Forschungsvereinigungen müssen für die Antragstellung im Rahmen der IGF autorisiert sein. Noch nicht autorisierte Forschungsvereinigungen können einen Antrag auf Autorisierung im Förderprogramm Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF) stellen, wenn die Kriterien gemäß der Anlage Förderrichtline erfüllt sind.
Die Industrielle Gemeinschaftsforschung (IGF) ist ein europaweit einzigartiges, themenoffenes und vorwettbewerbliches Förderprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWE), das kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) einen einfachen Zugang zu praxisorientierter Forschung ermöglicht.
Eine Kurzdarstellung veranschaulicht den Prozess von der Idee bis zur Veröffentlichung des Forschungsergebnisses.
Hier finden Sie eine Übersicht aller IGF-Forschungsvereinigungen.
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Mit den Mitteln der IGF werden im transnationalen Netzwerk CORNET auch Projekte gemeinsam mit internationalen Kooperationspartnern durchgeführt ...
Im Rahmen des IGF-Kongresses wurde das IGF-Projekt des Jahres 2025 gewählt. Unter 23 Einreichungen hat der Wissenschaftliche Rat der IGF drei Finalisten nominiert. Das Gewinner-Team wurde durch das Publikum gewählt.
Ein kleiner Ausschnitt der bisher rund 12000 geförderten Projekte bietet einen Einblick in die Vielfalt der Forschungsthemen.
Die Projektdatenbank der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) umfasst rund 12000 abgeschlossene und laufende IGF-Vorhaben seit dem Jahr 1995 und wird regelmäßig aktualisiert.
Hier finden Sie Veranstaltungen mit Bezug zu IGF-Forschungsvorhaben.
Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank
Die Projektdatenbank der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) umfasst rund 12000 abgeschlossene und laufende IGF-Vorhaben seit dem Jahr 1995 und wird regelmäßig aktualisiert.
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Verwendung künstlicher neuronaler Netze zur vollautomatischen Bestimmung von Größenverteilungen anhand von Bildern überlappender Partikel, Fasern und Blasen
Laufzeit:01.08.2018 - 31.07.2021Vorhaben-Nr. 20226 N
Forschungsvereinigung:
Forschungseinrichtung:
-
Universität Duisburg-Essen Abteilung Elektrotechnik und Informationstechnik Fachgebiet Nanostrukturtechnik
Vorhabenbeschreibung:
Die Erkennung und Segmentation überlappender Objekte auf Aufnahmen verschiedenster Herkunft spielt in diversen Disziplinen eine wichtige Rolle. Die denkbaren Anwendungen sind vielfältig:
- Bestimmung der Größenverteilungen agglomerierter Partikel mit unterschiedlichen Formen (z.B. kubisch, sphärisch, etc.)
- Bestimmung der Größenverteilung von Blasen in Mehrphasenreaktoren
- Erkennung und Charakterisierung von Fasern
In vielen Fällen sind Lösungen für solche Probleme sehr aufwändig und stark an die Problemstellung angepasst und daher nur bedingt wiederverwertbar und adaptierbar. Es wird daher die Verwendung künstlicher neuronaler Netzwerke vorgeschlagen. Deren Vorteil ist es, dass sie sich Lösungswege für vorliegende Probleme anhand von Trainingsdaten (10000+ Proben) mit bekannten Eigenschaften mittels überwachtem Lernen selbstständig aneignen können.
Während die Abhängigkeit der neuronalen Netzwerke von Trainingsdaten einerseits ein großer Vorteil ist, da dadurch nur wenig Wissen über das Problem a priori nötig ist, so stellt sie zugleich auch den größten Nachteil des Verfahrens dar. Trainingsdaten mit bekannten Eigenschaften liegen oft nicht vor und müssen erst aufwändig manuell ausgewertet werden. Der vorgeschlagene Ansatz sieht deshalb eine Synthese der benötigten Trainingsdaten vor. Auf diese Art und Weise werden realistische Bilder erzeugt, deren gesuchte Zieleigenschaften bekannt sind. Nach Abschluss des Trainings können die neuronalen Netzwerke für die Auswertung realer Daten verwendet werden.
Durch die Entwicklung quelloffener Algorithmen zur Erkennung und Segmentation überlappender Objekte mittels künstlicher neuronaler Netzwerke soll es kmU ermöglicht werden, Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln bzw. zu verbessern. Zielgruppen, welche davon profitieren können sind unter anderem die Automobilindustrie, Luft- und Schifffahrt, die Medizin-, Umwelt- und Verfahrenstechnik, die Nanotechnologie, der öffentliche Sektor und die Forschung.
Ergebniszusammenfassung:
Die Ergebnisse des durchgeführten Projektes sind im Wesentlichen Software und Publikationen.
= 1. Software
Hauptergebnis des Projekts sind insgesamt acht Softwarepakete aus den folgenden Bereichen: Bildsynthese, manuelle und vollautomatische Bildanalyse.
== 1.1 Bildsynthese
Bei den zwei synthPIC (synthetic Particle Image Creator) Toolboxen handelt es sich um Software zur kontrollierten Synthese von Partikelbildern, inkl. der sog. Grundwahrheiten, d.h. der genauen Positionen und Formen der Partikel, um damit selbstlernende Algorithmen zu trainieren. So kann die aufwändige manuelle Annotation von Partikeln vermieden werden.
== 1.2 Bildanalyse (manuell)
Die Softwarepakete ManualParticleAnalysis und FiberAnnotator dienen der einfachen und schnellen manuellen Annotation von ellipsoiden und faserförmigen Partikeln, um Trainings- und vor allem Validierungsdaten herzustellen.
== 1.3 Bildanalyse (vollautomatisch)
Die entwickelte carboseg Software dient der automatischen Erkennung ganzer Aggregate, d.h. Zusammenschlüsse mehrerer Primärpartikel. Dahingegen dient die DeepParticleNet Software der Erkennung einzelner sphärischer Partikel in eben solchen Aggregaten. Als Erweiterung kann das paddle (PArticle Detection via Deep LEarning) Paket beliebig geformte Primärpartikel erkennen und dabei unterschiedliche Partikelarten unterscheiden. Für den speziellen Anwendungsfall der Fasererkennung wurde die FibeRCNN-Architektur entwickelt und in einem entsprechenden Softwarepaket verfügbar gemacht.
== 1.4 Anwendungsmöglichkeiten
Für KMU stellen die Softwarepakete zur Bildsynthese und -analyse eine Möglichkeit zum Angebot von Dienstleistungen und Verbesserung von Produkten dar. So können z.B. für industrielle Großkunden maßgeschneiderte Analysealgorithmen trainiert oder aber als Teil von Messsystemen angeboten werden.
= 2. Publikationen und Konferenzen
Dokumentation und Kommunikation der Ergebnisse erfolgte unter anderem durch drei Publikationen als auch auf sechs Tagungen.