, die ähnliche Aufgaben nacheinander in verschiedenen Arbeitszellen durchführen kann. Das setzt eine sichere Kooperation von Mensch und Maschine voraus. Die Verbesserung der Arbeitsplatz-Ergonomie ist ein zusätzlicher Aspekt des Projekts.

Das Projekt konzentriert sich auf die Themen, die einen Einsatz von mobilen Robotern bislang entgegenstehen. Bildverarbeitungssysteme sorgen für die Inspektion, die Navigation und die Bewegungsplanung des Roboters.

Zusätzlich werden Prozessmodelle entwickelt, die die Bewegungsplanung des Roboters und etwaige Manipulationsaufgaben steuern. Die Größe und das Gewicht der der Teile in der Luftfahrtindustrie bedingen, dass die mobile Plattform selbst als Bestandteil der Kinematik betrachtet und für die Bewegungen genützt werden muss.

PROFACTOR entwickelt in diesem Projekt das Bildverarbeitungssystem für die Inspektion der Bauteile und liefert Beiträge zur Mensch-Roboter Interaktion.

Die Praxistauglichkeit des Systems wird an zwei Testbeispielen untersucht: Der Qualitätskontrolle von großen Bauteilen und dem Aufbringen von Dichtungsmasse in eine Nut. Diese Aufgaben treten entlang der gesamten Produktionskette auf.

Projektname:
Validation of Advanced, Collaborative Robotics for Industrial Applications

Förderung:
EU – FP7-2012-NMP-ICT-FoF

Laufzeit:
01.11.2012 – 31.10.2015

Die Anforderungen an den Montageprozess und an die gesamte Produktion steigen hinsichtlich Flexibilität, der Volatilität der Märkte, der hohen Variantenvielfalt und der immer kürzeren Innovationszyklen. Zurzeit erfordern diese Anpassungen einen hohen Aufwand an Ressourcen, Betriebsmitteln und Personal. Eine Flexibilisierung kann jedoch nur unter Einbeziehung und Stärkung der Kooperation zwischen Mensch und Maschine gelingen. Die Optimierung von Mensch-Roboter-Interaktionen für die industrielle Praxis steht im Mittelpunkt dieses Projekts.

Im Konkreten liegt der Fokus in der Entwicklung und Evaluierung von Konzepten für ein kognitives Assistenzsystem, das auf einem gemeinsamen Verständnis für kooperative Aufgabenteilung zwischen Mensch und Maschine beruht. Dies erfordert zunächst eine geeignete Repräsentation der bekannten Rahmenbedingungen – zum Beispiel eines Assemblier Plans und in der Folge Methoden und Konzepte, zur Erweiterung, Parametrierung und Adaptierung des Systems für künftige Aufgaben.

Das System muss in der Lage sein, komplexere Aufgaben durch Kombination derselben von einfachen Aktionen auszuführen. Diese Thematik wurde in den bisherigen Forschungsaktivitäten nicht verfolgt.

Projektname:
Kooperationsmodelle für assistive Mensch-Maschine-Interaktion im Produktionsprozess

Förderung:
BMVIT

Laufzeit:
01.07.2014 – 30.06.2017

Publikationen

Reviewte Veröffentlichung in Journals

2016

Sharath Chandra Akkaladevi, Matthias Plasch, Andreas Pichler, Bernhard Rinner, Human Robot Collaboration to Reach a Common Goal in an Assembly Process, accepted for publication at ECAI 2016
Sharath Akkaladevi, Martin Ankerl, Christoph Heindl, Andreas Pichler, Tracking multiple rigid symmetric and non-symmetric objects in real-time using depth data, ICRA 2016
Sriniwas Chowdhary Maddukuri, Gerald Fritz, Sharath Chandra Akkaladevi, Matthias Plasch, Andreas Pichler, Trajectory planning based on activity recognition and identification of low-level process deviations, Austrian Robotics Workshop 2016
Sharath Chandra Akkaladevi, Martin Ankerl, Gerald Fritz, Andreas Pichler, Real-time tracking of rigid objects using depth data, Austrian Robotics Workshop 2016

2015

Sharath Akkaladevi, Christoph Heindl, Action Recognition for Human-Robot Interaction in Industrial Applications, IEEE International Conference on Computer Graphics, Vision and Information Security (CGVIS), 3. Nov. 2015
Sharath Akkaladevi, Christoph Heindl, Alfred Angerer, Juergen Minichberger, Action Recognition in Industrial Applications using Depth Sensors, Austrian Robotics Workshop 2015, May 07 – 08, 2015
Martijn Rooker, Sriniwas Chowdhary Maddukuri, Jürgen Minichberger, Christoph Feyrer, Helmut Nöhmayer and Andreas Pichler, Interactive Workspace Modelling for Assistive Robot Systems with the Aid of Ultrasonic Sensors, Proc. of the International Conference on Flexible Automation and Intelligent Manufacturing (FAIM), 23 – 26 June 2015

Beim Projekt AssistMe stehen die potenziellen BenutzerInnen im Mittelpunkt. In einem mehrstufigen Prozess werden innovative Interaktionskonzepte zur Programmierung und Bedienung von robotischen Assistenzsystemen entwickelt und evaluiert.

Dabei werden die künftigen Nutzer in Form von Benutzerstudien aktive in die Entwicklung eingebunden und evaluieren die Eignung der eingesetzten Interaktionskonzepte.

Konkret wird dazu eine Kombination haptischer Technologien (Force Feedback), Bildverarbeitungstechniken und Methoden der Spatial Augmented Reality untersucht.

Die Ergebnisse fließen bei den zwei Industriepartnern in mehrere unterschiedliche Anwendungsfälle – bei der Linienmontage von Motoren sowie bei der mechanischen Bearbeitung im Formenbau.

Projektname:
Human-zentrierte Assistenzrobotik in der Produktion

Förderung:
FFG – 7. Ausschreibung Produktion der Zukunft nat. Projekte

Laufzeit:
01.04.2015 – 30.09.2017

Publikationen:

M. Ikeda, G. Ebenhofer, J. Minichberger, A. Pichler, A. Huber, A. Weiss, G. Fritz; User Centered Assistive Robotics for Production – Human Robot Interaction Concepts in the AssistMe project, Proceedings of the OAGM&ARW Joint Workshop 2017
DOI: 10.3217/978-3-85125-524-9-09 Paper

Im Rahmen dieses Projekts werden Technologien und Methoden für kollaborierende Roboterkonzepte entwickelt die eine sichere, dynamische, intuitive und wirtschaftliche Unterstützung des Menschen in Produktionsprozessen erlauben.

Es werden neben den klassischen roboterdominierten Branchen, wie z.B. der Automobilindustrie, auch Anwendungsfälle im Bereich der Luftfahrt sowie der Lebensmittelindustrie in Form von Demonstratoren untersucht. Die entwickelten Konzepte dienen als Basen für die Entwicklung künftiger kollaborierender Robotersysteme mit den Anforderungen:

Hohe Flexibilität und einfachste Rekonfiguration
Intuitiver Bedienung ohne Programmieraufwand
Nahtlose Integration in bestehende Produktionssysteme
Hohe Wirtschaftlichkeit durch Einsatz günstiger Komponenten

Das Projekt ist für die Dauer von 48 Monaten geplant und umfasst ein Konsortium von 15 Partnern aus 7 EU Staaten.

Ergebnisse im Überblick:

https://cordis.europa.eu/project/rcn/193465/brief/en?WT.mc_id=exp

Projektname:
Symbiotic human-robot collaboration for safe and dynamic multimodal manufacturing systems

Förderung:
EU – H2020-FoF

Laufzeit:
01.04.2015 – 31.03.2019

Im Projekt NEXGEN_RWP setzt sich PROFACTOR die Entwicklung einer neuen Generation von Robotersystemen zum Ziel, die komplexe Aufgaben unter sich ändernden Rahmenbedingungen effizient selbst lösen können. Die Weiterentwicklung kognitiver Technologien soll ein breites Spektrum an Applikationen in Produktionsumgebungen ermöglichen.

Roboter sollen mit einem semantischen Verständnis für anstehende Aufgaben (Montage, Fügen,…) ausgestattet wer-den. Die Aktivität des Menschen soll mittels multimodaler Sensorik (visuell, taktil, Audio) erkannt werden.
Durch eine Generalisierung dieser Aufgaben und Prozesse (semantische Datenverarbeitung) sollen die Systeme auch an zukünftige Aufgaben einfach angepasst werden können. Weitere Herausforderungen sind die intuitive Programmierung des Systems für Aufgaben, die auf Task-Ebene durchgeführt werden muss und die eine kooperative, ergonomisch günstige und sichere Durchführung sicherstellt.

Projektname:
Human-Robot Cooperation to enable a next generation robotic workplace

Förderung:
FFG – IKT der Zukunft – 1. Ausschreibung

Laufzeit:
01.10.2013 – 30.09.2015

Rissprüfungen sind sowohl für die Qualitätssicherung als auch für die reguläre Überprüfung von Bauteilen – zum Beispiel in der Luftfahrt – wichtig. Die aktuell eingesetzte Technologie ist bereits mehrere Jahrzehnte alt. Sie basiert auf fluoreszierenden, magnetischen Partikel und ist aufwendig und ökologisch problematisch.

Ziel von ThermoBot ist es, ein thermographisches Prüfsystem zu entwickeln, das komplexe Bauteile automatisch prüfen kann und sich sowohl für In-line Qualitätssicherung als auch für regelmäßige Bauteilüberprüfungen eignet. Das Prüfsystem besteht aus einem Roboter, der den Bauteil vor der Thermokamera und einer Wärmequelle positioniert. Während der Prüfung wird der Teil kontinuierlich bewegt – in Gegensatz zu „Stopp and go“. Damit wird eine ausreichend kurze Taktzeit erreicht.

Die Schwerpunkte in der Entwicklung von ThermoBot sind daher:

Automatische Pfad- und Bewegungsplanung für den Roboter, mit der aus dem 3D-CAD Modell des Teils der Inspektionsablauf automatisch erzeugt werden kann.
Bildverarbeitungsmethoden zur robusten Erkennung von Rissen in Bauteilen.
Optimierung des Prüfprozesses, um möglichst kurze Taktzeiten zu erreichen.

Im Rahmen des Projektes wird die Prüfung von Schmiedeteilen in der Automobil- und Luftfahrtindustrie näher untersucht. Weitere Anwendungsfelder ergeben sich in der regelmäßigen Sicherheitsüberprüfung von Bauteilen.

Projektname: ThermoBot 2 -Prüfroboter zur Risserkennung in Schmiedeteilen mit aktiver Thermographie

Förderung:
FFG – 15. Ausschreibung Produktion der Zukunft 2015

Projektname: ThermoBot – Autonomous Robotic System for Thermo-graphic Detection of Cracks

Förderung:
Finanziert vom 7. Rahmenprogramm (FP7) der EU

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Visual Computing kombiniert etablierte und wissenschaftliche Methoden für (bildbasierte) Positions-/Lagebestimmung, Trackingtechnologien und Maschinelles Lernen, um folgende Innovationen voranzutreiben:

Systeme mit höherwertiger Wahrnehmung und Assistenzmöglichkeiten
Smarte Geräte und Werkzeuge
Kollaborierende Roboter

Unsere aktuellen Forschungschwerpunkte sind Spatial Augmented Reality für Montageassistenzsysteme und ein vielseitiges Wahrnehmungssystem ‚AssemblyEye‘.

Unsere Kompetenzen und Schwerpunkte

Wir sind ein technologie-begeistertes Team mit Kompetenzen in unterschiedlichen Fachrichtungen (machine vision, parallel computing, deep neuronal networks, embedded systems, mechatronics, software engineering).

Wir bieten Lösungskompetenz mit sehr neuen Technologien und unterstützen unsere Kunden in der Konzeptionsphase, beim Proof-of-concept und bei der Produktentwicklung ihrer Innovationen.
Unsere Software erweitert existierende (oft bildgebende) Hardwarekomponenten
(z.B. 3D Sensoren, 2D Sensoren, Inertialsysteme, Trackinggeräte, Wearables, ..) und vergrößert das Potential und Einsatzmöglichkeiten dieser Basistechnologien.
Die resultierende höherwertige, teilweise disruptive Technologie ist über dem Stand der Technik und legt die Basis für die oben genannten Innovationen.

Es ist für uns besonders wichtig,

notwendige Komplexität (wie die Verarbeitung von Sensordaten, Echtzeitfähigkeit durch parallele Datenverarbeitung) in beherrschbaren Modulen zu kapseln und
Technologie zu entwickeln, die einfach benutzbar/integrierbar ist und in der realen Umwelt funktionstüchtig ist, sodass neue Produkte entstehen können.

Visual Computing Entwicklungen sind weitgehend applikationsunabhängig. Wir sind interessiert an dadurch entstehende Anwendungen. Besonders freut uns, wenn unsere Entwicklungen nicht nur in einem spezifischen Applikationskontext eingesetzt werden, sondern in mehreren Applikationsfeldern / Domänen Nutzen für unsere Kunden stiften.

Projekte

Für die Produktion von hochwertigen Waren ist eine automatisierte visuelle Qualitätsprüfung (AVQI) unverzichtbar. Industrieunternehmen machen jedoch oft die Erfahrung, dass deren Einrichtung zeitaufwändig, fehleranfällig und kostenintensiv ist. Sie führen zwangsläufig zu einer unnötigen Vers ...+

FlexSpect.AI

Das internationale Forschungsprojekt teaming.ai mit 15 Partnern, beschäftigt sich mit dem Zusammenspiel von Mensch und Maschine als Team. Ziel ist es, durch ein neuartiges Softwareframework echtes Teaming zu erreichen. Beispielsweise können AI-Systeme sehr leicht repetitive Tasks hochgenau auszuf� ...+

Teaming.Ai

Ziel dieses internationalen Forschungsprojektes mit sechs Partnern ist es, einen möglichst universell einsetzbaren Baustellenroboter zu schaffen. Obwohl der geplante Roboter aus einzelnen Modulen zusammensetzbar sein wird, soll er schwerste Lasten tragen können. Neben dem Transport von Bauteilen i ...+

Concert

Operative Eingriffe am Gehirn sind äußerst schwierig und oft nur mit Hilfe von Hochtechnologie sowie außergewöhnlichen kognitiven und motorischen Fähigkeiten von Neurochirurgen möglich. Im Projekt „Medical EDUcation in Surgical Aneurysm clipping (MEDUSA)“ schafft eine innovative Trainings- ...+

Medusa

Abgeschlossene Projekte

Das Forschungsprojekt InstructMe zielt vor dem Hintergrund einer rasant steigenden Varianz und Volatilität in der Stückgutproduktion auf eine Reduktion des Entwicklungsaufwands bei der Planung und Erstellung neuer Produktionsprozesse ab. Gleichzeitig soll das betrieblich wertvolle Wissen erfahrene ...+

InstructMe

Das Projekt ShowMe zielt darauf ab, die steigende Variantenvielfalt und Komplexität in der Montage durch ein probates Assistenzsystem für die Werker in den Griff zu bekommen. Als Use Case dient die von hoher Varianz besonders betroffene Motorenproduktion In dem Projekt werden Sensorik, Objekterk ...+

ShowMe

IMP erforscht neue Methoden und Werkzeuge zur Verbesserung der Planung und Ausführung von Wartungstätigkeiten in anspruchsvollen, komplexen Produktionssystemen durch intuitive Anleitung, on-line Validierung und optimiertes Scheduling. Im Detail umfasst dies folgende Schwerpunkte: (1) Detektion un ...+

IMP

Maschinenhersteller wünschen sich ein agiles Management der Kundenwünsche von der Angebotsphase an über die Konstruktion und die Montage bis zur Inbetriebnahme. Die hohe Systemkomplexität und eine Verfügbarkeit aller notwendigen Produktionsdaten werfen die Frage auf: Wie können die Produktions ...+

SIAM

Technologielabor für die humanzentrierte, assistive Produktion der Zukunft Ziel des Projekts ist der Aufbau eines vernetzten Technologie-Laboratoriums zur Entwicklung und Erprobung neuartiger, assistiver Technologien, Methoden und Konzepte für eine künftige digitale humanzentrierte Produktion. Ha ...+

Smart Factory Lab

In welchem Produktions-Schritt befindet sich der einzelne Mitarbeiter gerade? Wie agiert er an Montageplätzen und Werkbänken und mit welcher Strategie löst er eine Aufgabe? Welche Arbeitswege hat er, wie schnell geht er, was belastet ihn ergonomisch? Je flexibler und unvorhersehbarer eine Produkt ...+

Assembly Eye

Industrial Use Case – Location aware tablet & Medical Use Case – Projection based assistance Visual Augmented Reality Assistant for Spatial Mapping VizARd schließt die Lücke zwischen der Ausgabe eines digitalen Workflows und der Übertragung dieser Information auf ein reales Objekt ...+

Vizard

Plattformbasiertes KI-System für die Analyse menschlicher Bewegungen zur Optimierung der Ergonomie von Hybridarbeitssystemen in der Industrie Im Projekt Hybrid Work Systems entsteht ein erweitertes, standardisiertes und formales Schichtenmodell industrieller Abläufe, anhand dessen Fügeprozesse, A ...+

Hybrid Work Systems

Publikationen

Stübl, Gernot, Christoph Heindl, Gerhard Ebenhofer, Harald Bauer, and Andreas Pichler (2023). “Lessons Learned from Human Pose Interaction in an Industrial Spatial Augmented Reality Application”. In: Procedia Computer Science 217, pp. 912–917.

Fritzsche, L, K Bengler, M Spitzhirn, HJ Wirsching, M Fleischer, M Benter, C Heindl, N Scheder, G Reisinger, F Strohmeier, et al. (2022). “ARBEITSWISSENSCHAFT”. In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft 76.4.

Spitzhirn, Michael, Martin Benter, Christoph Heindl, Noël Scheder, Gerhard Reisinger, Felix Strohmeier, and Wernher Behrendt (2022). “Hybrid work systems—platform-based work planning—designing productive and human-centered work processes”. In: Zeitschrift für Arbeitswissenschaft 76.4, pp. 489–509.

Stübl, Gernot, Gerhard Ebenhofer, Harald Bauer, and Andreas Pichler (2022). “Lessons learned from industrial augmented reality applications”. In: Procedia Computer Science 200, pp. 1218–1226.

Heindl, Christoph, Lukas Brunner, Sebastian Zambal, and Josef Scharinger (2021). “Blendtorch: A real-time, adaptive domain randomization library”. In: Pattern Recognition. ICPR International Workshops and Challenges: Virtual Event, January 10–15, 2021, Proceedings, Part IV. Springer International Publishing, pp. 538–551.

Pönitz, Thomas, Gerhard Ebenhofer, Gernot Stübl, Christoph Heindl, and Josef Scharinger (2021). “On the potential of large-scale extended reality interaction for industrial environments”. In: Adjunct Proceedings of the 2021 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2021 ACM International Symposium on Wearable Computers, pp. 61–63.

Schenkenfelder, Bernhard, Wolfgang Fenz, Stefan Thumfart, Gerhard Ebenhofer, Gernot Stübl, David B Lumenta, Gernot Reishofer, and Josef Scharinger (2021). “Elastic registration of abdominal mri scans and rgb-d images to improve surgical planning of breast reconstruction”. In: 2021 Annual Modeling and Simulation Conference (ANNSIM). IEEE, pp. 1–12.

Heindl, Christoph (2020a). “Graph Neural Networks for Node-Level Predictions”. In: arXiv preprint arXiv:2007.08649.

Heindl, Christoph, Markus Ikeda, Gernot Stübl, Andreas Pichler, and Josef Scharinger (2019a). “Enhanced Human-Machine Interaction by Combining Proximity Sensing with Global Perception”. In: arXiv preprint arXiv:1910.02445.

Heindl, Christoph, Markus Ikeda, Gernot Stübl, Andreas Pichler, and Josef Scharinger (2019b). “Metric pose estimation for human-machine interaction using monocular vision”. In: arXiv preprint arXiv:1910.03239.

Heindl, Christoph, Thomas Pönitz, Andreas Pichler, and Josef Scharinger (2019). “Large area 3D human pose detection via stereo reconstruction in panoramic cameras”. In: arXiv preprint arXiv:1907.00534.

Heindl, Christoph, Gernot Stübl, Thomas Pönitz, Andreas Pichler, and Josef Scharinger (2019). “Visual large-scale industrial interaction processing”. In: Adjunct Proceedings of the 2019 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2019 ACM International Symposium on Wearable Computers, pp. 280–283.

Heindl, Christoph, Sebastian Zambal, Thomas Ponitz, Andreas Pichler, and Josef Scharinger (2019). “3d robot pose estimation from 2d images”. In: arXiv preprint arXiv:1902.04987.

Heindl, Christoph, Sebastian Zambal, and Josef Scharinger (2019). “Learning to predict robot keypoints using artificially generated images”. In: 2019 24th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). IEEE, pp. 1536–1539.

Pönitz, Thomas, Christoph Heindl, H Bauer, and Martin Kampel (2019). “Automatic intrinsics and extrinsics projector calibration with embedded light sensors”. In: Proceedings of the OAGM ARW Joint Workshop.

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Zambal, Sebastian, Christoph Heindl, and Christian Eitzinger (2019). “Probabilistic Modelling combined with a CNN for boundary detection of carbon fiber fabrics”. In: 2019 IEEE 17th International Conference on Industrial Informatics (INDIN). Vol. 1. IEEE, pp. 1621–1626.

Zambal, Sebastian, Christoph Heindl, Christian Eitzinger, and Josef Scharinger (2019). “End-to-end defect detection in automated fiber placement based on artificially generated data”. In: Fourteenth international conference on quality control by artificial vision. Vol. 11172. SPIE, pp. 371–378.

Heindl, Christoph, Thomas Pönitz, Gernot Stübl, Andreas Pichler, and Josef Scharinger (2018). “Spatio-thermal depth correction of RGB-D sensors based on Gaussian processes in real-time”. In: Tenth International Conference on Machine Vision (ICMV 2017). Vol. 10696. SPIE, pp. 333–340.

Ikeda, M., G. Ebenhofer, J. Minichberger, G. Stübl, A. Pichler, A. Huber, and A. Weiss (2018). “User Experience in kollaborativen Roboteranwendungen”. In: Proceedings of „Assistenztechnologien in der Arbeitswelt – uDay XVI.

Stübl, G., G. Ebenhofer, Harald Bauer, and Pichler Andreas (2018). “Projector-based non-planar Augmented Reality for assistance in an assembly process”. In: Proceedings of „Assistenztechnologien in der Arbeitswelt – uDay XVI;.

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Stübl, G, C Heindl, H Bauer, and A Pichler (2017). “Deep Learning based Aesthetic Evaluation of State-Of-The-Art 3D Reconstruction Techniques”. In: accepted for the 8th 3DBody.Tech Conference & Expo.

Stübl, G, C Heindl, H Bauer, and A Pichler (2017). “On Quality Assurance of 3D Bust Reconstructions”. In: Proceedings of the 2nd OAGM-ARW Joint Workshop Vision, Automation and Robotics. In M. Vincze, B. Blaschitz, R. Huber-Moerk, M. Roth (editors).

Stübl, G., T. Pönitz, H. Bauer, and A. Pichler (2017). “Novel Human Machine Interaction with Sticky Notes for Industrial Production”. In: Proceedings of the 2nd OAGM-ARW Joint Workshop Vision, Automation and Robotics. In M. Vincze, B. Blaschitz, R. Huber-Moerk, M. Roth (editors).

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Heindl, Christoph, Sharath Chandra Akkaladevi, and Harald Bauer (2016a). “Capturing photorealistic and printable 3d models using low-cost hardware”. In: Advances in Visual Computing: 12th International Symposium, ISVC 2016, Las Vegas, NV, USA, December 12-14, 2016, Proceedings, Part I 12. Springer International Publishing, pp. 507–518.

Heindl, Christoph, Sharath Chandra Akkaladevi, and Harald Bauer (2016b). “Photorealistic texturing of human busts reconstruction”. In: Seventh International Conference on 3D Body Scanning Technologies, pp. 225–230.

Rooker, Martijn, Christian Wögerer, Alfred Angerer, Christoph Kopf, Jose Capco, Aitor Olarra, Elena Fuentes, Carola Zwicker, and Andreas Pichler (2016). “Flexible grasping of electronic consumer goods”. In: The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 85, pp. 71–84.

Akkaladevi, Sharath Chandra and Christoph Heindl (2015). “Action recognition for human robot interaction in industrial applications”. In: 2015 IEEE International Conference on Computer Graphics, Vision and Information Security (CGVIS). IEEE, pp. 94–99.

Heindl, Christoph, Harald Bauer, Martin Ankerl, and Andreas Pichler (2015). “ReconstructMe SDK: a C API for Real-time 3D Scanning”. In: 6th International Conference and Exhibition on 3D Body Scanning Technologies, pp. 185–193.

Huber, Gerold, Markus Ikeda, Michael Hofmann, Christoph Heindl, and Andreas Pichler (2014). “Full Autonomous Quadcopter for Indoor 3D Reconstruction”. In: Conference: Austrian Robotics Workshop.

Kopf, Christoph, Christoph Heindl, Martin Ankerl, Harald Bauer, and Andreas Pichler (2014). “ReconstructMe-Towards a Full Autonomous Bust Generator”. In: Proc. of 5th Int. Conf. on 3D Body Scanning Technologies, pp. 184–190.

Plasch, Matthias, Michael Hofmann, Gerhard Ebenhofer, and Martijn Rooker (2014). “Reduction of development time by using scriptable IEC 61499 function blocks in a dynamically loadable type library”. In: Proceedings of the 2014 IEEE Emerging Technology and Factory Automation (ETFA). IEEE, pp. 1–8.

Rooker, Martijn, Michael Hofmann, Juergen Minichberger, Markus Ikeda, Gerhard Ebenhofer, Gerald Fritz, and Andreas Pichler (2014). “Flexible and assistive quality checks with industrial robots”. In: ISR/Robotik 2014; 41st International Symposium on Robotics. VDE, pp. 1–6.

Rooker, Martijn, Michael Hofmann, Jürgen Minichberger, Markus Ikeda, Gerhard Ebenhofer, Gerald Fritz, and Andreas Pichler (2014). “Quality inspection performed by a flexible robot system”. In: Proceedings of the Austrian Robotics Workshop. Vol. 22. 23.

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Zhou, Kai, Gerhard Ebenhofer, Christian Eitzinger, Uwe Zimmermann, Christoph Walter, José Saenz, Luis Pérez Castaño, Manuel Alejandro Fernández Hernández, and José Navarro Oriol (2014). “Mobile manipulator is coming to aerospace manufacturing industry”. In: 2014 IEEE international symposium on robotic and sensors environments (ROSE) proceedings. IEEE, pp. 94–99.

Ebenhofer, G, H Bauer, M Plasch, S Zambal, SC Akkaladevi, A Pichler, O Givehchi, H Trsek, J Jasperneite, S Patil, et al. (2013). “IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON EMERGING TECHNOLOGIES AND FACTORY AUTOMATION, ETFA”. In.

Ebenhofer, Gerhard, Harald Bauer, Matthias Plasch, Sebastian Zambal, Sharath Chandra Akkaladevi, and Andreas Pichler (2013). “A system integration approach for service-oriented robotics”. In: 2013 IEEE 18th Conference on Emerging Technologies & Factory Automation (ETFA). IEEE, pp. 1–8.

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