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Chair for Computer Aided Medical Procedures & Augmented Reality
Lehrstuhl für Informatikanwendungen in der Medizin & Augmented Reality

K. Pentenrieder
Augmented Reality based Factory Planning
Dissertation (PhD thesis), Fakultät für Informatik, Technische Universität München, February 2009 (online version) (bib)

Today’s factory planning relies on the methods and tools of the Digital Factory to meet shortened product life cycles and the resulting demand for fast and flexible reengineering. However, the Digital Factory and the real production plants are often not consistent, due to incomplete or missing digital data. Augmented Reality can serve as an intuitive interface here. The technology combines real and virtual information by integrating virtual planning data seamlessly with views of the real factory. This work presents the path of exploration, development and testing on the way to a productive application of Augmented Reality for factory planning. Two crucial requirements for success are discussed: accuracy and process support for registration between real and digital world. The developed system has already been successfully applied to many industrial planning problems.

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Die heutige Fabrikplanung basiert stark auf den Werkzeugen der Digitalen Fabrik, um den immer kürzeren Produktlebenszyklen und den dadurch nötigen Strukturänderungen gerecht zu werden. Jedoch sind die digitale und die reale Fabrik zumeist nicht konsistent auf Grund von fehlenden oder unvollständigen digitalen Daten. Die Erweiterte Realität kann hier eine intuitive Schnittstelle bieten. Diese Technologie verbindet reale und virtuelle Informationen und ermöglicht dadurch die lagegerechte Einbindung von digitalen Planungsdaten in Ansichten der realen Produktion. Diese Arbeit beschreibt den Weg hin zu einer produktiven Anwendung von Erweiterter Realität für Fabrikplanung. Als kritische Faktoren für den Erfolg werden dabei Genauigkeit und Prozessunterstützung für die Registrierung zwischen echter und digitaler Welt behandelt. Das entwickelte System wurde bereits erfolgreich für zahlreiche industrielle Planungsprobleme angewandt.

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