Leitung

Prof. Dr. Mohieddine Jelali

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  • Telefon+49 221-8275-2384

Beteiligte

Konstantinos Papadopoulos

Konstantinos Papadopoulos

  • Telefon+49 221-8275-4543

Dr. Hammoud Al Joumaa

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KaMin

KaMin (Bild: TH Köln)

Multikamerasystem zur KI-basierten Inspektion der Strangführung in Stranggießanlagen

Ziel dieses Projektes ist die erstmalige Entwicklung eines neuartigen Inspektionssystems (Strand Health Monitor) auf Basis von Multikameratechnologien und intelligenter Bildverarbeitung mittels künstlicher Intelligenz für Stranggießanlagen.

Das Multikamerasystem setzt neue Maßstäbe in der Inspektion von Stranggießanlagen und bietet durch die hochkomplexe bildbasierte Objekterkennung eine Reihe von Vorteilen. Die 360-Grad-Ansicht und die automatische Kameraführung erzeugen ein realistisches Strangführungsmodell, das dem Anlagenbetreiber ein detailliertes Bild der Bauteile, Baugruppen und Betriebsmittel liefert. Die hochgenaue Digitalisierung der Strangführung bietet eine umfassende Datenbasis für eine sichere Zustandsbewertung, d. h. die Erkennung von Bauteildefekten/-beschädigungen, Rollenoberflächendefekten, Ausbrüchen, Verschmutzungen, was bisherige Messsysteme/Rollchecker aufgrund der punktuellen Messungen nicht leisten können.

Auf einen Blick

Kategorie Beschreibung
Forschungsprojekt KaMin – Multikamerasystem zur KI-basierten Inspektion der Strangführung in Stranggießanlagen 
Leitung Prof. Dr. Mohieddine Jelali, Cologne Lab for Artificial Intelligence and Smart Automation (CAISA) der TH Köln 
Fakultät Fakultät für Anlagen-, Energie- und Maschinensysteme 
Institut Institut für Produktentwicklung und Konstruktionstechnik 
Beteiligte M.Sc. Konstantinos Papadopoulos, Dr.-Ing. Hammoud Al Joumaa 
Projektpartner Gassen Instruments GmbH, ID Ingenieure & Dienstleistungen GmbH 
Fördermittelgeber ZIM-F&E-Projekt (Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand), Bundes-ministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) 
Laufzeit 10/2024–09/2026 

Leitung

Prof. Dr. Mohieddine Jelali

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Konstantinos Papadopoulos

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