Analog 2020
Ain’t got time for this? Reducing manual evaluation effort with Machine Learning based Grouping of Analog Waveform Test Data. Tom Reinhold1, Marco Seeland2, Martin Grabmann1, Christian Paintz3, Patrick Mäder2, Georg Gläser1. 1IMMS, 2Technische Universität Ilmenau, 3Melexis GmbH.
Fehlerbilder in Messdaten von Mixed-Signal-Chips und MEMS werden bisher von Hand klassifiziert. Die Autoren stellen eine neue Methode mit ML-Algorithmen zur automatischen Gruppierung ähnlicher Ausfallsszenarien vor. In einer Fallstudie mit einem industriellen Testdatensatz wurde die Effizienz um den Faktor 14 verbessert.
Entwurf, Evaluierung und Optimierung von HF- und UHF-RFID-Sensorsystemen. Björn Bieske, Tom Reinhold, Jun Tan.
RFID ist zur kontaktlosen Identifikation in vielen Bereichen etabliert. Die Kombination von drahtloser Energie- und Datenübertragung mit LowPower-Sensoren eröffnet vielfältige Möglichkeiten für neue Anwendungen. Die Evaluierung und Optimierung solcher Sensorsysteme stellt neue Anforderungen an die Messtechnik. Ausgehend von speziellen RFID-Readern und Labormessgeräten wird gezeigt, wie mit Standard-PXI-Modulen ein universeller Messplatz für komplexe Messabläufe an RFID-Transpondern mit Sensoranbindung aufgebaut werden kann.
Zugehörige Inhalte
Projekt
IntelligEnt
Das IMMS forschte an Assistenzsystemen für Chip-Designer: Machine Learning verbessert Entwurfs- und Testmethoden für integrierte…
Projekt
RoMulus
UHF-RFID-Chip zum batterielosen Betrieb kommerzieller Sensoren in I4.0-Anwendungen und systematischer Entwurf von Multisensorik-Systemen
Pressemitteilung,
Energieeffizienz für serielle Inter-Chip-Kommunikation mit kommerziellen drahtlosen Sensoren
iENA-Silbermedaille für Latch-basierten aktiven Ultra-Low-Power-Pull-Up-Emulator
Pressemitteilung,
Zuverlässige und schnellere Chip-Designs durch invasive und parametrische Simulationsmethoden
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Pressemitteilung,
EDA Competition Award für „Trash or Treasure“ – Intelligente Layoutverarbeitung
1. Preis des IEEE CEDA geht an Nachwuchswissenschaftler von TU Ilmenau und IMMS
Pressemitteilung,
Hochgenau und batteriefrei per RFID messen
IMMS-Doktorand verteidigt Dissertation zu präziser passiver RFID-Sensorik
Auszeichnung
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Auszeichnung
1st Place – EDA Competition Award für den Beitrag: Trash or Treasure? Machine-learning based PCB layout anomaly detection with AnoPCB
Henning Franke
Auszeichnung
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Jenny KlausKontakt
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