Vorarlberg University of Applied Sciences
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Evaluation of visual inspection tests via object detection
Get PDFThis thesis evaluates the feasibility of conducting visual inspection tests on power industry constructions using object detection techniques. The introduction provides an overview of this field’s state-of-the-art technologies and approaches. For the implementation, a case study is then conducted, which is done in collaboration with the partner company OMICRON Electronics GmbH, focusing on power transformers as an example. The objective is to develop an inspection test using photographs to identify power transformers and their subcomponents and detect existing rust spots and oil leaks within these components. Three object detection models are trained: one for power transformers and sub-components, one for rust detection, and one for oil leak detection. The training process utilizes the implementation of the YOLOv5 algorithm on a Linux-based workstation with an NVIDIA Quadro RTX 4000 GPU. The power transformer model is trained on a dataset provided by the partner company, while open-source datasets are used for rust and oil leak detection. The study highlights the need for a more powerful GPU to enhance training experiments and utilizes an Azure DevOps Pipeline to optimize the workflow. The performance of the power transformer detection model is satisfactory but influenced by image angles and an imbalance of certain sub-components in the dataset. Multi-angle video footage is a proposed solution for the inspection test to address this limitation and increase the size of the dataset, focusing on reducing the imbalance. The models trained on open-source datasets demonstrate the potential for rust and oil leak detection but lack accuracy due to their generic nature. Therefore, the datasets must be adjusted with case-specific data to achieve the desired accuracy for reliable visual inspection tests. The results of the case study have been well-received by the partner company’s management, indicating future development opportunities. This case study will likely be a foundation for implementing visual inspection tests as a product.In dieser Arbeit wird die Durchführbarkeit von visuellen Inspektionstests an Konstruktionen der Energiewirtschaft mit Hilfe von Objekterkennungstechniken evaluiert. In der Einleitung wird ein Überblick über den Stand der Technik und die Ansätze in diesem Bereich gegeben. Für die Umsetzung wird dann eine Fallstudie durchgeführt, die in Zusammenarbeit mit dem PartnerUnternehmen OMICRON Electronics GmbH am Beispiel von Leistungstransformatoren durchgeführt wird. Ziel ist es, einen Inspektionstest zu entwickeln, der anhand von Fotos Stromtransformator und deren Bestandteile identifiziert, um dann vorhandene Roststellen und Öllecks in diesen Komponenten zu erkennen. Es werden drei Objekterkennungsmodelle trainiert: eines für Stromtransformator und deren Bestandteile, eines für die Rosterkennung und eines für die Erkennung von Öllecks. Der Trainingsprozess nutzt die Implementierung des YOLOv5-Algorithmus auf einer Linux-basierten Maschine, die mit einer NVIDIA Quadro RTX 4000 GPU ausgerüstet ist. Das Modell für den Stromtransformator wird anhand eines vom Partnerunternehmen bereitgestellten Datensatzes trainiert, während für die Erkennung von Rost und Öllecks Open-Source-Datensätze verwendet werden. Die Studie unterstreicht den Bedarf einer leistungsfähigeren GPU zur Verbesserung der Trainingsexperimente und nutzt eine Azure DevOps Pipeline zur Optimierung des Arbeitsablaufs. Die Leistung des Modells zur Erkennung von Stromtransformatoren ist zufriedenstellend, wird jedoch durch Bildwinkel und ein Ungleichgewicht bestimmter Unterkomponenten im Datensatz beeinflusst. Die Verwendung von Videomaterial mit mehreren Blickwinkeln ist eine vorgeschlagene Lösung für den Inspektionstest, um diese Einschränkung zu beheben, sowie die Vergrößerung des Datensatzes mit Schwerpunkt auf die Verringerung des Ungleichgewichts. Die Modelle, die auf Open-Source-Datensätzen trainiert wurden, zeigen das Potenzial für die Erkennung von Rost und Öllecks, sind aber aufgrund ihrer allgemeinen Natur nicht präzise genug. Daher müssen die Datensätze mit fallspezifischen Daten angepasst werden, um die gewünschte Genauigkeit für zuverlässige visuelle Inspektionstests zu erreichen. Die Ergebnisse der Fallstudie wurden von der Geschäftsleitung des Partnerunternehmens positiv aufgenommen, was auf zukünftige Entwicklungsmöglichkeiten hindeutet. Diese Fallstudie wird wahrscheinlich eine Grundlage für die Einführung von visuellen Inspektionstests als Produkt sein
Effective lead management
Get PDFIn the last few years the global interest on lead management has increased. This classic topic for marketing and sales departments is aimed at converting potential customers into sales. The following thesis identifies the challenges and solutions for marketing and sales departments in order to process effective lead management. Using data from a literature review and qualitative empirical research, conducted with representatives of marketing and sales departments, the results showed overall and task specific challenges and solutions. The research indicates that overall challenges and solutions regarding the gap between marketing and sales, new processes and data management including data quality, software and silos emerge. In addition task specific challenges and solutions concerning lead generation including purchased leads, lead qualification, lead nurturing and sales specific challenges and solutions conclusively the focus on existing customers, time famine and lead routing were identified. This thesis provides a framework for further studies regarding the challenges and solutions for marketing and sales departments processing lead management
A life cylce view on unicorn start-ups: drivers of long-term high-growth
No full textPurpose – The purpose of this study is to explore the exogenous and endogenous drivers of the high-growth of Unicorn start-ups along their life cycle, with a particular focus on Unicorns in the fintech industry.
Design/methodology/approach – The study employs an explorative longitudinal analysis with a matched pair of two cases of Unicorns start-ups with similar antecedent features to understand holistically drivers over the longer term.
Findings – High-growth patterns over the longer term are the result of a combined industry- and company-life cycle perspective. Drivers and growth patterns vary significantly according to the time of entry in the industry and
its development status. The findings are systematised within a set of propositions to be tested in future research.
Research limitations/implications – The limitations lie in empirical evidence, as the analysis is limited to one matched-pair. The revealed Unicorns’ drivers for long-term growth might encourage future research to further investigate these drivers on a larger scale.
Practical implications – The study offers practical recommendations for start-ups with high-growth ambitions and advice to policy makers regarding the development of tailor-made support programs.
Originality/value – The study significantly extends extant work on growth and high-growth by examining endogenous and exogenous triggers over time and by linking the Unicorn-life cycle to the industry life cycle, an approach which has, to the best of the authors’ knowledge, not yet been applied
A benchmark study of supervised learning methods for predicting the live steam production of thermal power plants
Get PDFPower plant operators increasingly rely on predictive models to diagnose and monitor their systems. Data-driven prediction models are generally simple and can have high precision, making them superior to physics-based or knowledge-based models, especially for complex systems like thermal power plants. However, the accuracy of data-driven predictions depends on (1) the quality of the dataset, (2) a suitable selection of sensor signals, and (3) an appropriate selection of the training period. In some instances, redundancies and irrelevant sensors may even reduce the prediction quality.
We investigate ideal configurations for predicting the live steam production of a solid fuel-burning thermal power plant in the pulp and paper industry for different modes of operation. To this end, we benchmark four machine learning algorithms on two feature sets and two training sets to predict steam production. Our results indicate that with the best possible configuration, a coefficient of determination of R^2 = 0.95 and a mean absolute error of MAE=1.2 t/h with an average steam production of 35.1 t/h is reached. On average, using a dynamic dataset for training lowers MAE by 32% compared to a static dataset for training. A feature set based on expert knowledge lowers MAE by an additional 32 %, compared to a simple feature set representing the fuel inputs. We can conclude that based on the static training set and the basic feature set, machine learning algorithms can identify long-term changes. When using a dynamic dataset the performance parameters of thermal power plants are predicted with high accuracy and allow for detecting short-term problems
Beyond the Four-Level Model: Dark and Hot States in Quantum Dots Degrade Photonic Entanglement
No full textEntangled photon pairs are essential for a multitude of quantum photonic applications. To date, the best performing solid-state quantum emitters of entangled photons are semiconductor quantum dots operated around liquid-helium temperatures. To favor the widespread deployment of these sources, it is important to explore and understand their behavior at temperatures accessible with compact Stirling coolers. Here we study the polarization entanglement among photon pairs from the biexciton–exciton cascade in GaAs quantum dots at temperatures up to ∼65 K. We observe entanglement degradation accompanied by changes in decay dynamics, which we ascribe to thermal population and depopulation of hot and dark states in addition to the four levels relevant for photon pair generation. Detailed calculations considering the presence and characteristics of the additional states and phonon-assisted transitions support the interpretation. We expect these results to guide the optimization of quantum dots as sources of highly entangled photons at elevated temperatures
Perceptions of sustainability vs. quality features: an experimental study on young consumers' quality perceptions of foods and beverages
No full textDas EBITDA in der Bonitätsbewertung
Get PDFDie vorliegende Arbeit lässt sich im Bereich der Bonitätsbewertung einordnen. Es gibt bisweilen kein gängiges System, mit welchem eine Debt Capacity oder eine Bonitätsbewertung ermittelt wird. In der Praxis erfolgt oftmals die Vereinfachung dieser Bewertung anhand des EBITDA. Mit dieser Arbeit soll untersucht werden, ob diese Vereinfachung sinnvoll ist. Dazu werden neben dem EBITDA auch der Free Cashflow und die Debt Capacity von Unternehmen genauer untersucht. Für 69 Unternehmen werden die Jahresabschlussdaten und Credit Ratings der Big Three zusammengestellt. Anhand der Korrelations- und Regressionsanalyse werden die Werte verglichen. Das EBITDA unterliegt dem Free Cashflow sowohl bei der Abschätzung der Debt Capacity als auch bei der Ermittlung von Credit Ratings. Beide besitzen jedoch zu wenig Aussagekraft, um nur aufgrund dieser Daten Managemententscheidungen treffen zu können. Die Vereinfachung kann in dieser Form nicht unterstützt werden, und es sollte immer eine detailliertere Prüfung vorgezogen werden. Es gibt jedoch statistisch signifikante Zusammenhänge, weshalb das EBITDA und der Free Cashflow zumindest einen Anhaltspunkt für die Bewertung bieten können
Optoelectronic system based on photonic integrated circuits to miniaturize spectral domain OCT
No full textWe present a miniaturized optical coherence tomography (OCT) setup based on photonic integrated circuits (PIC) for the 850 nm range. We designed a 512-channel arrayed waveguide grating (AWG) on a PIC for spectral domain OCT (SD-OCT) that is co-integrated with PIN-photodiodes and analog-to-digital-converters on one single chip. This image sensor is combined with all the necessary electronics to act as a camera. It is integrated into a fiber-based OCT system, achieving a sensitivity of >80dB and various samples are imaged. This optoelectronic system will allow building small and cost-effective OCT systems to monitor retinal diseases
Social-spatial Social Work in Communal Settings in Vorarlberg
Get PDF„Sozialraumarbeit“ und „Sozialraumorientierung“ sind Schlagworte der letzten Jahre, die die Wiederentdeckung des Sozialräumlichen nicht nur in der Sozialen Arbeit markieren. Das gesteigerte Interesse reicht weit über die Disziplin und Profession der Sozialen Arbeit hin-aus und findet ihren Niederschlag auch in der Sozialpolitik und Verwaltung, in kommunalen und regionalen Strukturen sowie in den Organisationen des Sozialwesens. Die Entstehungsgeschichte der Sozialen Arbeit in Vorarlberg ist eng verknüpft mit der sozialräumlichen Bearbeitung sozialer Probleme. Weniger Aufmerksamkeit in der Auseinandersetzung der letzten Jahre wird hierbei auf die Soziale Arbeit als Profession bzw. die Sozialarbeiten-den selbst gelegt. Die Studie soll hierzu im Hinblick auf die Gestaltung von kommunaler sowie sozialräumlicher Sozialer Arbeit und der Profession Soziale Arbeit einen Beitrag leisten. Grundlage der Studie ist die qualitative Inhaltsanalyse leitfadengestützter qualitativer Interviews mit Sozialarbeitenden der sozialräumlichen Sozialen Arbeit Vorarlbergs. Anhand der zentralen sowie theoretischen Dimensionen von Sozialer Arbeit und Konzepten der sozialräumlichen Sozialen Arbeit werden Faktoren für gelingende sozialräumliche Soziale Arbeit, im Speziellen im kommunalen Rahmen, sowie die Herausforderungen in der Praxis und als Profession identifiziert.“Social space work” and “social space orientation” are buzzwords describing the rediscovery of social space not only in social work. The increased interest for this approach reaches far beyond the discipline and the profession of social work: It is also reflected in social policy and administration, in municipal and regional structures as well as in social services. The history of social work in Vorarlberg is closely linked to a socio-spatial approach in dealing with social problems. Nevertheless, recent debates have paid less attention to social work as profession or social workers themselves. Focusing on the realization of communal as well as social-spatial approaches in social work and in social work as profession, the present study aims to contribute to closing this research gap. The research is based on a qualitative content analysis of guided interviews with social workers applying social-spatial work in Vorarlberg. Referring to the central and theoretical dimensions of social work as well as concepts of social-spatial social work, main factors for successful social-spatial social work, particularly within communal settings are identified. Resulting challenges for practical work as well as for the profession are outlined