Jü gen Gausemeie
Michael G a e
F iedhelm Meye au de Heide (H sg.)
Augmen ed & Vi ual Reali y
in de P oduk en s ehung
 G undlagen, Me hoden und We kzeuge
 In e ak ions- und Visualisie ungs echniken
 Vi ual P o o yping in elligen e echnische
Sys eme mi AR/VR
12. Pade bo ne Wo kshop
Augmen ed & Vi ual Reali y in de P oduk en s ehung
23. und 24. Ap il 2015
Heinz Nixdo MuseumsFo um, Pade bo n
Heinz Nixdo Ins i u , Uni e si ä Pade bo n – Pade bo n – 2015
ISSN 2195-5239
Das We k einschließlich seine Teile is u hebe ech lich geschü z . Jede Ve -
we ung auße halb de engen G enzen des U hebe ech sgese zes is ohne
Zus immung de He ausgebe und des Ve asse s unzulässig und s a ba . Das
gil insbesonde e ü Ve iel äl igung, Übe se zungen, Mik o e ilmungen, sowie
die Einspeiche ung und Ve a bei ung in elek onischen Sys emen.
Als elek onische Ve sion ei e ügba übe die Digi alen Sammlungen de
Uni e si ä sbiblio hek Pade bo n.
Sa z und Ges al ung: Polina Deche a und F anziska Reichel
He s elle : Hans Gieselmann D uck und Medienhaus GmbH & Co. KG
D uck · Buch · Ve lag
Biele eld
P in ed in Ge many
Bibliog a ische In o ma ion De Deu schen Biblio hek
Die Deu sche Biblio hek e zeichne diese Publika ion in de Deu schen Na ional-
bibliog a ie; de aillie e bibliog a ische Da en sind im In e ne übe h p://dnb.ddb.de
ab u ba
Vo wo
Augmen ed Reali y und Vi ual Reali y e ö nen neue Pe spek i en: Vi uelle unk ionale
P o o ypen e möglichen die imme si e und in e ak i e P äsen a ion on Ges al und
Ve hal en eines zukün igen P oduk s. Das e besse die Kommunika ion in En wick-
lungsp ozessen, hil En wicklungs ehle zu e meiden und äg dazu bei, die Anzahl
eale P o o ypen zu e inge n. Un e nehmen spa en so Zei und Geld.
Das Heinz Nixdo Ins i u de Uni e si ä Pade bo n e ans al e zweijäh lich un e dem
Dach „Wissenscha s- und Indus ie o um – In elligen e Technische Sys eme“ den
Wo kshop „Augmen ed & Vi ual Reali y in de P oduk en s ehung“. Wi ich en uns an
Fachleu e aus Indus ie und Fo schungsins i u en, die sich maßgeblich mi de En wick-
lung on in elligen en echnischen Sys emen be assen. Die Ve ans al ung bie e ihnen
eine Pla o m zu Diskussion und zum E ah ungsaus ausch.
Fü die Begu ach ung und Auswahl de Bei äge danken wi den Mi gliede n des P o-
g ammkomi ees he zlich. De en Expe ise ha wesen lich zu hohen Quali ä de Ta-
gung beige agen.
P o . D .-Ing. M. Ab amo ici,
Uni e si ä Bochum
P o . D .-Ing. U. Lindemann,
TU München
P o . D .-Ing. R. Ande l,
TU Da ms ad
P o . D .-Ing. habil. P. Nyhuis,
Uni e si ä Hanno e
P o . D . B. B üde lin,
TU Ilmenau
P o . D .-Ing. J. O cha o a,
TU Ka ls uhe
P o . D . G. Domik,
Uni e si ä Pade bo n
P o . D .-Ing. G. Reinha ,
TU München
P o . D . Ch. Geige ,
Fachhochschule Düsseldo
P o . D .-Ing. J. Roßmann,
RWTH Aachen
P o . D . O. He zog,
Uni e si ä B emen
P o . D .-Ing. habil. D .-Ing. E. h. M. Schenk,
F aunho e IFF
P o . D .-Ing. habil. G. Höhne,
TU Ilmenau
P o . D .-Ing. R. S a k,
TU Be lin
P o . D .-Ing. R. Koch,
Uni e si ä Pade bo n
P o . D .-I . F.J.A.M. an Hou en,
Uni e si y o Twen e
P o . D .-Ing. S. Kopp,
Uni e si ä Biele eld
D .-Ing. H. Waßmann-Kahl,
VW AG
P o . D .-Ing. F.-L. K ause,
TU Be lin
P o . D .-Ing. Ch. Webe ,
TU Ilmenau
P o . D . e . na . T. Kuhlen,
RWTH Aachen
Pade bo n, im Ap il 2015 P o . D .-Ing. J. Gausemeie , M. G a e und
P o . D . ma h. F. Meye au de Heide
Inhal s e zeichnis
VR-Sys eme und Anwendungen
M. Obe hause , D. D eye , P. Ko ačič
Rapid P o o yping in einem unk ionalen, i uellen Flugzeugcockpi ................ 9
S. Husung, A. Siegel, C. Webe , B. Mülle , M. Beh end , D. Landes, A. Albe s
Audio- isuelle Simula ion de Fah zeug o bei ah un e Nu zung on
VR und P ü s andsmessungen ......................................................................... 21
W. S ege , E. S eindecke , R. S elze , M. Gebe , T. Kim
Indi iduelle Funk ionen ü Teilnehme an einem VR Design Re iew ............. 33
AR/VR in de P oduk en s ehung
V. Paelke, S. Heymann
Benu zungsschni s ellen ü Cybe -Physical-Sys ems –
He aus o de ungen und Lösungsansä ze ........................................................ 49
J. Be ssenb ügge, O. Wiede keh , C. Jähn, M. Fische
Anbindung des Vi uellen P o o ypen an die Pa ialmodelle
in elligen e echnische Sys eme ..................................................................... 65
K. W asse, E. B andenbu g, H. Hayka, R. S a k
Visualisie ung on An o de ungen an physische P o o ypen mi
Augmen ed Reali y ........................................................................................... 79
Rende ing und 3D-P oduk da s ellung
J. Mede
Dep h Image Based Rende ing zu En kopplung langsame
Rende p ozesse on de Da s ellung ............................................................... 93
C. Jähn, M. Fische , M. Ge ges, J. Be ssenb ügge
Au oma ische Ablei ung geome ische Eigenscha en on Bau eilen
aus dem 3-D-Polygonmodell .......................................................................... 107
T. P eidel, S. Ce sowsky, R. K üge , M. Fä be
Punk ebasie es hie a chisch-p obabilis isches Le el o De ail ...................... 121
VR ü Fab ikplanungsp ozesse
S. Pick, S. Gebha d , B. Hen schel, T. Kuhlen, R. Reinha d, C. Büsche ,
T. al Khawli, U. Eppel , H. Voe , J. U sch
Ein Konzep zu In eg a ion on Vi ual Reali y Anwendungen zu
Ve besse ung des In o ma ionsaus auschs im Fab ikplanungsp ozess ......... 139
S. Gebha d , S. Pick, B. Hen schel, T. Kuhlen, R. Reinha d, C. Büsche
Ein Ansa z zu So wa e echnischen In eg a ion on Vi ual Reali y
Anwendungen am Beispiel des Fab ikplanungsp ozesses ........................... 153
R. Langmann, C. Geige
Web-basie e In eg a ionspla o m ü dynamische
3D-Anlagen isualisie ung ............................................................................... 167
AR ü mobile Assis enzsys eme
M. Neges, M. Wol , M. Ab amo ici
Zug i sgesiche e Augmen ed Reali y Lösung zu mobilen Ins and-
hal ungsun e s ü zung mi zus andso ien ie en A bei sanweisungen ............ 181
S. Adle , A. Ke nchen, T. Reipsch, E. Bay hamme , U. Schmucke
Mobile Assis enzsys eme ü siche en Be ieb und Wa ung on
Maschinen und Anlagen ................................................................................. 197
Fah simula ion und Fah e assis enzsys eme
B. Hassan, J. Gausemeie , K. Abdelgawad, J. Be ssenb ügge, M. G a e
Sys ema ik zu En wicklung on ekon igu ie ba en Fah simula o en ............ 213
J. Be ssenb ügge, A. T äch le , C. Schmid
Visualisie ung on Scheinwe e sys emen ü das Vi ual P o o yping
on lich basie en Fah e assis enzsys emen .................................................. 231
H. Amelunxen
En wicklung eines Closed-Loop Tes sys ems ü o gesch i ene
Fah e assis enzsys eme ................................................................................ 247
D. Zimme mann, A. Kohls ed , S. Gausemeie , A. T äch le
En wicklung eines p ädik i en Mo ion-Cueing-Ve ah ens ü den
ATMOS-Fah simula o ................................................................................... 261

VR-Sys eme und Anwendungen
Rapid P o o yping in einem unk ionalen, i uellen
Flugzeugcockpi
M.Sc. Ma hias Obe hause , D -Ing Daniel D eye
Ai bus G oup Inno a ions
Willy-Messe schmi -S aße 1, 81663 München
Tel. +49 (0) 89 607 / 21 236, Fax. +49 (0) 89 607 / 21 240
E-Mail: [email p o ec ed]
P imož Ko ačič
Technische Uni e si ä G az
Rechbaue s aße 12, 8010 G az
E-Mail: [email p o ec ed]
Zusammen assung
Beim En wicklungsp ozess on Cockpi s und Cockpi komponen en soll en in eine
möglichs ühen Phase Nu ze s udien du chge üh we den, um sowohl e gonomische
als auch kogni i -psychologische Aspek e in de Mensch-Maschine-In e ak ion zu be-
ücksich igen. Fü E gonomieun e suchungen we den be ei s au digi ale Mock-ups und
Vi ual Reali y Sys eme zu ückgeg i en. Um das Ve hal en des Nu ze s auch in eine
dynamischen Cockpi umgebung un e suchen zu können, wu de de Vi ual Reali y
Fligh Simula o (VRFS) en wickel . Hie wi d ein Vi ual Reali y Cockpi mi einem
Flugsimula o e bunden. Im Gegensa z zu ähnlichen VR-Flugsimula o en lieg bei
diesem Sys em de Fokus au Rapid P o o yping on Cockpi komponen en und de en
E alua ion mi in eg ie en kogni i -psychologischen Me hoden. In diese A bei wi d
gezeig , wie neue Cockpi komponen en in diesen Simula o in eg ie we den können
und wie mi diesen Elemen en in e agie we den kann. Als Basis ü die Geome ie
dienen hie bei CAD-Da en ode auch 3D-Scans. Die In e ak ion kann mi i uellen
Tas e n, Hebeln, D ehschal e n ode übe simulie e Touchsc eens e olgen. Du ch die
In eg a ion on ein achen Pla en, 3D-ged uck en Bau eilen ode soga unk ionalen
Ha dwa ekomponen en an de en sp echenden äumlichen Posi ion, kann hap isches
Feedback e zeug und die Bedienba kei deu lich e besse we den. Du ch diese Flexi-
bili ä kann de i uelle Flugsimula o in jede Phase des Cockpi designp ozesses ein-
gese z we den.
Schlüsselwo e
Vi ual Reali y, Flugsimula ion, Cockpi Design, Rapid P o o yping
Sei e 10 Obe hause , D eye , Ko ačič
Rapid P o o yping in a Func ional Vi ual Cockpi
Abs ac
In he de elopmen p ocess o ligh decks, use s udies should be conduc ed as ea ly as
possible o ga he in o ma ion on e gonomics as well as cogni i e aspec s o he human-
machine-in e ac ion (HMI). Vi ual Reali y is a well-known ool o explo ing he e go-
nomics o a cockpi . Ye , o conduc ing human ac o s s udies, a dynamic, usable ligh
deck is necessa y. The Vi ual Reali y Fligh Simula o (VRFS), de eloped by Ai bus
G oup Inno a ions, p o ides his unc ionali y by connec ing a digi al mock-up wi h a
comme cially a ailable ligh simula ion. In con as o simila VR ligh simula ions,
human ac o s me hods ha e been in eg a ed o conduc use s udies. This esea ch p e-
sen s he in eg a ion o concep ional as well as exis ing HMI componen s in o he
VRFS. CAD da a o 3D scans can be used as a basis o his. The in e ac ion wi h hese
elemen s can be ully i ual, aided by using pla es, o combined wi h unc ional ha d-
wa e elemen s. Due o his lexibili y, he VRFS can be used in all phases o he cockpi
de elopmen p ocess.
Keywo ds
Vi ual Reali y, Fligh Simula ion, Cockpi Design, Rapid P o o yping
Rapi
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Rapid P o o yping in einem unk ionalen, i uellen Flugzeugcockpi Sei e 19
jek wachsen und die Simula ions ie e en sp echend e höh we den. T o zdem kann
auch ein Mixed Mock-up Sys em nich als ollwe ige E sa z ü einen Ha dwa e Si-
mula o e wende we den, da wei e hin Einsch änkungen du ch die Vi ual Reali y
Technologie, wie zum Beispiel eingesch änk es Sich eld ode Ungenauigkei en im T a-
cking, bes ehen. Wei e e En wicklungen zielen au die ein ache e In eg a ion on MMS
Komponen en ab ebenso wie au die E höhung de Simula ions ie e du ch e besse e
Ha d- und So wa e.
Li e a u
[RN04] REUZEAU, F.; NIBBELKE, R.: Fligh deck design p ocess. In: D. Ha is (Hg.): Human Fac-
o s o Ci il Fligh Deck Design. Hampshi e: Ashga e, S. 33-55, 2004.
[HK05] HÜSGEN, S.; KLINGAUF, U.: In e ak ionsmechanismen zu Ve besse ung de Mensch-
Maschine-Schni s elle am Beispiel eines i uellen Flugsimula o s. In: Deu sche Lu - u.
Raum ah kong ess, 2005.
[Bau14-ol] BAUER, M.: The Enhanced Vi ual En i onmen (EVE): Lea ning lessons o imp o e sa e y,
un e : h p://www.high lye .ai bus-g oup.com/02_2014_ ackling_ he_cybe _ h ea .h ml, 1.
Mä z 2015
[YKT+09] YAVRUCUK, I.; KUBALI, E.; TARIMCI, O.; YILMAZ, D.: A Low Cos Fligh Simula o Using
Vi ual Reali y Tools. In: AIAA Modeling and Simula ion Technologies Con e ence, Guid-
ance, Na iga ion, and Con ol and Co-loca ed Con e ences, Ame ican Ins i u e o Ae o-
nau ics and As onau ics, Res on, 2009
[ADP+14] ASLANDERE, T.; DREYER, D.; PANTKRATZ, F.; SCHUBOTZ, R.: A Gene ic Vi ual Reali y
Fligh Simula o . In: Vi uelle und E wei e e Reali ä , 11. Wo kshop de GI-Fachg uppe
VR/AR. Shake Ve lag, S. 1-13, Aachen, 2014.
[DBO14] DREYER, D.; BANDOW, D.; OBERHAUSER, M.: HUD Symbology e alua ion in a Vi ual
Reali y Fligh Simula ion. In: HCI-Ae o, 2014
[HOD+14] HILLEBRAND, A.; OBERHAUSER, M.; DREYER, D.; MEISTER D.: Modula e E wei e ba kei
on Flugsimula ionen ü Human-Fac o s-Expe imen e. In: 3. In e disziplinä e Wo kshop
Kogni i e Sys eme: Mensch, Teams, Sys eme und Au oma en, Magdebu g, 2014
[LIE13] LIESECKE S.: Eye-T acking in Vi ual Reali y. Mas e s hesis. Uni e si ä de Bundesweh
Ins i u ü Flugsys eme, München, 2013
[HS88] HART, S.; STAVELAND, L.: De elopmen o NASA-TLX (Task Load Index): Resul s o
empi ical and heo e ical esea ch. In: Ad ances in psychology 52, S. 139-183, 1988
[ST90] SELCON, S.; TAYLOR, R.: E alua ion o he si ua ional awa eness a ing echnique (SART)
as a ool o ai c ew sys ems design. In: Si ua ional Awa eness in Ae ospace Ope a ions
(AGARD-CP-478). Neuilly Su Seine, 1990
[End95] ENDSLEY, M.: Measu emen o si ua ion awa eness in dynamic sys ems. In: Human Fac o s:
The Jou nal o he Human Fac o s and E gonomics Socie y 37 (1), S. 65-84, 1995
[MDO14] MAMESSIER, S.; DREYER, D.; OBERHAUSER, M.: Calib a ion o online Si ua ion Awa eness
Assessmen Sys ems using Vi ual Reali y. In: P oceedings o HCI-In e na ional 2014,
He aklion 2014
Sei e 20 Obe hause , D eye , Ko ačič
Au o en
M.Sc. Ma hias Obe hause a bei e sei 2012 bei Ai bus G oup Inno a ions. E
schloss das Mas e s udium Maschinenwesen an de Technischen Uni e si ä München
mi den Schwe punk en „Elek onik und In o ma ik“ und „Lu ah echnik“ 2014 ab
und a bei e sei dem an seine P omo ion an de Technischen Uni e si ä G az. Seine
Fo schungs hemen sind Mensch-Maschine-In e ak ion im Cockpi und die Nu zung on
Vi ual Reali y ü Human Fac o s S udien.
D .-Ing. Daniel D eye a bei e sei 2003 bei Ai bus G oup Inno a ions. E s udie e
und p omo ie e an de Technischen Uni e si ä München (Lu - und Raum ah ech-
nik/ E gonomie). De Ti el seine Disse a ion lau e „Kon as schwellensimula ion ü
Sich ba kei sun e suchungen an Displays“.
P imož Ko ačič s udie Maschinenbau an de Technischen Uni e si ä G az und be-
schä ig sich zu zei mi de 3D Modellie ung des Flugsimula o s am Ins i u ü Me-
chanik ü die In eg a ion in einen i uellen Flugsimula o .
Anbindung des Vi uellen P o o ypen an die Pa ialmodelle
in elligen e echnische Sys eme
Jan Be ssenb ügge, Olga Wiede keh
Heinz Nixdo Ins i u
Uni e si ä Pade bo n
Fü s enallee 11, 33102 Pade bo n
Tel. +49 (0) 5251 / 60 62 32, Fax. +49 (0) 5251 / 60 62 68
E-Mail: {Jan.Be ssenb uegge|Olga.Wiede keh }@hni.upb.de
Claudius Jähn, Ma hias Fische
Heinz Nixdo Ins i u und Ins i u ü In o ma ik
Uni e si ä Pade bo n
Fü s enallee 11, 33102 Pade bo n
Tel. +49 (0) 5251 / 60 64 66, Fax. +49 (0) 5251 / 60 64 82
E-Mail: {claudius|ma i}@upb.de
Zusammen assung
Die achdisziplinübe g ei ende Sys embesch eibung In elligen e Technische Sys eme
e olg anhand eine Reihe on Pa ialmodellen. Die einzelnen Pa ialmodelle beleuch-
en jeweils de aillie spezi ische Aspek e des Gesam sys ems, wie die Wi ks uk u
ode die Ges al . Die Pa ialmodelle sind un e einande s a k e ne z . Im Be eich des
Pa ialmodells Ges al sind die Ve knüp ungen zwischen Ges al und ande en Pa ial-
modelle zwa bekann , jedoch nich in Fo m eine isuellen Da s ellung umgese z . De
Vi uelle P o o yp, als digi ales Abbild des Gesam sys ems, bilde einen geeigne en An-
sa zpunk ü die Wei e en wicklung des Ges al modells. Ziel is eine Da s ellung de
Zusammenhänge zwischen den Pa ialmodellen im Rahmen de Ges al , um das Sys-
em e s ändnis zu e leich e n. Hie zu sollen Aspek e des Gesam sys ems am Vi uellen
P o o ypen au gezeig und e o e we den. Anhand de Spezi ika ion eines Regalbedi-
enge ä s im Rahmen eines T ans e p ojek es aus dem Spi zenclus e i ´s OWL s ell de
Bei ag die Anbindung einzelne Pa ialmodelle an den Vi uellen P o o ypen und die
p o o ypische Umse zung o .
Schlüsselwo e
Pa ialmodelle, Wi ks uk u , Um eldmodell, Ak i i ä sdiag amm, Vi uelle P o o yp,
In elligen e Technische Sys eme
Sei e 66 Be ssenb ügge, Wiede keh , Jähn, Fische
Linking he Vi ual P o o ype wi h he Pa ial Models o
In elligen Technical Sys ems
Abs ac
The in e disciplina y speci ica ion o in elligen echnical sys ems is ca ied ou based
on a se o pa ial models. The indi idual pa ial models highligh speci ic aspec s o he
o e all sys em espec i ely, e.g. he ac i e s uc u e o he shape. The pa ial models a e
highly c oss-linked among each o he . In ac , o he pa ial model shape hese c oss-
links be ween he shape and o he pa ial models a e known, howe e , hey a e no isu-
ally ansla ed. The i ual p o o ype, as a digi al model o he o e all sys em, o ms a
sui able s a ing poin o he u he de elopmen o he shape model. The aim is an
illus a ion o he in e ela ion be ween he pa ial models in he con ex o he shape, in
o de o acili a e he sys em unde s anding. Fo his, aspec s o he o e all sys em a e o
be depic ed and localized a he i ual p o o ype. Based on he speci ica ion o a s o -
age handling sys em in he con ex o a ans e p ojec in he leading edge clus e i ´s
OWL he pape in oduces a link be ween indi idual pa ial models an he i ual p o o-
ype along wi h he implemen a ion p o o ype.
Keywo ds
Pa ial Models, Ac i e S uc u e, Ac i i y Diag am, Vi ual P o o ype, In elligen Tech-
nical Sys ems

Anbindung des Vi uellen P o o ypen an die Pa ialmodelle on ITS Sei e 67
1 Einlei ung
Vi ual P o o yping, d.h. die Simula ion eines P o o ypen anhand des digi alen P o-
duk modells, is heu e ein wesen liche Bes and eil bei de En wicklung on In elligen-
en Technischen Sys emen (ITS). De Vi uelle P o o yp bes eh dabei im Wesen lichen
aus dem 3D-CAD-Modell des ITS, welche im Rahmen on Vi uellen Design Re iews
anhand on Abmaß,- Tole anz-, Bauba kei -, Kinema ikanalysen und wei e en Un e su-
chungen au seine geome ischen Eigenscha en übe p ü wi d. Das 3D-CAD-Modell
als G undlage ü das Vi ual P o o yping besch eib jedoch nu die Ges al und is da-
mi nu eines on meh e en Elemen en, welche zu En wicklung on In elligen en
Technischen Sys emen au ges ell we den. Denn, bei de En wicklung on ITS is be-
kann e maßen eine Vielzahl un e schiedliche Fachdisziplinen in ol ie ; hie zu zähl
die Mechanik, Elek ik/ Elek onik, Regelungs echnik sowie die So wa e echnik. De
Beg i Mecha onik b ing dies zum Ausd uck.
Die zunehmende Mul idisziplina i ä s ell dabei einen wesen lichen Komplexi ä s ei-
be in de En wicklung da . Me hoden des Sys ems Enginee ing können einen wesen li-
chen Bei ag leis en diesen He aus o de ungen zu begegnen; sie ö de n die in e diszip-
linä e Zusammena bei und be ach en das Sys em als Ganzes [INC13], [FMS12]. Die
modell echnische Abbildung de Zusammenhänge ad essie das Themen eld Model-
based Sys ems Enginee ing (MBSE). Im Rahmen des MBSE wi d ein Sys emmodell in
den Mi elpunk de En wicklung mul idisziplinä e Sys eme ges ell . Das Sys emmo-
dell bilde alle ele an en Aspek e on Beginn an ab und is die wesen liche G undlage
ü die Kommunika ion und Koope a ion de in ol ie en Fachleu e. Ein Ansa z zu
E a bei ung eines Sys emmodells, bilde die achdisziplinübe g ei ende Spezi ika ions-
echnik CONSENS (CONcep ual design Speci ica ion echnique o he ENginee ing o
mecha onic Sys ems) [GFD+08]. Sie bilde die wesen lichen Elemen e zu En wick-
lung eines ITS in Fo m on Pa ialmodellen ab, beispielha seien an diese S elle die
Wi ks uk u , das Um eldmodell, Anwendungsszena ien ode eben auch die Ges al
genann .
Die Pa ialmodelle sind un e einande s a k e ne z , im Be eich des Pa ialmodells Ge-
s al gib es jedoch Wei e en wicklungspo en iale: So sind die Ve knüp ungen zwischen
de Ges al und ande en Pa ialmodelle zwa bekann , jedoch nich in Fo m eine isuel-
len Da s ellung umgese z . Konk e geh es um die Visualisie ung wei e e Pa ialmo-
delle de Sys emspezi ika ion im Rahmen des Ges al modells un e Zuhil enahme on
Me hoden de Vi ual Reali y. De esul ie ende Vi uelle P o o yp e möglich du ch die
Ve anschaulichung und Ve o ung de Wi k lächen und -p inzipien eine isuelle Analy-
se on Wi kzusammenhängen zwischen den un e schiedlichen Pa ialmodellen. Dies
un e s ü z die mul idisziplinä en En wicklungs eams und ö de das Sys em e s änd-
nis. Hie se z de o liegenden Bei ag an.
Ziel des Bei ags is die Visualisie ung de Pa ialmodellen Wi ks uk u , Um eld und
Anwendungsszena ien au Basis de Ges al du ch Anbindung an einen i uellen P o o-
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Sei e 78 Be ssenb ügge, Wiede keh , Jähn, Fische
[GFD+08] GAUSEMEIER, J.; FRANK, U.; DONOTH, J.; KAHL, S.: Spezi ika ions echnik zu Besch ei-
bung de P inziplösung selbs op imie ende Sys eme des Maschinenbaus. In: Kons uk ion,
Ausgabe 7/8-2008 und 9/-2008, Sp inge VDI-Ve lag, Düsseldo , 2008
[GLL12] GAUSEMEIER, J.; LANZA, G.; LINDEMANN, U.: P oduk e und P oduk ionssys eme in eg a i
konzipie en – Modellbildung und Analyse in de ühen Phase de P oduk en s ehung. Han-
se Ve lag, München, 2012
[GTS14] GAUSEMEIER, J.; TRÄCHTLER, A.; SCHÄFER, W.: Seman ische Technologien im En wu
mecha onische Sys eme – E ek i e Aus ausch on Lösungswissen in B anchenwe -
schöp ungske en. Hanse Ve lag, München, 2014
[INC13] INCOSE: Sys ems Enginee ing Vision 2020. un e :
h p://www.incose.o g/P oduc s_Pubs/pd /SEVision2020_20071003_ 2_03.pd , 2007, ab-
ge u en am 20. Augus 2013
Au o en
D .-Ing. Jan Be ssenb ügge is wissenscha liche Mi a bei e in de Fachg uppe P o-
duk en s ehung am Heinz Nixdo Ins i u de Uni e si ä Pade bo n. Seine Fo schungs-
schwe punk e liegen in den Be eichen Vi ual & Augmen ed Reali y, Vi ual Enginee-
ing sowie Vi ual P o o yping und Simula ion. He Be ssenb ügge s udie e In o ma ik
an de Uni e si ä Pade bo n und p omo ie e am Heinz Nixdo Ins i u mi einem
Thema zum Vi ual P o o yping on Scheinwe e sys emen.
Dipl. Wi .-Ing. Olga Wiede keh s udie e Wi scha singenieu wesen mi de Fach-
ich ung Inno a ions- und En wicklungsmanagemen an de Uni e si ä Pade bo n.
Nach Abschluss ih es S udiums wa F au Wiede keh Be a e in bei de UNITY AG,
eine echnologieo ien ie en Un e nehmensbe a ung. Sei 2012 is sie wissenscha liche
Mi a bei e in am Heinz Nixdo Ins i u de Uni e si ä Pade bo n bei P o . D .-Ing.
Jü gen Gausemeie . Ih e Tä igkei sschwe punk e liegen in den Be eichen Sys ems En-
ginee ing sowie En wicklungsme hodik Mecha onik.
Dipl.-In o m. Claudius Jähn s udie e In o ma ik an de Uni e si ä Pade bo n und is
wissenscha liche Mi a bei e in de Fachg uppe Algo i hmen und Komplexi ä am
Heinz Nixdo Ins i u . Seine Fo schungsin e essen liegen im Be eich Compu e g a ik
bei de Da s ellung hochkomplexe Szenen und de Analyse on Szeneneigenscha en.
D . e . na . Ma hias Fische s udie e In o ma ik an de Uni e si ä Pade bo n und
is wissenscha liche Mi a bei e in de Fachg uppe Algo i hmen und Komplexi ä am
Heinz Nixdo Ins i u . E p omo ie e do übe e eil e i uelle Szenen. Seine Fo -
schungsin e essen liegen im Be eich Compu e g a ik, Ech zei -Rende ingalgo i hmen
und e eil es Rechnen.
Visualisie ung on An o de ungen an physische P o o ypen mi
Augmen ed Reali y
Ke in W asse, Elisabe h B andenbu g, D . Haygazun Hayka,
P o . D .-Ing. Raine S a k
F aunho e -Ins i u ü P oduk ionsanlagen und Kons uk ions echnik (IPK)
Pascals . 8-9, 10587 Be lin
Tel. +49 (0) 30 / 39 00 62 18, Fax. +49 (0) 30 / 39 30 246
E-Mail: [email p o ec ed]
P o . D .-Ing. Raine S a k
Fachgebie Indus ielle In o ma ions echnik (IIT),
Technische Uni e si ä Be lin
Pascals . 8-9, 10587 Be lin
Tel. +49 (0) 30 / 31 42 54 14
E-Mail: [email p o ec ed]
Zusammen assung
Tes s an physischen P o o ypen sind in de P oduk en wicklung ein wesen liche Be-
s and eil um Bau eile ode Baug uppen gegen Fehl unk ionen und zuguns en ih e An-
o de ungskon o mi ä abzusiche n. Be ach e man nun den Fall eine Absiche ung an
einem physischen P o o yp, so is die Beziehung eines Bau eils zu den zug undeliegen-
den An o de ungen nich explizi an dem P o o yp sich ba . De En wickle is du ch
den Medienb uch mi einem e heblichen Au wand kon on ie , die Beziehungen zwi-
schen den physischen Bau eilen und den ex uellen An o de ungen he zus ellen. Diese
zusä zliche Au wand kann du ch den Einsa z on Augmen ed Reali y (AR) e inge
we den. Dazu we den die o handenen Zusammenhänge zwischen An o de ung, Geo-
me iemodell und dem physisches Bau eil so e wende , dass die Beziehungen eines
Bau eils ode eine Baug uppe zu den An o de ungen in das Sich eld des En wickle s
übe ein mobiles Endge ä eingeblende we den können. Im Rahmen dieses Bei ags
wi d die Un e suchung de Machba kei diese Lösung besch ieben. Da ü wu den die
Komponen en spezi izie , konzipie und p o o ypisch umgese z , die zu eine e olg-
eichen Lösung des P oblems bei agen.
Schlüsselwo e
Augmen ed Reali y, T aceabili y, Vi uelle Absiche ung, Requi emen s Enginee ing,
P oduk en s ehung
Sei e 80 W asse, B andenbu g, Hayka, S a k
Visualiza ion o Requi emen s on Physical P o o ypes wi h
Augmen ed Reali y
Abs ac
Tes s on physical p o o ypes a e an impo an pa wi hin p oduc de elopmen because
hey ensu e e i ica ion o componen s o assemblies agains mal unc ions and hence
suppo hei equi emen con o mi y. In case o p oduc e i ica ion wi h a physical
p o o ype, he ela ionship be ween componen s and unde lying equi emen s canno be
seen explici ly on he p o o ype. The de elop enginee is con on ed wi h signi ican
e o s in o de o ebuild he ela ionship be ween he physical p o o ype and he ex ual
equi emen s due o media discon inui y. This addi ional e o can be dec eased by use
o Augmen ed Reali y (AR). The e o e, he exis ing con ex be ween equi emen s, ge-
ome ical model and physical componen a e used in o de o display he ela ionship o
a componen o assembly o i s equi emen s. The enginee ing pe spec i e is ensu ed by
he app op ia e assis ance o mobile de ices. In his pape , i is desc ibed how he easi-
bili y o his solu ion can be explo ed. The componen s a e speci ied, designed and im-
plemen ed as p o o ypes which con ibu e o sol e he p oblem success ully.
Keywo ds
Augmen ed Reali y, T aceabili y, Vi ual Valida ion, Requi emen s Enginee ing, P od-
uc Design
Visualisie ung on An o de ungen an physischen P o o ypen mi Augmen ed Reali y Sei e 81
1 Einlei ung
Eines de e s en E gebnisse im P oduk en wicklungsp ozess is die An o de ungsspezi-
ika ion. Gegens and de An o de ung sind Eigenscha en, Funk ionali ä en und Quali-
ä en, die ein P oduk bekommen soll. Mi diesen wi d besch ieben, was genau on ei-
nem P oduk hinsich lich de Bescha enhei , de Funk ion, de Nu zba kei e c. e wa e
wi d. Fü eine e olg eiche Nu zung de An o de ungen is ein An o de ungsmanage-
men e o de lich, welches dabei hil diese sch i lich zu dokumen ie en, zu s uk u ie-
en und ü die Ve wendung in den nach olgenden En wicklungsphasen nu zba zu ma-
chen [G a11]. Insbesonde e bei komplexe we denden P oduk s uk u en bis hin zu do-
mänenübe g ei enden Sys emen, de en Komplexi ä o zugsweise mi den Me hoden
des Model-Based Sys ems Enginee ing (MBSE) [Es 07] bea bei e wi d, komm dem
An o de ungsmanagemen eine besonde e Au gabe zu. Die An o de ungen we den so-
wohl on den un e schiedlichen Domänen im Ve lau des En wicklungszyklus he ange-
zogen, um die Sys emmodelle in ih en o sch ei enden De aillie ungsg aden und die
P o o ypen abzusiche n als auch bei de Ve i ika ion des da aus esul ie enden physi-
schen P o o ypen. In diesem Bei ag wi d ein Anwendungs all be ach e , bei welchem
die An o de ungen an einen physischen P o o yp abgesiche we den. Dabei we den die
anhand de An o de ungen de inie en Tes -Cases abgea bei e und en sp echend de
E gebnisse bewe e . In diesem sys ema ischen Ablau können jedoch du ch die di ek e
In e ak ion und du ch das E leben des physischen P o o yps E kenn nisse en s ehen,
welche keinem Tes Case zugeo dne sind, und somi keinen An o de ungen explizi
zugewiesen sind. Im Besonde en sind dabei die An o de ungen ele an , welche ü
A e ak e de mechanischen Domäne en s ehen, die o de In eg a ion in das Gesam -
sys em e i izie we den müssen.
2 An o de ungen in de P oduk en s ehung
Die An o de ungen an das zukün ige P oduk sind das e s e P oduk a e ak , welches
im Sma Sys ems Enginee ing En wicklungsp ozess en s eh und dien als G undlage
ü die wei e e P oduk en s ehung. An o de ungen soll en s e s sch i lich e ass we -
den und gg . hie a chisch s uk u ie sein. In einem Dokumen ode Da enbank hin e -
leg , sind sie ein dynamisches We kzeug ü die an o de ungskon o me En wicklung
[G a11].
2.1 Sma Sys ems Enginee ing
Die En wicklung on komplexen P oduk sys emen wi d du ch die Ve wendung on
Vo gehensmodellen e ein ach . Ein Beispiel hie ü is das V-Modell des Sma Sys-
ems Enginee ing (eine Ausp ägung des MBSE), welches in Bild 1 da ges ell is . Die
E wei e ung des Sys ems Enginee ing zum Sma Sys ems Enginee ing beinhal e eine
e wei e e Sich au die Absiche ung de En wicklungsa e ak e. Hie können i uelle,
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Visualisie ung on An o de ungen an physischen P o o ypen mi Augmen ed Reali y Sei e 83
meiden (Vo wä s aceabili y). Zum ande en we den die Zusammenhänge genu z , um
bei Fehle n die An o de ungen aus indig zu machen, welche nich be ücksich ig , eh-
le ha ode ehlend sind (Rückwä s aceabili y) [GF94]. Die P ü ung on An o de un-
gen e olg u. a. du ch P o o ypen, neben Inspek ionen, Walk h oughs und Checklis en
[G a11]. Und diese Kombina ion aus P o o yp und Rückwä s aceabili y soll in diese
En wicklung genu z we den, um nich Tes -Case spezi ische E kenn nisse nu zba zu
machen.
2.3 Absiche ung on An o de ungen am physischen P o o yp
Ein P o o yp is eine Annähe ung an ein P oduk un e Be ach ung eine ode meh e e
Dimensionen des In e esses, das heiß es we den nu Teile alle An o de ungen umge-
se z . De Vo eil is , dass du ch das „A bei en“ am P oduk , Aussehen, Funk ion und
Ve hal en des P oduk es e leb we den können [Ul 12], [ALS13]. Zusä zlich en s eh
bei de Ve wendung on physischen P o o ypen de E ek , dass du ch diese insbeson-
de e une wa e e Eigenscha en des P oduk s zum Vo schein kommen. Wäh end i uel-
le P o o ypen seh zielge ich e zu Un e suchung eine ode meh e e de inie e Eigen-
scha en e s ell we den, so wi k beim physischen P o o yp die Gesam hei de physika-
lischen Umgebungsein lüsse, wodu ch auch o he unbeach e e E ek e zum Vo schein
e en. Da übe hinaus kann du ch einen physischen P o o yp ein g öße es Spek um de
menschlichen Sinneswah nehmung angesp ochen we den, wodu ch auch mögliche im-
plizi e Kundenan o de ungen besse abgesiche we den können. In einem P ojek am
Fachgebie Indus ielle In o ma ions echnik de Technischen Uni e si ä Be lin wu de
das Sma -T ipelec, ein d ei äd iges elek isches Fah ad, en wickel und p o o ypisch
p oduzie . An diesem physischen P o o yp des T ipelec wu den nun in e s en Tes s
unk ionale P obleme deu lich. Die Fehle wa en eine schwe gängige An iebske e und
eine klemmende Lenkung. Um diese Fehle olls ändig zu beheben, is es no wendig
alle An o de ungen, die zu de unk ionalen G uppe gehö en, zu iden i izie en. In eine
We ks a umgebung is es nich imme möglich au ku zem Wege alle En wicklungsda-
en abzu u en.
2.4 P oblems ellung und Lösungsansa z
Die Absiche ung an physischen P o o ypen is ein e o de liche P ozess, und die Ein-
hal ung de An o de ungen is no wendig ü ein alides P oduk . Die Schwie igkei des
P ü e s bes eh jedoch da in, dass an einem physischen P o o yp die Beziehung eines
Bau eils zu den zug undeliegenden An o de ungen nich imme explizi sich ba is . De
P ü e is du ch den Medienb uch mi einem e heblichen Au wand kon on ie , die Be-
ziehungen zwischen den physischen Bau eilen und den ex uellen An o de ungen he zu-
s ellen. Hie wä e also ein Ansa z sinn oll, welche die beiden In o ma ionen in ein
Blick eld in eg ie . Auße dem is die Rück e olgung de Ve bindungen zwischen den
P oduk modellen nu in einem An o de ungsmanagemen -Tool möglich (bspw. Doo s).
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punk de Ges al ung on Use In e aces (UI). Die Ges al ung on AR-UIs muss neben
allgemeinen Ges al ungspa ame e n die olgenden spezi ischen AR-Pa ame e beach en
(aus [Weg12]):
 Redundanz: Redundanz lieg dann o , wenn die In o ma ionen au dem AR-
Medium exak den dahin e liegenden ealen Komponen en en sp echen. Es soll-
en Redundanzen e mieden we den. Wenn edundan e Visualisie ung e wen-
de wi d, dann soll en die ealen Komponen en sich ba sein.
 Realismus und Ähnlichkei : Die da ges ell en In o ma ionen können sowohl
abs ak als auch ealis isch abgebilde we den. Die Pa ame e G öße, Kon u -
o m und Fa be soll en nich ealis isch wiede hol we den, da ähnliche Da s el-
lungen die De ek i
 onslei ung e minde n. Eine Res ähnlichkei soll e jedoch zu Bezugsbildung
e hal en bleiben.
 G uppie ung: G uppie ung mein nied ige Dis anzen zwischen den AR-
In o ma ionen un e einande . Diese Bündelung soll e e mieden we den
[AH05].
 Dimensionali ä : Die In o ma ion kann zwei- ode d eidimensional da ges ell
we den. Bei de d eidimensionalen Visualisie ung kann zusä zlich die Tie enpo-
si ion e ände we den. Beide Dimensionspa ame e Fo m und Posi ion soll en
dem ealen Pendan en sp echen.
 T anspa enz: Da ges ell e AR-In o ma ionen können du chsich ig sein. Dies e -
möglich die Sich ba kei de ealen Komponen e.
 Kon o me und nonkon o me Au blendung: Bei de kon o men Au blendung lie-
gen AR- und eale In o ma ionen übe einande , bei de nonkon o men daneben-
s ehend. Diese Posi ionie ung, die die Sich ba kei de ealen Komponen e e -
möglich , is zu be o zugen, soll e jedoch mi eine Ve bindungslinie un e -
s ü z .
Diese Ges al ungs ich linien we den in de AR-Anwendung umgese z we den.
3.2 Implemen ie ung de AR-Anwendung
Fü i uelle Übe lage ung on In o ma ionen an ealen Objek en im Rahmen on
Augmen ed Reali y gib es e schiedene Möglichkei en. Die ein achs e Möglichkei is
das ma ke basie e T acking, wobei ein zweidimensionales Mus e on de Kame a
e kann und dessen Pose im d eidimensionalen Raum be echne wi d. Da ü is es e o -
de lich, dass de Ma ke einen de inie en Abs and zu dem physischen Objek einhäl
und sich die gesam e Zei des T ackings olls ändig im Kame abild be inde . Dies kann
insbesonde e bei engen Bau äumen komplizie we den, so dass hie nach eine Al e na-
i e gesuch we den muss. Das in einem CAD-Sys em en wo ene Geome iemodell
läss sich in eine komp imie en Fo m als Digi al Mock-Up (DMU) speiche n. Mi dem
Sei e 94 Mede
Dep h Image Based Rende ing o decoupling slow ende ing
p ocesses om display
Abs ac
Since he beginnings o compu e g aphics limi ed ha dwa e capabili ies ail o p o ide
in e ac i e ame a es o 3D-scenes. Ha dwa e pe o mance inc eases wi h ime, bu so
does he amoun o objec s o display. Exis ing echniques o alle ia e his p oblem, like
Visibili y Guided Rende ing, s ill ace p oblems such as o ce ain use cases unsui able
low ame a es o scene-dependen ame a e luc ua ions.
This wo k he e o ocuses on esea ching a ende ing echnique which is able o gua-
an ee a non- luc ua ing ame a e independen o scene complexi y. In line wi h his
equi emen is a low esponse ime o use inpu s (came a mo emen should cause
nea ly ins an aneous display upda es). Li e a u e calls he echnique o achie e his
Dep h Image Based Rende ing (DIBR). The basic idea cons i u es o using he dep h
and colo image – bo h common esul s o oday's as e iza ion me hods – o c ea e new
iew images by p ojec ing he pic u e con en s o new came a iews. A challenge is
p esen ed by scene pa s in isible in he classically ende ed images which cause holes
in he new iew images (in o ma ion gaps).
In de ail, possible e icien GPU-implemen a ions o DIBR and me hods o dealing
wi h in o ma ion gaps o a he he diminishing o esul ing a i ac s will be discussed.
The echnique p esen s i sel as much cheape han he classical ende ing and can
he e o p o ide high ame a es. Likewise, holes can be g ea ly educed using simple
me hods. In addi ion, emaining limi a ions o he DIBR echnique and u he applica-
ions apa om he single-use -wo ks a ion, like mobile de ices, a e discussed.
Keywo ds
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zugehö igen Kame a1.
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Gemäß Fo mel (1) müssen die o handenen Punk e lediglich du ch In e sion de Bild-
und Kame a aum ans o ma ion zu ück in den Wel aum und anschließend du ch An-
wendung de zu gewünsch en neuen Ansich gehö enden T ans o ma ionen in den neu-
en Bild aum ans o mie we den.  is dabei die Bildebenenp ojek ionsma ix2,  die
Ro a ionsma ix und  die T ansla ionsma ix des Kame a aums i sowie  die homo-
genen Koo dina en eines Punk es in Bild aum i.
1.2 Rele an e A bei en
Eine de haup sächlich anzu e enden Anwendungs ich ungen des DIBR is die E zeu-
gung on Pseudos e eobildpaa en. Ein ühe Ansa z on McMillan e al [MB95]. e -
zeug diese ü Head-Moun ed-Displays, wobei e eine ü diesen Fall e izien e e P o-
jek ion e wende . De DIBR Beg i wu de e s mals on C. Fehn gep äg , de seinem
„Shi -Senso “-Algo i hmus au eine ein achen, lediglich in x-Rich ung s a indenden
DIBR-P ojek ion au bau [Feh03]. Seine Idee und G und echnik wu de un e ande em
on Zhang e al. [ZT05] und Ndjiki-Nya e al. [NKD+11] wei e e wende . Le z e e
adap ie en Fehns Technik au die ü b illenloses 3D bei meh e en Be ach e n no -
wendige E zeugung mul iple S e eobildpaa e aus einem einzigen gegebenen. Xi e al
[XWY+13].und Oh e al [OYH09].app oximie en eine in e se DIBR-P ojek ion on
Ziel- zu Quellbild um Ab as ungs ehle zu e meiden.
Die ande e Haup anwendungs ich ung, in die sich auch diese A bei eino dne , lieg in
de Syn hese beliebige Kame aansich en. Ansä ze on Max e al. [MO95] Shade e al.
[SGH+98]und Popescu e al. [PLA+98].modellie en die Szene in Fo m disk e e , o line
mi hohe Quali ä o be echne e Quellbilde , aus denen eine übe DIBR p ojizie e
Un e menge ein gewünsch es Ansich sbild lie e . Eben alls o line o be echne sind
die D eiecksne z e on Da sa e al. [DCV97] und Fu e al. [FWH98] die die Szene
du ch eine hochau lösende Tex u ie ung imi ie en (auch als Impos o en [GFB13] be-
zeichne ). Ghile iuc e al. [GFB13] be echnen solche Impos o en online au einem Se -
e und ende n diese au mobilen Endge ä en. Dagegen senden Chang e al [CG02]. die
Quellbilde di ek zu den Klien en, welche die komple e DIBR-P ojek ion aus üh en.
Die Idee des DIBR is seh ähnlich de de Mo ion Compensa ed F ame In e pola ion
(MCFI) [LN10]. Beide Techniken zielen au eine Bildsyn hese aus den o handenen
1 Im Folgenden we den zu P ojek ion e wende e Da en wie Fa b-, Tie enbild und Kame aeins ellungen
als Quelle bezeichne bzw. mi dem P ä ix Quell- e sehen und E gebnisse analog als Ziel.
2  is hie eine in de Compu e g a ik geb äuchliche pe spek i ische P ojek ion, jedoch is das Ve ah-
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Abgelei e wi d de Algo i hmus aus eine Um o mung3 on Fo mel (1) welche in Fo -
mel (2) gegeben is .  bezeichnen die T ansla ions ek o en de Bild äume und  de
Abs and on  zu Kame a 1 im Wel koo dina ensys em4. Die T ansla ionskomponen e
󰇛󰇜 kann in einzelne x- und y-Ve schiebungen ze leg we den, was eine
ein ache zeilen- ode spal enweise In e pola ion zwischen zwei benachba en Pixeln
nach de Ve schiebung e möglich [Mo 09]. Lücken des o igen Abschni s we den so
e mieden.
Die Umse zung diese beiden T ansla ionssch i e is nich in de S anda dg a ikpipeline
möglich, da eine P ojek ion das Sch eiben meh e e Pixel in einem Sch i
o ausse z [Med14]. Die sei einige Zei exis ie enden Gene al-Pu pose-Compu ing
Schni s ellen wie CUDA, Di ec X Compu e Shade ode OpenCL e lauben dies jedoch.
Als le z e Sch i wi d das en s andene Zwischenbild mi els de e bleibenden T ans-
o ma ionen 
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 in den Zielbild aum p ojizie , was eine p ojek i en Tex u -
abbildung en sp ich und dami S anda d-GPU-Tex u unk ionen zuläss [Mo 09].
2.3 D eiecksbasie
(a) (b)
Bild 3: (a) Volls ändige T iangula ion des Quellbilds, (b) Adap i e T iangula ion an-
hand des Tie enbilds, ausgehend on einem g oben D eiecksne z ( de ek-
ie e Tie enkan e)
Die in diese A bei e o sch e Va ian e kons uie aus den du ch das Tie enbild gege-
benen 3D-Punk en ein D eiecksne z, welches mi els des Fa bbilds ex u ie wi d. Bild
3a zeig einen ein achen Fall ( e wende in [MM97]), bei dem jedes Bildpixel als Ve -
ex modellie wi d und zwischen ie benachba en jeweils zwei D eiecke gebilde
we den. Die T ans o ma ion aus Abschni 1.1 wi d au jedes Ve ex angewende und
das D eiecksne z klassisch ge ende . Lücken we den du ch die GPU-inhä en e In e po-
la ion de Ve exa ibu e e mieden.
3 Eine olls ändige He lei ung kann [Mo 09] ode [Med14] en nommen we den.
4 aus de du ch das Tie enbild gegebenen Bild aum ie e on  zu ück echenba
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Solche Flächen e hinde n die Bildung eine Lückenmaske7 und müssen gesonde de-
ek ie we den. Dies wi d übe eine Kan ene kennung im Quell ie enbild, anhand des-
sen disk e e zwei e Ablei ung (Laplace-Ope a o [Wan07]), e eich . Wäh end de
DIBR-P ojek ion we den die e zeug en Ve ices nun ma kie , so e n ih e zugehö igen
Quellbildpixel au eine de ek ie en Kan e liegen. D eiecke, de en Ve ices alle ma -
kie sind, we den als alschen Flächen iden i izie und en e n .
Is de Tie enabs and zwischen den Pixelbe eichen nich zu g oß ela i zu Kame a, so
bie en diese alschen Flächen jedoch eine b auchba e e s e Füllung de ko espondie-
enden In o ma ionslöche . Die Kan ende ek ion zwischen zwei Quellpixeln wi d dahe
e mieden, wenn ih Tie enabs and einen Schwellwe un e sch ei e , welche p opo i-
onal zum Abs and de Pixel on de Kame a skalie .
3.2 Mul i-Kame a-Ansa z
Zum Füllen de de ek ie en Löche wi d hie ausschließlich au o handene Szenenin-
o ma ion zu ückgeg i en. In ande en A bei en e wende e Inpain ing e ah en (bspw.
in [NKD+11]) können zwa op isch plausible Rekons uk ionen lie e n, weisen jedoch
häu ig me kliche Disk epanzen zu ko ek en Da s ellung au [Med14]. Mul i-Laye
Ansä ze wie in [GFB13] hingegen e o de n eine Modi ika ion des Quell ende e s.
Dahe wi d ü die Einzelbildsyn hese ein Ansa z mi meh e en DIBR-P ojek ionen e -
schiedene zei lich zu ückliegende Einzelbilde e wende . Löche die so ge üll we -
den können en hal en wei es gehend ko ek e Szenenin o ma ion. Neue Quellbildpaa e
we den om klassischen Rende e asynch on e zeug und in einen Pu e geleg . Da
nich beliebig iele DIBR-Vo gänge ausge üh we den können, we den die sinn olls-
en Quellbilde in diesem Pu e nach olgendem K i e ium au s eigend ausgewähl :
1‖‖
0.5󰇛∘1󰇜1 (3)
‖‖ is de euklidische Abs and on Pu e kame a i zu ak uellen Nu ze kame a u
und ∘ das Vek o skala p oduk ih e no mie en Blick ich ungs ek o en. Es we -
den also Quellbilde be o zug , de en e zeugende Kame a eine ge inge Dis anz zu
Nu ze kame a und ähnliche Blick ich ung wie diese ha . Hingegen we den Quellen mi
den höchs en We en bei Pu e übe lau e wo en.
3.3 Vo ausschauendes Rende n
Be ei s ge ende e Quellbilde e gangene Kame aposi ionen eichen in de P axis
kaum aus, da sich die Nu ze kame a s e ig on diesen Posi ionen en e nen kann (bspw.
du ch eine simple Vo wä sbewegung). Übe winde die Nu ze kame a dabei Hinde nis-
7 S ellen im Zielbild, die wäh end de DIBR-P ojek ion nich besch ieben wu den
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Sowohl das punk basie e als auch das adap i e d eiecksbasie e Ve ah en e lauben au
de Tes pla o m eine Beschleunigung de angezeig en Bild a e au übe 60 Hz. Da das
punk basie e Ve ah en du chschni lich deu lich meh P imi i e benö ig , is seine
Rende zei (Bild Boeing) im Ve gleich zum adap i en Ve ah en o höhe . Is die G a-
ikka e alle dings be ei s s a k du ch den Quell ende e ausgelas e ode die Szene seh
komplex, so nähe sich das adap i e dem punk basie en Ve ah en zei lich an ode
kann langsame sein (Bild Powe plan ). Die U sache da ü is eine sei s de höhe e
Au wand p o P imi i des adap i en Ve ah ens (bspw. Kan en es s, Tessellie ung, Flä-
chenen e nung) und ande e sei s die mi de Va ianz des Tie enbilds s eigende D ei-
eckszahl des adap i e zeug en Gi e s.
Tabelle1: Mi le e Rende zei en (μ) und S anda abweichung (σ) de Rende e im Pa-
allelbe ieb au de selben Ha dwa e (Millisekunden)
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Boeing Powe plan Boeing Powe plan
μ σ μ σ μ σ μ σ
Adap i D eiecksbasie DIBR 2,89 2,40 8,69 5,05 5,39 4,15 16,85 10,80
Quell ende e (1.43x Au lösung) 68,45 42,28 167,58 71,25 119,13 75,78 479,04 326,24
6 Resümee und Ausblick
Im Ve lau diese A bei wu de eine e izien e, olls ändig in de S anda d-GPU-
Pipeline umgese z e DIBR-Implemen a ion gezeig . Auße halb kons uie e Hä e älle
is die Rende zei deu lich nied ige als bei ande en He angehensweisen. Die dadu ch
hohe Pe o manz de Anzeige und ih e sys ema ische T ennung om Quell ende e e -
möglichen das Ve be gen hohe Quellbildla enzen. Wei e hin we den beim DIBR-
Ve ah en einhe gehende In o ma ionslücken du ch den Mul i-Kame a-Pu e ohne
g oßen Au wand be ei s s a k eduzie .
Die Au eilung des Sys ems in Abschni 4 is geeigne ü eine Clien -Se e -
Implemen ie ung wie in [GFB13]. De Se e üh dabei den Quell ende e aus und
lie e die Quellbilde an die Klien en, wäh end diese den DIBR-Rende e benu zen.
Dadu ch kann auch au ha dwa eschwachen Ge ä en mi Massi e-Da a-Rende ing gea -
bei e we den, das heiß auch au mobilen Ge ä en.
Bei den meis en ak uellen Table s emp iehl sich alle dings eine Modi ika ion des Ve -
ah ens, so dass de Se e den Tessellie ungs eil aus üh und lediglich das e zeug e,
ex u ie e D eiecksne z sende . Diese Modi ika ion is da in beg ünde , dass sowohl die
Ha dwa ebes ückung mi Shade einhei en au diesen Ge ä en noch zu ge ing is und
auch gene ell Tessella ion-Shade -Fähigkei en do wenig e b ei e sind. Dieses Kon-
zep is jenem in [GFB13] iden isch, alle dings we den die D eiecksne z e hie schnelle
und mi höhe e Au lösung e zeug .
Au oma ische Ablei ung geome ische Eigenscha en aus dem 3-D-Polygonmodell Sei e 111
übe Clus e ing-Algo i hmen die Teilmengen de Punk e gesuch , die Symme ieeigen-
scha en besi zen. Unse Ansa z zu Bes immung on Ro a ionsachsen un e scheide
sich in seine Ein achhei und in den e wende en K i e ien, um eine Symme ieachse
zu inden.
3 Algo i hmen zu Bes immung geome ische Eigenscha en
Im Folgenden besch eiben wi die un e schiedlichen Algo i hmen zu Bes immung de
geome ischen Eigenscha en:
3.1 Besch eibung de Eingabe
Beim Design on Maschinen du ch CAD we den häu ig pa ame isch besch iebene
Modelle e wende . Dazu gehö en ein ache geome ische Figu en, wie Quade , Kugeln
ode Zylinde ; abe auch komplexe e Obe lächen, wie NURBS-Flächen ode logische
Ve bindungen zwischen meh e en solche Figu en. Um die dadu ch besch iebenen Ob-
jek e in einem VR-Sys em da s ellen zu können, müssen die Obe lächen de pa ame -
isch besch iebenen Objek e du ch Polygone angenähe we den. P ak isch we den hie
meis ens D eiecke e wende , die au de Obe läche de Objek e mi eins ellba em De-
ailg ad e zeug we den. Die Da en zu den Eckpunk en de D eiecke (die Ve ices) be-
inhal en die 3-D-Posi ion des Punk es im Raum; können jedoch wei e e Da en wie
No malen ek o en (zu Bes immung de äumlichen Aus ich ung de Obe läche),
Fa bwe e ode auch Tex u koo dina en en hal en.
Als Eingabe ü die wei e e Ve a bei ung gehen wi on eine Menge on iangulie en
Obe lächenmodellen (Gi e modelle) aus. (Bild 1 und Bild 2 zeigen in de un e en Rei-
he die Gi e modelle ü e schiedene Objek e.) Die o ges ell en Ve ah en benö igen
nu die In o ma ion, welche Ve ices zu einem D eieck gehö en und die 3-D-Posi ionen
de Ve ices. Ande e Eigenscha en, wie beispielsweise die No malen ek o en, we den
nich benö ig . Um diese Eingabe aus den zug undeliegenden CAD-Da en zu gene ie-
en, können en sp echende Expo unk ionen gängige CAD-Sys eme e wende we -
den, ode es können ex e ne Kon e e e wende we den. Die zu animie enden Bau ei-
le soll en dabei als einzelne Objek e ep äsen ie we den. We den ganze Baug uppen
(beispielsweise mi meh e en Zahn äde n) als ein gemeinsames Objek da ges ell , kön-
nen die Einzel eile jedoch in den meis en Fällen auch im VR-Sys em noch ge enn
we den (du ch eine ein ach umzuse zende Au eilung des Gi e modells in Zusammen-
hangskomponen en).
3.2 Bes immung de Aus ich ung eines Objek es
Das Ziel dieses Sch i es is es, Kandida en ü die Aus ich ung eines Gi e modells im
Raum zu e mi eln, da die Objek e beliebig im o ien ie sein können. Das E gebnis sind
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chen und zusammen assen zu können, we den die Koo dina en mi eine eins ellba en
Sch i wei e disk e isie (S anda dwe 0.01 mm).
3.3 Bes immung on Ro a ionsachsen
Nachdem im o he igen Sch i Kandida en ü Rich ungen de Ro a ionsachsen iden i-
izie wu den, we den dami im Folgenden Kandida en ü Ro a ionsachsen iden i i-
zie . Dazu we den ü Achsen jeweils Kandida en ü 3-D-Punk e gesuch , die als U -
sp ung de Achse dienen können. Fü unse en Algo i hmus e suchen wi die olgende
Beobach ung auszunu zen: Bei geome ischen Objek en mi e kennba en Ro a ionsach-
sen, liegen o iele Eckpunk e on D eiecken im gleichen Abs and, k eis ö mig um die
Ro a ionsachsen e eil – inde man diese K eise, lie e ih Zen um Kandida en ü
den gesuch en 3-D-Punk .
Unse andomisie e Algo i hmus a bei e wie olg : Fü jeden Kandida en de Rich-
ungs ek o en aus dem o he igen Sch i wi d die Gesam menge de Ve ices des Ob-
jek es zunächs in meh e e Teilmengen au ge eil . Jede Teilmenge en häl die Ve ices,
die mi dem Rich ungs ek o jeweils die gleiche Ebene au spannen (mi en sp echende
Disk e isie ung). Alle Ve ices eine Teilmenge liegen also au eine Ebene. Fü jede
Teilmenge, die genügend Ve ices en häl , we den mögliche K eise bes imm (Rich -
we ü die Mindes g öße eine Teilmenge is 30% de G öße de g öß en Teilmenge).
Dazu wi d wiede hol eine zu ällige Teilmenge on d ei Ve ices aus de Menge ge-
wähl und de du ch die Ve ices au gespann e K eis egis ie . Sobald ein K eiskandi-
da genügend T e e au weis (Rich we 200 T e e ), ode nach einigen I e a ionen
noch kein Kandida ge unden wu de (Rich we 10000 I e a ionen), wi d mi de nächs-
en Teilmenge o ge üh . Abschließend we den alle K eiskandida en ge il e , so dass
nu Kandida en wei e be ach e we den, die ela i zum bes en Kandida en aus ei-
chend T e e au weisen (Rich we : 30%).
Da Ro a ionsachsen meis ens du ch das Zen um meh e e K eise e lau en, we den die
K eise anhand ih e No malen und ih e Zen en zusammenge ass . Die Zen en und
Rich ungen mi insgesam den meis en T e e n e geben die gesuch en, möglichen Ro a-
ionsachsen.
De Algo i hmus unk ionie sowohl bei zylind ischen Objek en, wie auch bei k eis-
ö migen Löche n (siehe Bild 1). De K eis kann du ch Ausspa ungen un e b ochen
sein, bis hin zu egelmäßigen Un e b echungen wie bei Zahn äde n. G enzen des Algo-
i hmus zeigen sich do , wo die Anzahl de Ve ices in den gesuch en K eisen im Ve -
häl nis zu Gesam anzahl de Ve ices im Objek seh ge ing is . Beispiele hie ü sind
komplexe e We ks ücke mi ielen Boh löche n, die nu seh schwe als Achsen e kann
we den.
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Algo i hmus angepass we den. Um den Benu ze nich zwingend mi den De ails des
Algo i hmus zu kon on ie en, we den We e ü alle Pa ame e in meh e en Vo eins el-
lungen (Schnell, S anda d, G ündlich) zusammenge ass .
Um ü die Bes immung eines Übe se zungs e häl nisses, die Anzahl de Zähne des
Zahn ads zu bes immen, wähl de Benu ze zunächs die Funk ion, die die in Abschni
3.3 bes imm en K eise im 3-D-Raum als o ene Zylinde da s ell . De Benu ze kann
nun den Zylinde auswählen, de die Zähne des Zahn ades umschließ , um hie ü die
Be echnung zu s a en (siehe Abschni 3.4) Die Anzahl de ge undenen Zähne wi d
ausgegeben und zu Übe p ü ung de E gebnisse we den die, zwischen den Zähnen
pla zie en, Kugeln isualisie .
5 Lau zei
Die Zei , die zum Be echnen de Eigenscha en benö ig wi d, häng neben de Anzahl
de Ve ices eines Objek es, auch on de geome ischen S uk u des Gi e modells ab.
Die olgende Tabelle zeig die benö ig en Zei en ü die Be echnung ü die in den Ab-
bildungen gezeig en Objek e mi unse e p o o ypischen Implemen ie ung1 (dominan e
Sch i e):
Tabelle 1: Lau zei en ü die Be echnung geome ische Eigenscha en.
Objek (Abbildung)
Anzahl
D eiecke
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K eise
e kennen
Zähne
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(1.2)
(1.3)
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3.5 s
0.9 s
9.3 s
0.5 s
1.6 s
0.3 s
9.5 s
1.8 s
5.1 s
1.3 s
Zahn äde (2.1)
(2.2)
(2.3)
(2.4)
4088
1360
1457
23753
0.8 s
0.2 s
2.2 s
1.6 s
2.1 s
2.9 s
4.1 s
14.6 s
0.3 s
0.3 s
0.3 s
0.3 s
3.3 s
3.5 s
6.7 s
16.8 s
Zahns ange
Zahns ange ( und)
Gewinde
Gewindes ange
(3.1)
(3.2)
(3.3)
(3.4)
1172
874
2696
7912
0.4 s
4.9 s
8.9 s
9.0 s
1.5 s
1.7 s
1.3 s
3.4 s
1.9 s
6.6 s
10.2 s
12.3 s
An den Messungen zu e kennen is , dass die Zei en ü die einzelnen Sch i e de Algo-
i hmen s a k a iie en können. Können meh e e K eise au eine Ebene e kann we -
den, wie bei dem Blech mi meh e en Boh ungen (Bild 1.1) ode bei dem Zahn ad mi
meh e en kleine en Gewindeboh ungen (Bild 2.4), wi d die Lau zei im Wesen lichen
du ch das E kennen diese K eise bes imm (mi meh e en Hunde ausend I e a ionen).
1 Tes sys em: In el Co e i7-3770 CPU 3.4GHz; Windows 8.1 64Bi ; PAD end 1.1be a

Au oma ische Ablei ung geome ische Eigenscha en aus dem 3-D-Polygonmodell Sei e 117
Eine ande e He aus o de ung ü die E izienz is die E kennung de Aus ich ung. Lie-
gen nu wenige Ve ices au den gesuch en Ebenen (o hogonal zu Aus ich ung), müs-
sen eine g oße Anzahl on S ichp oben gep ü we den. Dies is o allem bei Außen-
gewinden de Fall (Bild 3.3 und Bild 3.4).
Die p o o ypische Implemen ie ung de Algo i hmen wu de in eine Sk ip sp ache
(ESc ip ) gesch ieben. Du ch eine Umse zung z. B. in C++ läss sich die Lau zei schä -
zungsweise halbie en.
6 Resümee und Ausblick
Die on uns o ges ell en Algo i hmen bie en einen unkomplizie en Weg Ro a ionsa-
chen und die Anzahl on Zahn adzähnen aus polygonalen Modellen zu bes immen. Die
Ve ah en s ellen nu wenige An o de ungen an die Eingabe und e lauben so die obus e
Behandlung un e schiedliche Modelle, ohne dass die Algo i hmen gesonde angepass
we den müssen. Wenn die Möglichkei bes eh , die e o de lichen Da en di ek aus den
o iginalen CAD-Da en zu ex ahie en, kann dies genaue e We e lie e n. Wenn diese
Möglichkei jedoch nich bes eh , dann bie e unse e Lösung eine p agma ische und e -
izien e Al e na i e und kann so den Au wand zum E s ellen on komplexen Anima io-
nen ü ein i uelles Design-Re iew deu lich eduzie en.
Als nächs e Sch i e planen wi die E wei e ung de Algo i hmen, um wei e e Eigen-
scha en zu e kennen; beispielsweise um den genauen Ve lau on schienenbasie en
T anspo sys emen zu bes immen. Um die E izienz zu s eige n, lassen sich die meis en
Sch i e de o ges ell en Algo i hmen gu pa allelisie en, da sie au unabhängig du ch-
ge üh en Zu allsexpe imen en be uhen. Wei e üh ende Anknüp ungspunk e sind die
Un e s ü zung on Modellen, die nich aus Polygonen, sonde n aus Punk wolken aus 3-
D-Lase scans bes ehen ode die Kombina ion mi Ve ah en zu Objek e kennung, so
dass komplexe e S uk u en, wie gesam e Ge iebe, in einem s ä ke en Maße au oma-
isch e kann und animie we den können.
Danksagung
Dieses Fo schungs- und En wicklungsp ojek wi d mi Mi eln des Bundesminis-
e iums ü Bildung und Fo schung (BMBF) im Rahmen des Spi zenclus e s „In elli-
gen e Technische Sys eme Os Wes alenLippe (i ´s OWL)“ ge ö de und om P ojek -
äge Ka ls uhe (PTKA) be eu . Die Ve an wo ung ü den Inhal diese Ve ö en li-
chung lieg bei den Au o en.
Sei e 118 Jähn, Fische , Ge ges, Be ssenb ügge
Li e a u
[A a85] ATALLAH, M. J.: On Symme y De ec ion. IEEE T ansac ions on Compu e s, Vol. 34, N .
7, S. 663-666, 1985.
[CPM+07] CORNELIUS, H.; PERĎOCH, M.; MATAS, J.; LOY, G.: E icien Symme y De ec ion Using
Local A ine F ames. Bd. 4522, in Image Analysis, He ausgebe : Bja neKjæ E sbøll und
KimS eens up Pede sen, Sp inge Be lin Heidelbe g, S. 152-161, 2007.
[EJP11] EIKEL, B.; JÄHN, C.; PETRING, R.: PAD end: Pla o m o Algo i hm De elopmen and
Rende ing. He ausgebe : Jü gen Gausemeie , Michael G a e und F iedhelm Meye au de
Heide. Augmen ed & Vi ual Reali y in de P oduk en s ehung. Pade bo n: Heinz Nixdo
Ins i u , Uni e si ä Pade bo n, S. 159-170, 2011.
[KFR04] KAZHDAN, M.; FUNKHOUSER, T.; RUSINKIEWICZ, S.: Symme y Desc ip o s and 3D Shape
Ma ching. P oceedings o he 2004 Eu og aphics/ACM SIGGRAPH Symposium on Geom-
e y P ocessing. New Yo k, NY, USA: ACM, S. 115-123, 2004.
[KLA+14] KORMAN, S.; LITMAN, R.; AVIDAN, S.; BRONSTEIN, A.: P obably App oxima ely Symme -
ic: Fas Rigid Symme y De ec ion Wi h Global Gua an ees. Compu e G aphics Fo um,
2014.
[LE06] LOY, G.; EKLUNDH, J. O.: De ec ing Symme y and Symme ic Cons ella ions o Fea u es.
P oceedings o he 9 h Eu opean Con e ence on Compu e Vision – Volume Pa II. Be lin,
Heidelbe g: Sp inge -Ve lag, S. 508-521, 2006.
[MSH+06] MARTINET, A.; SOLER, C.; HOLZSCHUCH, N.; SILLION, F. X.: Accu a e De ec ion o Symme-
ies in 3D Shapes. ACM T ansac ions on G aphics, Vol. 25, N . 2, S. 439-464, 2006.
[MGP06] MITRA, N. J.; GUIBAS, L. J.; PAULY, M.: Pa ial and App oxima e Symme y De ec ion o
3D Geome y. ACM T ansac ion on G aphics, ACM SIGGRAPH 2006, Vol. 25, N . 3, S.
560-568, 2006.
[OSG08] OVSJANIKOV, M.; SUN, J.; GUIBAS, L.: Global In insic Symme ies o Shapes. P oceedings
o he Symposium on Geome y P ocessing. Ai e-la-Ville, Swi ze land, Swi ze land: Eu-
og aphics Associa ion, S. 1341-1348, 2008.
[RBK+11] RAUSCHERT, I.; BROCKLEHURST, K.; KASHYAP, S.; LIU, J.; LIU, Y.: Fi s Symme y De ec-
ion Compe i ion: Summa y and Resul s. CSE Dep . Technical Repo , Depa men o
Compu e Science and Enginee ing, Pennsyl ania S a e Uni e si y, 2011.
[RBB+10] RAVIV, D.; BRONSTEIN, A. M.; BRONSTEIN, M. M.; KIMMEL, R.: Full and Pa ial Symme-
ies o Non- igid Shapes. In e na ional Jou nal o Compu e Vision (Sp inge US), Vol. 89,
N . 1, S. 18-39, 2010.
[TK12] TSOGKAS, S.; KOKKINOS, I.: Lea ning-Based Symme y De ec ion in Na u al Images. Bd.
7578, in Compu e Vision – ECCV 2012, He ausgebe : And ew Fi zgibbon, S e lana
Lazebnik, Pie o Pe ona, Yoichi Sa o und Co delia Schmid, Sp inge Be lin Heidelbe g, S.
41-54, 2012.
[WWV85] WOLTER, J. D.; WOO, T. C.; VOLZ, R. A.: Op imal algo i hms o symme y de ec ion in wo
and h ee dimensions. The Visual Compu e , Sp inge -Ve lag, Vol. 1, N . 1, S. 37-48,
1985.
Au o en
Dipl.-In o m. Claudius Jähn s udie e In o ma ik an de Uni e si ä Pade bo n und is
wissenscha liche Mi a bei e in de Fachg uppe Algo i hmen und Komplexi ä am
Heinz Nixdo Ins i u . Seine Fo schungsin e essen liegen im Be eich Compu e g a ik
bei de Da s ellung hochkomplexe Szenen und de Analyse on Szeneneigenscha en.
Au oma ische Ablei ung geome ische Eigenscha en aus dem 3-D-Polygonmodell Sei e 119
D . e . na . Ma hias Fische s udie e In o ma ik an de Uni e si ä Pade bo n und
is wissenscha liche Mi a bei e in de Fachg uppe Algo i hmen und Komplexi ä am
Heinz Nixdo Ins i u . E p omo ie e do übe e eil e i uelle Szenen. Seine Fo -
schungsin e essen liegen im Be eich Compu e g a ik, Ech zei -Rende ingalgo i hmen
und e eil es Rechnen.
B. Sc. Ma ia Ge ges s udie In o ma ik an de Uni e si ä Pade bo n, ih e In e essen
liegen im Be eich de Compu e g a ik.
D .-Ing. Jan Be ssenb ügge is wissenscha liche Mi a bei e in de Fachg uppe P o-
duk en s ehung am Heinz Nixdo Ins i u de Uni e si ä Pade bo n. Seine Fo schungs-
schwe punk e liegen in den Be eichen Vi ual & Augmen ed Reali y, Vi ual Enginee-
ing sowie Vi ual P o o yping und Simula ion. He Be ssenb ügge s udie e In o ma ik
an de Uni e si ä Pade bo n und p omo ie e am Heinz Nixdo Ins i u mi einem
Thema zum Vi ual P o o yping on Scheinwe e sys emen.
.
Punk ebasie es hie a chisch-p obabilis isches Le el o De ail
Dipl.-In . Thomas P eidel,
Dipl.-In . S e en Ce sowsky,
Dipl.-In . Ronny K üge ,
D .-Ing. Ma kus Fä be
So ise GmbH
Eh enbe gs aße 11, 98693 Ilmenau
Tel. +49 (0) 3677 / 67 97 700, Fax. +49 (0) 3677 / 67 97 799
E-Mail: [email p o ec ed]
Zusammen assung
CAD-Modelle wachsen s e ig in ih e G öße und Komplexi ä . De ail eiche Teile übe -
o de n bei de Visualisie ung die G a ikka e bzw. we den nich ko ek wiede gege-
ben. Zu Milde ung dieses P oblems wi d ein Le el-o -De ail-Ve ah en benö ig .
Die Eignung eines LoD-Ve ah ens im p oduk i en Um eld wi d nich nu on de e -
zielba en Da s ellungsquali ä bes imm , sonde n auch on de In eg ie ba kei in be-
s ehende Sys eme und P ozesse. P axis augliche Ve ah en e o de n ge inge Vo e a -
bei ungszei en und spa same Speiche e wendung. In diese A bei wi d ein punk eba-
sie es hie a chisch p obabilis isches Le el-o -De ail-Ve ah en o ges ell , das diese
An o de ungen e üll .
Ausgehend on wei es gehend geschlossenen CAD-Modellen wi d ü jede Obe läche
eine ixe Anzahl homogen e eil e Punk e pe Zu allsexpe imen gene ie .
Das Gesam modell wi d in eine hie a chischen äumlichen Da ens uk u (R*-Baum-
Va ian e) o ganisie , wodu ch sich äumlich lokale Objek g uppen e geben, ü die
Punk ewolken gene ie we den. Teilmengen diese Punk ewolken we den sch i weise
au höhe e Ebenen des R*-Baums p opagie , wo sie mi den Teil-Punk ewolken be-
nachba e Objek g uppen zusammenge ass we den, bis eine Punk -Rep äsen a ion des
Gesam modells im Wu zelkno en des Baums en s eh .
Fü die Visualisie ung is zu en scheiden, ab wann die Da s ellung de o iginalen Objek-
e unnö ig und s a dessen die passende Punk ewolke ge ende wi d. Au g und de A -
bei sweise de GPU-Rende ing-Algo i hmen ügen sich d eiecks- und punk basie e
Visualisie ung nah los im Bild zusammen.
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Punk ebasie es hie a chisch-p obabilis isches Le el o De ail Sei e 133
speiche . Neben den D eiecksgeome ien de Objek agmen e in den Bla kno en we -
den in den inne en Kno en Punk agmen e abgeleg .
Die E zeugung de Punk agmen e e olg schnell (Komplexi ä is linea ) und spei-
che e izien du ch Mon e-Ca lo-Sampling de D eiecksgeome ien und anschließendem
Ausdünnen und Mischen de en s ehenden Punk ewolken.
Punk e und D eiecke können du ch wei gehend iden ische Visualisie ungs echniken mi
seh gu e Da s ellungsquali ä und in Ech zei geschwindigkei ge ende we den.
Alle Algo i hmen und Da ens uk u en sind ou -o -co e- ähig, sodass die Visualisie ung
nich du ch die G öße on Haup - und G a ikka enspeiche beg enz is .
In Zukun soll de Visualisie ungsansa z au sich dynamisch ände nde Objek e ausge-
dehn we den. Eine ein ache E wei e ung zu Visualisie ung on Lase scans e schein
eben alls naheliegend wie auch die wei e e Beschleunigung de Da ene zeugung du ch
Pa allelisie ung.
Li e a u
[Au 14-ol] AUTODESK, INC.: P ojek p ü ungsso wa e Na iswo ks®.
h p://www.au odesk.de/p oduc s/na iswo ks, abge u en am 27.11.2014.
[BKS+90] BECKMANN, NORBERT; KRIEGEL, HANS-PETER; SCHNEIDER, RALF; SEEGER, BERNHARD:
The R*- ee: An E icien and Robus Access Me hod o Poin s and Rec angles. P oceed-
ings o ACM SIGMOD 1990, pp. 322-331.
[BHP07] BRÜDERLIN, BEAT; HEYER, MATHIAS; PFÜTZNER, SEBASTIAN: In e iews3D: A Pla o m
o In e ac i e Handling o Massi e Da a Se s. IEEE Compu e G aphics and Applica ions,
27(6):48-59, 2007.
[Euc14-ol] EUCLIDEON PTY LTD: Unlimi ed De ail Engine. h p://en.wikipedia.o g/wiki/Euclideon,
abge u en am 27.11.2014.
[GM04] GOBBETTI, ENRICO; MARTON, FABIO: Laye ed Poin Clouds: A Simple and E icien Mul i-
esolu ion S uc u e o Dis ibu ing and Rende ing Gigan ic Poin -sampled Models. Com-
pu e s & G aphics, 28(6):815-826, 2004.
[GM08] GOBBETTI, ENRICO; MARTON, FABIO: Fa Voxels: A Mul i esolu ion F amewo k o In e -
ac i e Rende ing o Huge Complex 3D Models on Commodi y G aphics Pla o ms. P o-
ceedings o ACM SIGGRAPH Asia 2008 cou ses, pp. 32:1-32:8.
[GEM+13] GOSWAMI, PRASHANT; EROL, FATIH; MUKHI, RAHUL; PAJAROLA, RENATO; GOBBETTI, EN-
RICO: An E icien Mul i- esolu ion F amewo k o High Quali y In e ac i e Rende ing o
Massi e Poin Clouds using Mul i-way kd- ees. The Visual Compu e , 29:69-83, 2013.
[GP07] GROSS, MARKUS; PFISTER, HANSPETER: Poin -Based G aphics. Mo gan Kau mann, 2007.
[GD98] GROSSMAN , J. P.; DALLY, WILLIAM J.: Poin Sample Rende ing. P oceedings o EU-
ROGRAPHICS 1998, pp 181-192.
[LW85] LEVOY, MARK; WHITTED, TURNER: The Use o Poin s as a Display P imi i e. Technical
Repo 85-022, Uni e si y o No h Ca olina a Chapel Hill, 1985.
[OFC+02] OSADA, ROBERT; FUNKHOUSER, THOMAS; CHAZELLE, BERNARD; DOBKIN, DAVID: Shape
Dis ibu ions. ACM T ansac ions on G aphics 21(4):807-832, 2002.

Sei e 134 P eidel, Ce sowsky, K üge , Fä be
[PSL05] PAJAROLA, RENATO; SAINZ, MIGUEL; LARIO, ROBERTO: Xspla : Ex e nal Memo y Mul i-
esolu ion Poin Visualiza ion. P oceedings o IASTED In e na ional Con e ence on Visu-
aliza ion, Imaging and Image P ocessing, 2005, pp. 628-633.
[PC12] PENG, CHAO; CAO, YONG: A GPU-based App oach o Massi e Model Rende ing wi h
F ame- o- ame Cohe ence. Compu e G aphics Fo um 31(2p 2):393-402, 2012.
[PZB+00] PFISTER, HANSPETER; ZWICKER, MATTHIAS; BAAR, JEROEN VAN; GROSS, MARKUS: Su els:
Su ace Elemen s as Rende ing P imi i es. P oceedings o ACM SIGGRAPH 2000, pp.
335-342.
[RD10] RICHTER, RICO; DÖLLNER, JÜRGEN: Ou -o -Co e Real-Time Visualiza ion o Massi e 3D
Poin Clouds. P oceedings o AFRIGRAPH 2010, pp. 121-128.
[RL00] RUSINKIEWICZ, SZYMON; LEVOY, MARC: QSpla : A Mul i esolu ion Poin Rende ing Sys-
em o La ge Meshes. P oceedings o ACM SIGGRAPH 2000, pp. 343-352.
[Sam95] SAMET, HANAN: Applica ions o Spa ial Da a S uc u es: Compu e G aphics, Image P o-
cessing, and GIS. Addison-Wesley, 1995.
[Sch14] SCHEIBLAUER, CLAUS: In e ac ions wi h Gigan ic Poin Clouds. Disse a ion, Technische
Uni e si ä Wien, 2014.
[ST99] SCHMALSTIEG, DIETER; TOBLER, ROBERT F.: Fas P ojec ed A ea Compu a ion o 3D
Bounding Boxes. Jou nal o G aphics Tools 4(2):37-43, 1999.
[S a15] STANFORD UNIVERSITY COMPUTER GRAPHICS LABORATORY: The S an o d 3D Scanning
Reposi o y. h p://g aphics.s an o d.edu/da a/3Dscan ep, abge u en am 10.03.2015
[TRB+04] ZWICKER, MATTHIAS; RÄSÄNEN, JUSSI; BOTSCH, MARIO; DACHSBACHER, CARSTEN; PAU-
LY, MARK: Pe spec i e Accu a e Spla ing. P oceedings o G aphics In e ace Con e ence,
London, ON, Canada, 2004, pp. 247-254.
Au o en
Thomas P eidel is Diplom-In o ma ike und als Geschä s üh e de So ise GmbH
in Ilmenau ä ig. Nach seinem Diplom an de Technischen Uni e si ä Ilmenau wa e
zunächs wissenscha liche Mi a bei e am Fachgebie G a ische Da en e a bei ung de
TU Ilmenau, spä e So wa e-En wickle bei de 3DIn e ac i e GmbH in Ilmenau, bis e
im Jah 2014 mi seinen Kollegen die So ise GmbH g ünde e. Wäh end seine Zei bei
3DIn e ac i e wa e P ojek lei e in den BMBF-Fo schungsp ojek en AVILUS und
ARVIDA. Zu seinen speziellen Kompe enzen gehö die En wicklung on Ve ah en
zu Bildsyn hese sowie die Handhabung und Ve a bei ung on CAD-Da en.
S e en Ce sowsky is eben alls Diplom-In o ma ike . Nach dem Diplom an de TU
Ilmenau ha e als wissenscha liche Mi a bei e am Fachgebie G a ische Da en e a -
bei ung gea bei e . Nach eine meh jäh igen Tä igkei als So wa e-En wickle bei
3DIn e ac i e is e sei 2014 Mi a bei e und Gesellscha e de So ise GmbH. E
en wickel un e ande em äumliche Da ens uk u en und e izien e Visualisie ungs-
echnologien.
Ronny K üge is wie seine Kollegen Diplom-In o ma ike . E wa nach dem Diplom
an de TU Ilmenau als wissenscha liche Mi a bei e am Fachgebie G a ische Da en-
e a bei ung und anschließend als So wa e-En wickle bei de 3DIn e ac i e GmbH in
Punk ebasie es hie a chisch-p obabilis isches Le el o De ail Sei e 135
Ilmenau anges ell . E is Mi g ünde de So ise GmbH und a bei e sei 2014 in die-
sem Un e nehmen als Geschä s üh e und So wa e-En wickle . Ronny K üge is
Fachmann ü A chi ek u en in e ak i e 3D-G a iksys eme mi den Schwe punk en
Ou -o -Co e-Algo i hmen sowie In e ak ions echniken ü 3D-Modellie ung.
Ma kus Fä be Ma kus Fä be ha an de Technischen Uni e si ä D esden In o ma ik
s udie . Nach dem Abschluss als Diplom-In o ma ike a bei e e e als wissenscha li-
che Mi a bei e am Fachgebie G a ische Da en e a bei ung de TU Ilmenau. Do wa
e in e schiedenen P ojek en beschä ig , zule z als wissenscha liche und geschä s-
üh ende Koo dina o de G aduie enschule ü Bild e a bei ung und Bildin e p e a i-
on in Ilmenau und Jena. 2014 wu de e an de TU Ilmenau p omo ie . E is eben alls
Gesellscha e de So ise GmbH und als So wa e-En wickle ä ig. Seine Kompe-
enzschwe punk e sind un e ande em äumliche Da ens uk u en, app oxima i e Visua-
lisie ungs echniken sowie Algo i hmen zum geome ischen Modellie en.
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zu Ve besse ung des In o ma ionsaus auschs
im Fab ikplanungsp ozess
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Dipl.-Medienin o m. Sascha Gebha d
D . e . na . Be nd Hen schel
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Leh s uhl In o ma ionsmanagemen im Maschinenbau (IMA) de RWTH Aachen
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beide Anwendungen auch ge enn oneinande genu z we den um solche Auswi kun-
gen zu un e suchen, alle dings liegen so säm liche ele an en In o ma ionen ge enn
oneinande o . Zudem schließ die ge enn e Nu zung auch einen eils ungüns igen
A bei sablau mi ein, da nich nu eine Anwendung, sonde n zwei Anwendungen sepa-
a oneinande bedien we den müssen. Insgesam wi d du ch eine de a ige Sepa ie-
ung die Synch onisie ung de In o ma ionen in beiden Anwendung e schwe .
Diesen Schwie igkei en wi k eine Kombina ion de beiden Einzelanwendungen in eine
in eg ie e Gesam lösung en gegen. Die g öß en Vo eile hie on sind siche lich, dass
alle ele an en In o ma ionen an eine S elle o liegen, abe auch, dass Expe en aus
e schiedenen Domänen in de Lage sind, dieselbe Anwendung zu bedienen, was wei-
e üh end Diskussionen in einem kollabo a i en Kon ex posi i beein luss . Du ch die
Zusammen üh ung de In o ma ionen aus zwei un e schiedlichen Domänen, kann das
in eg ie e Planungswe kzeug somi zu eine zen alen Pla o m ü Diskussionen zwi-
schen den un e schiedlichen Anwendungsbe eichen we den. Da übe hinaus e geben
sich unmi elba Syne gien du ch die kombinie en Funk ionali ä en beide Einzelwe k-
zeuge. Die bei de besch iebenen kollabo a i en Planung gewonnenen E kenn nisse
können unmi elba übe das in lapAssis zu Ve ügung ges ell e Anno a ionssys em
es gehal en we den.
Vo dem Hin e g und diese Übe legungen wu de memoSlice als ein Teilwe kzeug in
lapAssis in eg ie . Do kann es ü zu o de inie e Maschinen di ek inne halb on
lapAssis au ge u en we den. Bild 5 illus ie die Nu zung on memoSlice inne halb
on lapAssis bei eine i uellen Fab ikbegehung in eine CAVE, wo es ü eine La-
se schneidemaschine au ge u en wu de. Die be eilig en Expe en können so o im Kon-
ex de gesam en Fab ik die Kon igu a ion de Maschine disku ie en und gegebenen-
alls gewonnene Resul a e so o mi dem Anno a ionssys em es hal en. De Vo eil
diese Lösung bes eh nun da in, dass die so pe sis ie en E gebnisse nich nu wäh end
des lau enden ode zukün igen kollabo a i en Planungs e en zu Ve ügung s ehen
(zei lich und äumlich synch one Kollabo a ion), sonde n auch zu jedem beliebigen
ande en Zei punk on allen Expe en eingesehen und gg . wei e modi izie we den
können (zei lich und äumlich asynch one Kollabo a ion). Bei spä e en Planungs e en
kann dann wiede gemeinsam au die In o ma ionen zugeg i en und mi diesen wei e -
gea bei e we den. Da übe hinaus bleib die Nu zung on memoSlice und lapAssis als
eigens ändige und unabhängige Komponen en on de en In eg a ion unbe üh . Mi hil e
de VPI-Pla o m können E gebnisse, welche mi eine Einzelkomponen e e ziel wu -
den, wiede in die in eg ie e Gesam lösung übe üh we den. Insgesam de inie die
Kombina ion aus memoSlice und lapAssis somi eine zen ale Anlau s elle ü Expe -
en e schiedene Anwendungsdomänen, ganz im Sinne des VPI-G undgedanken.
Na ü lich gil es bei de Umse zung des genann en Sys ems siche zus ellen, dass die
in eg ie e Lösung wei e hin ein nu ze eundliches Bedienkonzep zu Ve ügung s ell
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[Mei12] MEISEN, T.: F amewo k zu Kopplung nume ische Simula ionen ü die Fe igung on
S ahle zeugnissen. Disse a ion, RWTH Aachen Uni e si y
[MMS+11] MEISEN, T.; MEISEN, P.; SCHILBERG, D.; JESCHKE, S.: Adap i e In o ma ion In eg a ion:
B idging he Seman ic Gap be ween Nume ical Simula ions. P oceedings o he 13 h In e -
na ional Con e ence on En e p ise In o ma ion Sys ems, Vol. 1, S. 51-65, 2011
[NPS+11] NEUGEBAUER, R.; PURZEL, F.; SCHREIBER, A.; RIEDEL, T.: Vi ual eali y-aided planning o
ene gy-au onomous ac o ies. P oceedings o he 9 h IEEE In e na ional Con e ence on In-
dus ial In o ma ics, S. 250-254, 2011
[PK15] PICK, S.; KUHLEN, T. W.: A F amewo k o De eloping Flexible Vi ual-Reali y-cen e ed
Anno a ion Sys em. IEEE Con e ence on Vi ual Reali y, SEARIS Wo kshop, 2015
[RMB+12] REINHARD, R.; MEISEN, T.; BÜSCHER, C.; SCHILBERG, D.; JESCHKE, S.: Vi ual P oduc ion
In elligence – Ein Bei ag zu digi alen Fab ik. Ve ein Deu sche Ingenieu e (Hg.): VDI-
Be ich e/VDI-Tagungsbände - Au oma ion 2012. 13. B anchen e de Mess- und Au oma-
isie ungs echnik. VDI Ve lag (2171), 2012
[Sch10] SCHILBERG, D.: A chi ek u eines Da enin eg a o s zu du chgängigen Kopplung on e -
eil en nume ischen Simula ionen. Disse a ion, RWTH Aachen Uni e si y, 2010
[WL93] VAN WIJK, J. J.; VAN LIERE, R.: Hype Slice: Visualiza ion o Scala Func ions o Many
Va iables. P oceedings o he IEEE Con e ence on Visualiza ion, S. 119-125
Au o en
Dipl.-In o m. Sebas ian Pick e hiel Ende 2009 sein Diplom in In o ma ik on de
RWTH Aachen. Sei An ang 2010 is e Dok o and in de Vi ual Reali y G oup des
Leh s uhls ü Hochleis ungs echnen am IT Cen e de RWTH Aachen.
Dipl.-Medienin o m. Sascha Gebha d e hiel 2011 sein Diplom in Medienin o ma ik
on de Ludwig-Maximilians-Uni e si ä München. Sei dem is e Dok o and in de
Vi ual Reali y G oup des Leh s uhls ü Hochleis ungs echnen am IT Cen e de
RWTH Aachen.
D . Be nd Hen schel is lei ende Mi a bei e de Vi ual Reali y G oup an de RWTH
Aachen. Seine Fo schungsin e essen um assen die wissenscha liche Visualisie ung
g oße Da en, imme si e Visualisie ungs e ah en und die En wicklung pa allele Vi-
sualisie ungsalgo i hmen. E leg dabei besonde en We au die enge, in e disziplinä e
Zusammena bei mi Wissenscha le n ande e Fachgebie e mi dem Ziel, anwendungs-
ele an e Visualisie ungs e ah en zu en wickeln. D . Hen schel s udie e In o ma ik an
de RWTH Aachen (Dipl.-In o m., 2003) und p omo ie e do in de Fakul ä ü Ma-
hema ik, In o ma ik und Na u wissenscha en (2009).
P o . D . To s en W. Kuhlen s udie e an de RWTH Aachen In o ma ik und p omo-
ie e do an de Fakul ä ü Elek o echnik und In o ma ions echnik. Von 1998 bis
2014 lei e e e die Vi ual Reali y G oup am IT Cen e de RWTH Aachen. Als Wissen-
scha le am Jülich Supe compu ing Cen e a bei e e ak uell in in e disziplinä en Ko-
ope a ionen mi Ingenieu en und Neu owissenscha le n an de En wicklung on VR-
Techniken ü echnisch-wissenscha liche Anwendungen. Sei 2008 is e P o esso in
de Fachg uppe In o ma ik de RWTH Aachen. E is Mi e asse on übe 200 begu -

Sei e 152 Pick, Gebha d , Hen schel, Kuhlen, Reinha d, Büsche , al Khawli, Eppel , Voe , U sch
ach e en Bei ägen und Mi glied im P og amm- und O ganisa ionskomi ee meh e e
in e na ionale Kon e enzen zu Vi uellen Reali ä , Compu e g aphik und Visualisie-
ung.
Dipl.-Ma h. Rudol Reinha d a bei e sei Mä z 2010 als wissenscha liche Mi a bei-
e des IMA/ZLW & I U de RWTH Aachen in de Fo schungsg uppe P oduk ions ech-
nik. Sei Ok obe 2012 is e als P ojek lei e inne halb des Exzellenzclus e s "Exzel-
lenzclus e „In eg a i e P oduk ions echnik ü Hochlohnlände " ü die Resea ch A ea
"Vi ual P oduc ion In elligence" e an wo lich.
Dipl.-Wi .-Ing. Ch is ian Büsche ha an de RWTH Aachen Wi scha singenieu -
wesen mi Fach ich ung Maschinenbau und S udien ich ung P oduk ions echnik s u-
die . Sei Juli 2010 a bei e He Büsche als wissenscha liche Mi a bei e am I-
MA/ZLW & I U in de Fo schungsg uppe P oduk ions echnik, die e sei Ok obe 2014
lei e . Sei No embe 2013 is He Büsche zudem Geschä s üh e des Ve eins Deu -
sche Ingenieu e (VDI) Aachene Bezi ks e eins.
M. Sc. Tou ik Al Khawli absol ie e das Bachelo s udium "Mecha onics Enginee ing"
an de Ha i i Canadian Uni e si y im Libanon. E e hiel 2009 seinen Mas e on de
RWTH Aachen. Sei 2009 is e wissenscha liche Mi a bei e des Leh - und Fo -
schungsgebie es Nich linea e Dynamik de Lase -Fe igungs e ah en (NLD) an de
RWTH Aachen, wo e momen an p omo ie .
Dipl.-Phys. U s Eppel s udie e Physik an de RWTH Aachen und schloss 2004 sein
S udium am Leh s uhl ü Lase echnik ab. E e hiel den Schönebo n-P eis als Aus-
zeichnung ü sein Diplom. Sei 2004 is e wissenscha liche Mi a bei e am Leh s uhl
ü Lase echnik de RWTH-Aachen und wechsel e 2006 zum Leh - und Fo schungsge-
bie Nich linea e Dynamik de Lase -Fe igungs e ah en, wo e momen an p omo ie .
Hanno Voe , M.Sc. s udie e Wi scha singenieu wesen mi Fach ich ung Maschinen-
bau an de RWTH Aachen. Sei 2012 is e wissenscha liche Mi a bei e am We k-
zeugmaschinenlabo WZL de RWTH Aachen in de Ab eilung Fab ikplanung des
Leh s uhls ü P oduk ionssys ema ik.
Dipl.-Wi .-Ing. Julian U sch, M.Sc. s udie e Wi scha singenieu wesen mi Fach-
ich ung Maschinenbau an de RWTH Aachen und Au omo i e Enginee ing an de
Tsinghua Uni e si y in Beijing. Sei An ang 2014 is e wissenscha liche Mi a bei e
am We kzeugmaschinenlabo WZL de RWTH Aachen in de Ab eilung Fab ikplanung
des Leh s uhls ü P oduk ionssys ema ik.
Ein Ansa z zu So wa e echnischen In eg a ion on
Vi ual Reali y Anwendungen am Beispiel
des Fab ikplanungsp ozesses
Dipl.-Medienin o m. Sascha Gebha d
Dipl.-In o m. Sebas ian Pick
D . e . na . Be nd Hen schel
P o . D . e . na . To s en W. Kuhlen
IT Cen e , RWTH Aachen Uni e si y
Se en e Weg 23, 52074 Aachen
Tel. +49 (0) 241 / 80 29 737
E-Mail: [email p o ec ed]
Dipl.-Ma h. Rudol Reinha d
Dipl.-Wi .-Ing. Ch is ian Büsche
Leh s uhl In o ma ionsmanagemen im Maschinenbau (IMA) de RWTH Aachen
IMA de RWTH Aachen, Dennewa s . 27, 52068 Aachen
Tel. +49 (0) 241 / 80 91 131
E-Mail: udol . einha d@ima-zlw-i u. w h-aachen.de
Zusammen assung
Die In eg a ion e schiedene eigens ändige Anwendungen s ell eine schwie ige Au -
gabe aus Sich de So wa een wicklung da . Sie kann jedoch ge ade im Be eich de
du ch i uelle Reali ä (VR) ges ü z en Fab ikplanung deu liche Vo eile mi sich b in-
gen, zum Beispiel um Wechselwi kungen zwischen e schiedenen Au gabenbe eichen
zu kommunizie en. Um dies zu e deu lichen wu den in diese A bei zwei unabhängig
oneinande en wickel e VR- und Visualisie ungsanwendungen zu eine um assende en
Planungslösung zusammenge ass . Bei de In eg a ion wu den zusä zlich zu allgemei-
nen An o de ungen die Aspek e Pa allelisie ung und In e ak ion besonde s be ücksich-
ig . Zusammen assend we den in diese A bei anhand de In eg a ion zweie Anwen-
dungen aus dem Fab ikplanungsum eld echnische Lösungen p äsen ie , mi denen
meh e e VR-Anwendungen e ek i zu eine e izien en Gesam lösung in eg ie we -
den können, wobei insbesonde e die Aspek e Pa alleli ä und In e ak ion be ücksich ig
we den. Die E ek i i ä des Ansa zes wi d anhand on Leis ungsmessungen beleg .
Schlüsselwo e
Anwendungsin eg a ion, Vi uelle Reali ä , Pa allelisie ung, In e ak ion, In o ma ions-
isualisie ung
Sei e 154 Gebha d , Pick, Hen schel, Kuhlen, Reinha d, Büsche
An App oach o he So wa e echnical In eg a ion
o Vi ual Reali y Applica ions by he Example o he Fac o y
Planning P ocess
Abs ac
The in eg a ion o independen applica ions is a complex ask om a so wa e enginee -
ing pe spec i e. None heless, i en ails signi ican bene i s, especially in he con ex o
Vi ual Reali y (VR) suppo ed ac o y planning, e.g., o communica e in e dependen-
cies be ween di e en domains. To emphasize his aspec , we in eg a ed wo independ-
en VR and isualiza ion applica ions in o a holis ic planning solu ion. Special ocus
was pu on pa alleliza ion and in e ac ion aspec s, while also conside ing mo e gene al
equi emen s o such an in eg a ion p ocess. In summa y, we p esen echnical solu ions
o he e ec i e in eg a ion o se e al VR applica ions in o a holis ic solu ion wi h he
in eg a ion o wo applica ions om he con ex o ac o y planning wi h special ocus
on pa allelism and in e ac ion aspec s. The e ec i eness o he app oach is demons a -
ed by pe o mance measu emen s.
Keywo ds
Applica ion In eg a ion, Vi ual Reali y, Pa alleliza ion, In e ac ion, In o ma ion
Visualiza ion
Ansa
1
Die
I
ige
eic
h
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en.
D
In e
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eine
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n
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In eg a ion
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e
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u
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e si e i
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s
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n
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s
und
n
p
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a
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e
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k-
s
sich
Slice,
A
ssis
Sei e 162 Gebha d , Pick, Hen schel, Kuhlen, Reinha d, Büsche
na ien un e schiedliche Komplexi ä mi einande e glichen. Alle Messungen wu den
jeweils un e Volllas und ohne zusä zliche Las du ch nebenläu ige Au gaben du chge-
üh . Tabelle 1 zeig die E gebnisse diese Messungen. Gemessen wu de die Sys em-
leis ung jeweils im Einzelpla z-, bzw. im Clus e be ieb sowie bei Ve wendung e -
schiedene Zahlen on Ke nen ü nebenläu ige Au gaben un e Volllas und ohne Las .
Fü lapAssis und das Gesam sys em wu den zwei e schiedene Fab ikmodelle e -
wende , ein geome isch ein aches (Fab ik #1) sowie ein komplexes (Fab ik #2).
Tabelle 1: Analysee gebnisse ü die Teilsys eme sowie das in eg ie e Gesam sys em
in Bilde n p o Sekunde inkl. S anda dabweichung (σ).
Die E gebnisse zeigen, dass die Bildwiede hol a en ü lapAssis und das Gesam sys-
em wie e wa e s a k on de Komplexi ä des angezeig en Fab ikmodells abhängen.
Gleichzei ig wi d abe auch e sich lich, dass die Bildwiede hol a e in allen Fällen nu
ma ginal ab äll , sobald die Ke ne ü nebenläu ige Au gaben ausgelas e sind. Fü me-
moSlice und das Gesam sys em is eils soga ein leich e Ans ieg de Bildwiede hol a e
zu beobach en. Diese läss sich dadu ch e klä en, dass memoSlice wäh end Be echnun-
gen eduzie e Da s ellungen ausgib , die die Bildwiede hol a e posi i beein lussen.
Insgesam kann anhand de E gebnisse empi isch die E ek i i ä des o ges ell en In-
lapAssis
Fab ik #1
lapAssis
Fab ik #2 memoSlice Gesam sys.
Fab ik #1
Gesam sys.
Fab ik #2
Einzelpla zbe ieb
1 Ke n
ohne
Las
122,7
(σ=1,5)
31,8
(σ=1,0)
61,6
(σ=1,4)
46,9
(σ=0,64)
20,7
(σ=1,1)
Voll-
las
120,8
(σ=3,5)
31,1
(σ=1,2)
66,4
(σ=10,8)
50,4
(σ=2,0)
21,5
(σ=1,0)
5 Ke ne
ohne
Las
122,8
(σ=0,8)
30,9
(σ=0,4)
61,2
(σ=0,3)
46,2
(σ=0,6)
21,0
(σ=0,4)
Voll-
las
121,5
(σ=3,2)
32,4
(σ=1,1)
63,8
(σ=10,3)
50,0
(σ=2,2)
21,9
(σ=0,8)
Clus e be ieb
1 Ke n
ohne
Las
34,8
(σ=1,4)
14,4
(σ=1,2)
29,0
(σ=2,2)
17,2
(σ=0,7)
11,2
(σ=1,0)
Voll-
las
35,7
(σ=2,0)
14,3
(σ=1,3)
34,0
(σ=2,8)
17,0
(σ=0,8)
11,4
(σ=0,6)
5 Ke ne
ohne
Las
34,9
(σ=1,9)
14,6
(σ=1,0)
29,7
(σ=2,6)
16,9
(σ=1,1)
10,9
(σ=0,8)
Voll-
las
32,3
(σ=3,0)
13,1
(σ=1,0)
29,9
(σ=3,6)
16,3
(σ=1,4)
10,5
(σ=0,6)

Ansa
eg
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Visualisie
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i
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s
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e
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o
ch in
e
s die
ü
die
u
s e s
e
de
d
de
o
uch-
Sei e 164 Gebha d , Pick, Hen schel, Kuhlen, Reinha d, Büsche
Li e a u
[AK08] ASSENMACHER, I.; KUHLEN, T. (2008): The ViSTA Vi ual Reali y Toolki . P oceedings o
he IEEE VR Wo kshop So wa e Enginee ing, S. 23-28.
[GPL+13] GEBHARDT, S., PICK, S., LEITHOLD, F., HENTSCHEL, B., & KUHLEN, T. (2013): Ex ended Pie
Menus o Imme si e Vi ual En i onmen s. Visualiza ion and Compu e G aphics, IEEE
T ansac ions on (Vol. 19, No. 4), S. 644-651.
[PGH+15] PICK, S., GEBHARDT, S., HENTSCHEL, B., KUHLEN, T. W., REINHARD, R., BÜSCHER, C., ET
AL. (2015). Ein Konzep zu Ve deu lichung de Wechselwi kungen zwischen e schiede-
nen Au gabenbe eichen des Vi ual Reali y ges ü z en Fab ikplanungsp ozesses. Pade bo -
ne Wo kshop Augmen ed & Vi ual Reali y in de P oduk en s ehung.
[PGS+14] PICK, S., GEBHARDT, S., KREISKÖTHER, K., REINHARD, R., VOET, H., BÜSCHER, C., ET AL.
(2014). Ad anced Vi ual Reali y and Visualiza ion Suppo . En we en En wickeln E leb-
en, S. 187-198.
[RBM+12] REINHARD, R., BÜSCHER, C., MEISEN, T., SCHILBERG, D., & JESCHKE, S. (2012): Vi u-
al P oduc ion In elligence – A Con ibu ion o he Digi al Fac o y. In C.-Y. Sum, S. Rakhe-
ja, & H. Liu, Lec u e No es in Compu e Science; In elligen Robo ics and Applica ions,
S. 706-715.
Au o en
Dipl.-Medienin o m. Sascha Gebha d e hiel 2011 sein Diplom in Medienin o ma ik
on de Ludwig-Maximilians-Uni e si ä München. Sei dem is e Dok o and in de
Vi ual Reali y G oup des Leh s uhls ü Hochleis ungs echnen am IT Cen e de
RWTH Aachen.
Dipl.-In o m. Sebas ian Pick e hiel Ende 2009 sein Diplom in In o ma ik on de
RWTH Aachen. Sei An ang 2010 is e Dok o and in de Vi ual Reali y G oup des
Leh s uhls ü Hochleis ungs echnen am IT Cen e de RWTH Aachen.
D . Be nd Hen schel is lei ende Mi a bei e de Vi ual Reali y G oup an de RWTH
Aachen. Seine Fo schungsin e essen um assen die wissenscha liche Visualisie ung
g oße Da en, imme si e Visualisie ungs e ah en und die En wicklung pa allele Vi-
sualisie ungsalgo i hmen. E leg dabei besonde en We au die enge, in e disziplinä e
Zusammena bei mi Wissenscha le n ande e Fachgebie e mi dem Ziel, anwendungs-
ele an e Visualisie ungs e ah en zu en wickeln. D . Hen schel s udie e In o ma ik an
de RWTH Aachen (Dipl.-In o m., 2003) und p omo ie e do in de Fakul ä ü Ma-
hema ik, In o ma ik und Na u wissenscha en (2009).
P o . D . To s en W. Kuhlen s udie e an de RWTH Aachen In o ma ik und p omo-
ie e do an de Fakul ä ü Elek o echnik und In o ma ions echnik. Von 1998 bis
2014 lei e e e die Vi ual Reali y G oup am IT Cen e de RWTH Aachen. Als Wissen-
scha le am Jülich Supe compu ing Cen e a bei e e ak uell in in e disziplinä en Ko-
ope a ionen mi Ingenieu en und Neu owissenscha le n an de En wicklung on VR-
Techniken ü echnisch-wissenscha liche Anwendungen. Sei 2008 is e P o esso in
de Fachg uppe In o ma ik de RWTH Aachen. E is Mi e asse on übe 200 begu -
ach e en Bei ägen und Mi glied im P og amm- und O ganisa ionskomi ee meh e e
Ansa z zu So wa e echnischen In eg a ion on Vi ual Reali y Anwendungen Sei e 165
in e na ionale Kon e enzen zu Vi uellen Reali ä , Compu e g aphik und Visualisie-
ung.
Dipl.-Ma h. Rudol Reinha d a bei e sei Mä z 2010 als wissenscha liche Mi a bei-
e des IMA/ZLW & I U de RWTH Aachen Uni e si y in de Fo schungsg uppe P o-
duk ions echnik. Sei Ok obe 2012 is e als P ojek lei e inne halb des Exzellenzclus-
e s "Exzellenzclus e „In eg a i e P oduk ions echnik ü Hochlohnlände " ü die Re-
sea ch A ea "Vi ual P oduc ion In elligence" e an wo lich.
Dipl.-Wi .-Ing. Ch is ian Büsche ha an de RWTH Aachen Wi scha singenieu -
wesen mi Fach ich ung Maschinenbau und S udien ich ung P oduk ions echnik s u-
die . Sei Juli 2010 a bei e He Büsche als wissenscha liche Mi a bei e am I-
MA/ZLW & I U in de Fo schungsg uppe P oduk ions echnik, die e sei Ok obe 2014
lei e . Sei No embe 2013 is He Büsche zudem Geschä s üh e des Ve eins Deu -
sche Ingenieu e (VDI) Aachene Bezi ks e eins.
Web-basie e In eg a ionspla o m ü dynamische 3D-
Anlagen isualisie ung
Reinha d Langmann, Ch is ian Geige
Fachhochschule Düsseldo
Jose -Gockeln-S . 9, 40474 Düsseldo
Tel. +49 (0) 211 / 43 51 308, Fax. +49 (0) 211 / 43 51 303
E-Mail: [email p o ec ed]
Zusammen assung
De Bei ag s ell eine In eg a ions- und e eil e S eue ungspla o m ü die 3D-
Anlagen isualisie ung o , die ausschließlich au Web echnologien basie . Die Pla -
o m e möglich es pe Webb owse eine 3D-Anlagen isualisie ung zu p ojek ie en, die
einzelnen 3D-Modelle mi ealen P ozessda en aus eine au oma isie en Anlage zu e -
binden und in einem RUN-Mode die so e s ell Anlagen isualisie ung auch auszu üh-
en. Zu lexiblen Nu zung de Pla o m is diese meh nu ze ähig. Nu ze können sich
mi un e schiedlichen Rollen (Gas , Use , Admin) in die Pla o m einloggen.
Schlüsselwo e
3D-Anlagen isualisie ung, In eg a ionspla o m, CPS-basie e Au oma ion, Indus -
ie 4.0
Sei e 168 Langmann, Geige
Web-based in eg a ion pla o m o dynamic 3D plan
isualiza ion
Abs ac
The con ibu ion p esen s a dis ibu ed in eg a ion and con ol pla o m o 3D plan
isualiza ion based comple ely on Web echnology. The pla o m allows he p ojec ing
o a 3D plan isualiza ion by a Web b owse , he connec ion o sepa a e 3D objec s
wi h eal p ocess da a om an au oma ed s a ion and he execu ing o he p ojec ed
plan isualiza ion in a RUN mode in he Web b owse . The pla o m is mul i-clien
capable o lexible using. Use s can log in in o he pla o m by di e en oles (gues ,
use , admin).
Keywo ds
3D plan isualiza ion, in eg a ion pla o m, CPS-based au oma ion, Indus y 4.0

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Ins andhal ungsun e s ü zung mi zus andso ien ie en
A bei sanweisungen
Ma hias Neges, Ma io Wol , Michael Ab amo ici
Leh s uhl ü Maschinenbauin o ma ik (ITM), Ruh -Uni e si ä Bochum
Uni e si ä s asse 150, 44780 Bochum
Tel. +49 (0) 234 / 32 22 109, Fax. +49 (0) 234 / 32 14 443
E-Mail: [email p o ec ed]
Zusammen assung
Technische Anlagen und P oduk ionss ä en sind in alle Regel komplexe Sys eme, die
aus eine he e ogenen Landscha on Subsys emen bes ehen. Die echnischen Doku-
men a ionen und Ins andhal ungshis o ien s ehen bei Wa ungs ä igkei en häu ig nich
olls ändig ode nu in Papie o m zu Ve ügung, wäh end de ak uelle S a us de An-
lage nich mi den o handenen In o ma ionen übe lage we den kann um den die
Du ch üh ung de geplan en Ak ion zu e ein achen. In diesem Bei ag wi d ein Ansa z
p äsen ie , de Se ice echnike n eine in e ak i e, in ui i e und p o okollie ba e Me-
hode zu Ve ügung s ell , auch an unbekann en Sys emen Ins andhal ungsmaßnahmen
o zunehmen. Hie zu wi d übe G aphen die Funk ion des Sys ems abgebilde und al-
go i hmisch eine P oblemlösung nach Au nahme des Is -Zus andes be ei ges ell , die
den Technike sch i weise in de He s ellung eines bes imm en Be iebszus ands un e -
s ü z . Das hie da ges ell e Konzep nu z Augmen ed Reali y (AR) nich nu als eines
Visualisie ungswe kzeug ü In o ma ionen und A bei sanweisungen, sonde n eben alls
ü die Au nahme des Is -Zus andes und die E s ellung on e wei e en, mul imedialen
Se icebe ich en. Das o ges ell e Konzep um ass insgesam sechs Phasen: den übe
RFID au hen i izie en Zug i au die digi alen Da en, die Synch onisa ion eines mobi-
len Endge ä mi dem Se e , die Be ei s ellung on In o ma ionen übe AR, die Au -
nahme des Is -Zus andes übe AR, die algo i hmische P oblemlösung, die Be ei s ellung
on in ui i en AR-A bei sanweisungen zu He s ellung des Be iebszus andes und die
Dokumen a ion de du chge üh en A bei en in AR-Se icebe ich en.
Schlüsselwo e
Augmen ed Reali y, mobile Ge ä e, Kennzeichnungs echnik, Au hen i izie ung, In-
s andhal ung
Sei e 182 Neges, Wol , Ab amo ici
Secu e Access Augmen ed Reali y Solu ion Fo Mobile Main e-
nance Suppo U ilizing Condi ion-O ien ed Wo k Ins uc ions
Abs ac
In mos cases, echnical acili ies and manu ac u ing plan s a e complex sys ems wi h a
he e ogeneous a ie y o subsys ems. Technical documen a ion and main enance p o o-
cols a e o en ei he incomple e, no a ailable on si e o a ailable only in p in o m.
Addi ionally he e is o en no in o ma ion abou he cu en s a e o he main enance
objec , which could be used o analyze and enhance he ask a hand. In his pape , we
p esen an app oach ha o e s se ice echnicians an in e ac i e, in ui i e and docu-
men able way o main ain unknown machine y. To ealize con ex awa eness, we use
g aph-based algo i hms o guide he echnician in achie ing he machine’s desi ed ope -
a ing condi ion a e e alua ing he cu en s a e o he machine, once again wi h guid-
ance om ou mobile applica ion. Ou app oach makes use o augmen ed eali y no
only as a ool o isualiza ion, bu also as in e ac i e inpu me hod o cap u e he cu -
en machine s a e and o gene a e mul imedia main enance epo s, i.e. by aking pic-
u es wi h edlined componen s and sa ing hem in hei ac ual con ex Ou concep is
di ided in o six phases: R id-based au ho ized access o main enance ele an da a, syn-
ch oniza ion o da a be ween se e and mobile applica ion, isual p o isioning o con-
ex ele an da a, cap u ing he cu en s a e o he main enance objec , p o isioning o
in ui i e s epwise ins uc ions o achie e ce ain ope a ing condi ions and he documen-
a ion o execu ed ac ions, used ma e ials, ools e c.
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[VDI 2860] VDI-RICHTLINIE 2860: Mon age- und Handhabungs echnik - Handhabungs unk ionen,
Handhabungsein ich ungen, Beg i e, De ini ionen, Symbole. Beu h Ve lag, Be lin, 1990
[WF07] WOHLGEMUTH, W.; FRIEDRICH, W.: Ad anced Augmen ed Reali y Technologies o Indus-
ial Se ice Applica ions: ARTESAS. BMBF-Lei p ojek ARTESAS, zusammen assende
Schlussbe ich : Siemens AG, 2007.
Au o en
P o . D .-Ing. Michael Ab amo ici p omo ie e an de TU Be lin bei P o . Spu und
is sei 1994 P o esso ü Maschinenbauin o ma ik an de Ruh -Uni e si ä Bochum. E
is Di ek o des Ins i u s ü Un e nehmens üh ung (i u) de Ruh -Uni e si ä Bochum
sowie Gas p o esso an de Tongji-Uni e si ä in Shanghai, China. E is Vo s ands o -
si zende de Wissenscha lichen Gesellscha ü P oduk en wicklung – WiGeP. Sei
2009 is P o . Ab amo ici Mi glied de Deu schen Akademie ü Technikwissenscha -
en (aca ech).
D .-Ing. Ma hias Neges is sei 2008 wissenscha liche Mi a bei am Leh s uhl ü
Maschinenbauin o ma ik de Ruh -Uni e si ä Bochum. Sein Fo schungsgebie lieg im
Be eich de i uellen P oduk enwicklung, mi Fokus au die Vi ual & Augmen ed Re-
ali y. E p omo ie e im Ok obe 2014 zum Thema „Sma Augmen ed Reali y ü die
Indoo -Na iga ion und Ins andhal ung“ und is ü die G uppe „Vi ual Enginee ing“
am Leh s uhl e an wo lich.
Ma io Wol , M. Sc. is sei 2012 wissenscha liche Mi a bei am Leh s uhl ü Ma-
schinenbauin o ma ik de Ruh -Uni e si ä Bochum. Sein Fo schungsgebie lieg im
Be eich de indus iellen Nu zung on Sma De ices zu Ins andhal ungsun e s ü zung,
mi besonde em Fokus au k yp og a isch siche en Anwendungen. E is ü das leh -
s uhleigene Sma P oduc Labo und die A bei im Kompe enzzen um ü hyd auli-
sche S ömungsmaschinen e an wo lich.
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Mobile Assis enzsys eme ü siche en Be ieb und Wa ung on
Maschinen und Anlagen
D .-Ing. Simon Adle , Alexa Ke nchen, Tilman Reipsch, E ic Bay hamme
P o . D . sc. echn. Ul ich Schmucke
F aunho e -Ins i u ü Fab ikbe ieb und -au oma isie ung IFF
Sand o s . 22, 39106 Magdebu g
Tel. +49 (0) 391 / 40 90 776
E-Mail: simon.adl[email p o ec ed]
Zusammen assung
Die Nu zung digi ale Maschinen- und Anlagenmodelle in de Be iebsphase is ein we-
sen liches Elemen im Kon ex on Indus ie 4.0. Dabei sollen die digi alen Modelle
di ek aus de En wicklung, ideale weise in du chgängigen digi alen En wu ssys emen,
übe nommen we den und in de Be iebsphase eine nu zba sein.
Am F aunho e IFF wu de dazu das Sys em V-ASSIST en wickel , das Be iebszus än-
de du ch Ve gleich mi dem pa allel lau enden i uellen Maschinenmodell übe wach
und kon ex bezogen analysie . Im Fehle all wi d de Bediene du ch das mobile Sys-
em (u.a. Table , HMDs) di ek zu dem ehle ha en Bau eil na igie und mi Zus ands-
da en de Anlage o sbezogen un e s ü z . Vo O ha e Zug i au de aillie e Fehle -
besch eibungen inkl. mögliche Fehle u sachen sowie Maßnahmen zu S ö ungsbehe-
bung.
V-ASSIST basie au dem am IFF en wickel en du chgängigen digi alen En wu ssys-
em VINCENT (Vi ual Nume ic Con ol En i onmen ), welches no wendige In o ma-
ionen aus den En wu sdomänen de Mechanik, Elek o echnik sowie S eue - und Re-
gelungs echnik e knüp und konsis en häl . Dadu ch wi d ein wei gehend pa allele
En wu eine Maschine ode Anlage e möglich . En wicklungszei und –kos en we den
eduzie , de En wu wi d wei es gehend abgesiche und die S eue ungsso wa e kann
en wickel und ge es e we den, be o die Maschine ode Anlage gebau wi d.
V-ASSIST e länge die Nu zungske e de digi alen Da en in die Be iebsphase und
un e s ü z e ek i die A bei on Bediene n und Se ice echnike n eine Maschine.
De Bei ag besch eib neben dem G undkonzep on VINCENT de aillie den Au bau,
die Eigenscha en, Einbindung, Nu zung sowie E wei e ungsmöglichkei en on V-
ASSIST. Anhand p ak isch ealisie e Beispiele we den die Nu zungsmöglichkei en
demons ie .
Schlüsselwo e
Mobile Assis enz, Vi ual Enginee ing, Digi al Enginee ing, i uelle Inbe iebnahme
Sei e 198 Adle , Ke nchen, Reipsch, Bay hamme , Schmucke
Mobile Assis ance-Sys em o sa e ope a ion and se ice o
machines and plan s
Abs ac
The use o digi al models o machines and plan s du ing hei ope a ion is a undamen-
al elemen o Indus y 4.0. The digi al models a e d awn di ec ly om de elopmen ,
ideally in in eg a ed digi al sys ems, and can be used du ing he ope a ion o machines
and plan s.
The F aunho e Ins i u e IFF de eloped he V-ASSIST sys em, which moni o s and
con ex ually analyzes ope a ing condi ion by compa ing a eal i ual model unning in
pa allel. In he e en o a mal unc ion, he mobile sys em (on, among o he de ices, a
able o HMD) na iga es he ope a o di ec ly o he mal unc ioning componen and
suppo s him o he wi h localized da a on he plan ’s condi ion. The ope a o has access
on si e o de ailed desc ip ions o he mal unc ion, including po en ial causes and co -
ec i e ac ions.
V-ASSIST is based on he in eg a ed digi al design sys em VINCENT (Vi ual Nume ic
Con ol En i onmen ) de eloped by he F aunho e Ins i u e IFF, which links and keeps
all da a om he design domains o mechanics and elec ical and con ol enginee ing
consis en . This makes i possible o design a machine o plan la gely in pa allel. De-
elopmen imes and cos s a e educed, he design is ex ensi ely alida ed and he con-
ol so wa e can be de eloped and es ed be o e he machine o plan is buil .
V-ASSIST ex ends he chain o use o he digi al da a du ing ope a ion and e ec i ely
suppo s ope a o s and se ice echnicians’ wo k on a machine. This pape desc ibes he
basic concep o VINCENT as well as he design, ea u es, in eg a ion, use and upg ade
op ions o V-ASSIST in de ail. Examples om he ield demons a e he po en ial uses.
Keywo ds
Mobile Assis ance-Sys ems, Vi ual Enginee ing, Digi al Enginee ing, i ual Ope a-
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In e p e a ion on Fehle meldungen zum Au inden mögliche ehle ha e Komponen-
en, e o de das S udie en de Dokumen a ionen.
Bild 4: In eg a ionsschema zu Nu zung des digi alen Enginee ing in de Be iebs-
phase.
Dahe bes eh beim Anlagenbe ieb eine Li e-Kopplung on de ealen S eue ung mi
de i uellen Anlage (siehe Bild 4 E). Wenn die eale Anlage einen Fehle zus and e -
eich wi d ein Fehle code in de Anlagens eue ung gene ie (Bild1a) und an EMELI
übe agen (Bild 4 B). EMELI e mi el die zu diesem Fehle code zugeo dne en Kom-
ponen en und melde diese EMELI-spezi ischen Iden i ika o en an das gekoppel e V-
ASSIST-Sys em (Bild 4 C). De Anwende wi d nun au seinem mobilen Ge ä übe
diesen Fehle in o mie und e häl In o ma ionszug i au die Anlage, den Fehle code
sowie e s e In o ma ionen zu Fehle a .
Wenn de Anwende o O is , wi d e du ch Augmen ed Reali y (AR) bei de Fehle -
lokalisa ion un e s ü z . E be ach e hie zu die Anlage du ch die Kame a seines mobi-
len Endge ä es und bekomm die Fehle meldung di ek o sbezogen an de en sp echen-
den Anlagenkomponen e übe lage da ges ell . Hie ü is die einmalige Regis ie ung
zwischen de ealen Anlage und dem i uellen Modell e o de lich. Eine Möglichkei
is die Anb ingung on ID-Ma ke n an de Anlage [WLS08]. Diese QR-Code ähnlichen
küns lichen Ma ke können du ch Ve ah en de Bild e a bei ung obus im Kame abil-
de n e kann we den. Du ch ih e S uk u und bekann e G öße wi d aus ihnen die ela i-
e Kame apose (Posi ion und O ien ie ung) des mobilen Ge ä es bes imm . Übe einen
kalib ie en Ma ke e bund wi d bei Beda eine g öße e äumliche Abdeckung e -
eich . Diese Kalib ie ung e olg du ch eine Videoau nahme, nach Anb ingung de
Ma ke , au oma isie . E gänzend wi d ü V-ASSIST ein Mono-SLAM-T acking e -
wende [KM09]. Hie bei wi d aus de Bewegungspa alaxe eine Tie enka e (Mapping)
und die Kame apose (Localiza ion) bes imm . Bei SLAM wi d eine g oße Da enmenge
e zeug und e a bei e . Au g und de Ressou cenlimi ie ungen mobile Ge ä e, kann
die Kame apose dami nu in einem beg enz en A bei sbe eich kon inuie lich bes imm
we den. Indem de Be eich zwischen ID-Ma ke n mi els SLAM übe b ück wi d, wi d
de Bewegungsbe eich e g öße und die Ma ke anzahl eduzie .