Mechatronik
Beste Bachelorarbeit kommt zum 4. Mal in Folge von der FHWN

Richard Leopold (Phoenix Contact), Markus Hochrainer (Betreuer der Bachelor-Arbeit), Konstantin Marlovits (Preisträger) und Bernhard Mingler (FH Campus Wien). | Foto: FH Campus Wien/Schedl
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  • Richard Leopold (Phoenix Contact), Markus Hochrainer (Betreuer der Bachelor-Arbeit), Konstantin Marlovits (Preisträger) und Bernhard Mingler (FH Campus Wien).
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Die Fachjury der Mechatronik Plattform Österreich hat sich festgelegt: Auch 2023 kommt die beste Bachelor-Arbeit Österreichs aus dem Bereich Mechatronik von der Fachhochschule Wiener Neustadt.

WIENER NEUSTADT(Red.). Konstantin Marlovits überzeugte mit seiner Abhandlung über die automatische Vermessung von Stämmen gefällter Bäume durch künstliche Intelligenz (KI) und Computer Vision und setzt damit den Erfolgslauf der FHWN fort.
Wiener Neustadt, 22. November 2023 – Künstliche Intelligenz ist ein Thema, das in den letzten Monaten hohe Wellen geschlagen hat. Vielfach wird die Entwicklung mit Sorge beobachtet und vor Gefahren gewarnt. Richtig eingesetzt, kann die KI dem Menschen aber wertvolle Dienste leisten. Ein Beispiel dafür hat Konstantin Marlovits, Mechatronik-Student an der Fachhochschule Wiener Neustadt, in seiner Bachelor-Arbeit zum Thema „Automatische Vermessung von Stämmen gefällter Bäume durch KI und Computer Vision“ beschrieben.

Konstantin Marlovits. | Foto: FH Campus Wien/Schedl

Erleichterung für Waldarbeiter

Mehr als 4 Millionen Hektar, und damit fast die Hälfte Österreichs, ist mit Wald bedeckt. Doch obwohl diese Wirtschaftsfläche und dessen Wertschöpfungskette so bedeutend ist, geht die Digitalisierung der Waldarbeit nur träge voran. Grund dafür sind vor allem die standortspezifischen, heterogenen Landschaftsstrukturen. Jetzt ist Besserung in Sicht: „Das entstandene System ist in der Lage, gefällte Baumstämme nicht nur zu erkennen, sondern diese auch gleich zu vermessen. Dadurch kann dem Waldarbeiter ein wichtiger Arbeitsschritt abgenommen werden und der Arbeitsprozess im Wald wird beschleunigt“, so Marlovits.

Die Serie geht weiter

Schon 2020 (Christoph Scheibelbauer), 2021 (Sebastian Haberl) und 2022 (Christoph Aistleitner; plus beste Master-Arbeit Samuel Ritter) wurden die FHWN-Bachelor-Arbeiten ausgezeichnet. Dementsprechend erfreut zeigt sich Wolfgang Haindl, Leiter des Studiengangs Mechatronik | Mikrosystemtechnik: „Die kontinuierliche Weiterentwicklung unseres Mechatronik-Studiums durch neueste Forschungs- und Entwicklungserkenntnisse sichert unseren Studierenden nicht nur eine zukunftsorientierte akademische Ausbildung, sondern ebnet auch den Weg für einen erfolgreichen Start in die dynamische Welt der High-Tech-Industrie.“ Auch Markus Hochrainer, Leiter Kompetenzzentrum für Applied Mechatronics und Betreuer der Bachelor-Arbeit freute sich: „Durch die enge Kooperation mit dem Startup wood.in.vision ist eine technisch sehr innovative Lösung mit hoher praktischer Relevanz entstanden. Von der Konzeption, über die Erfassung, Verarbeitung und Analyse von hunderten Bildern im Forst, bis hin zur Optimierung der KI-Algorithmen wurden alle wesentlichen Elemente einer KI-Entwicklung erfolgreich umgesetzt.“

Wie die Vermessung funktioniert

Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz wird die Vermessung und damit die Bestandsaufnahme von Stämmen gefällter Bäume bereits während der Forstarbeiten möglich. Dabei werden die durchforsteten Bereiche mit Kameras erfasst, die die zu vermessenden Objekte mit Hilfe von KI-basierten Bildverarbeitungsalgorithmen automatisch erkennen. Die Vermessung erfolgt mit einem Stereo Vision System, das am Unterarm des Forstarbeiters getragen wird. Die zum Training der KI erforderliche Bilddatenbank wurde während des Projektes selbst erstellt, wobei es die Methode des Transferlernens ermöglicht, publizierte Bilderkennungsnetze mit Hilfe von weniger als 1000 Bildern für die Aufgabenstellung erfolgreich zu trainieren.

Richard Leopold (Phoenix Contact), Markus Hochrainer (Betreuer der Bachelor-Arbeit), Konstantin Marlovits (Preisträger) und Bernhard Mingler (FH Campus Wien). | Foto: FH Campus Wien/Schedl
Konstantin Marlovits. | Foto: FH Campus Wien/Schedl

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