Quick Analysis of Nonlinear Behavior in Textiles using Machine Learning

In der Kleidungsindustrie werden Stoffe entwickelt, die es ermöglichen sollen, Kleidungsstücke intelligent zu machen. Um die Charakteristik von diesen Textilien zu analysieren, benötigt es eine Methode, Stoffproben auf Zug und Druck zu belasten und die dabei ermittelten Daten festzuhalten. Da aktuell noch kein Produkt all diese Anforderung vereint, ist die Projektidee entstanden, einen Prüfstand zu realisieren. Unser Prüfstand ist in der Lage, Textilien vorzuspannen und auf Zug und Druck zu belasten. Die dabei erfassten Widerstandswerte werden in einer Datenbank hinterlegt und für Analysen graphisch aufbereitet.

Die oberste Schicht bildet das Spectre-Missionsportal, über das es möglich ist, sogenannte Missionen zu erstellen. Bei Missionen handelt es sich um Kraft- und Positionsvorgaben, die vom Prüfstand umgesetzt werden. Diese Vorgaben werden über die LiveAgent-Schnittstelle an den Prüfstand gesendet. Dort ist ein Google Coral Board verbaut, welches das Herz des Prüfstandes bildet und die drei Teilbereiche – Hardware, Sensorik und Regelung - verbindet.