Reinhardt Seidel, M. Sc.

- Organisation: Department Maschinenbau (MB)
- Abteilung: Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)
- Telefonnummer: +49 911 5302-9075
- Faxnummer: +49 911 5302-96250
- E-Mail: reinhardt.seidel@faps.fau.de
- Webseite: http://www.faps.fau.de
- Adresse: Fürther Str. 246b
90429 NürnbergRaum 01.041-1 - Forschungsbereich: Elektronikproduktion
- Technologiefelder:
- Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
Aktuelle studentische Arbeiten
- Siemens (extern): Validierung eines Vorgehens zur Vorhersage des Lotdurchstiegs beim Selektivwellenlöten
- Validierung eines Verfahrens zur Parametervorhersage beim Selektivlöten als Industry 4.0 Anwendung
- Design for Manufacturing 4.0 – Messaufbau zur Temperaturmessung auf Basis eines Raspi
- Modellbildung in Industrie 4.0 Szenarios in der Elektronikproduktion – Literatur Recherche
- Angewandtes Machine Learning in der Elektronikproduktion
- Charakterisierung von THT-Lötstellen für Machine Learning
- Wellenlöten und Selektivwellenlöten als Industry 4.0 Anwendung
Aktuelle HiWi-Ausschreibungen
Passende News
2020
- 23.10.2020: Excellent Presentation Award der SIITME 2020 für Konstantin Schmidt | EWA //FAPS
- 15.05.2020: Excellent Paper Award der ISSE 2020 für Nils Thielen
2019
- 12.04.2019: Der FAPS zu Gast in Hersbruck (FAPS Activity and Culture Trip)
- 11.04.2019: Inbetriebnahme eines neuen Inline-Solder-Paste-Inspection-Geräts von ASM
2018
Publikationen
Enhanced X-Ray Inspection of Solder Joints in SMT Electronics Production using Convolutional Neural Networks
2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) (Pitesti, 21. Oktober 2020 - 24. Oktober 2020)
In: IEEE (Hrsg.): 2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) 2020
DOI: 10.1109/SIITME50350.2020.9292292
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Development and Test of a Data Framework for Prediction of Soldering Quality in Selective Wave Soldering Applying K-Nearest Neighbors
2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) (Pitesti, 21. Oktober 2020 - 24. Oktober 2020)
In: IEEE (Hrsg.): 2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) 2020
DOI: 10.1109/SIITME50350.2020.9292175
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Data Mining System Architecture for Industrial Internet of Things in Electronics Production
2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) (Pitesti, 21. Oktober 2020 - 24. Oktober 2020)
In: IEEE (Hrsg.): 2020 IEEE 26th International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME) 2020
DOI: 10.1109/SIITME50350.2020.9292282
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A Machine Learning Based Approach to Detect False Calls in SMT Manufacturing
43rd International Spring Seminar on Electronics Technology, ISSE 2020 (Demanovska Valley, 14. Mai 2020 - 15. Mai 2020)
In: Proceedings of the International Spring Seminar on Electronics Technology 2020
DOI: 10.1109/ISSE49702.2020.9121044
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Thermische Beurteilung von THT-Lötstellendesigns für die IPC-konforme Kontaktierung durch Selektivwellenlöten
EBL 2020 (Fellbach, 18. Februar 2020 - 19. Februar 2020)
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Maschinelles Lernen in der Elektronikproduktion: Herausforderungen und Anwendungsmöglichkeiten
EBL 2020 – Elektronische Baugruppen und Leiterplatten - 10. DVS/GMM-Tagung (Fellbach, 18. Februar 2020 - 19. Februar 2020)
In: VDE/VDI-Gesellschaft Mikroelektronik, Mikrosystem- und Feinwerktechnik (GMM) (Hrsg.): GMM-Fb. 94: EBL 2020 – Elektronische Baugruppen und Leiterplatten 2020
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Prediction of the Solder Rise in Selective Wave Soldering Comparing Decision Tree and Logistic Regression
DOI: 10.1109/ISSE49702.2020.9121028
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9121028
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Experimental Investigation on Thermocouple Attachment Methods for Reliable Temperature Measurement
ISSE 2020
DOI: 10.1109/ISSE49702.2020.9120918
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Machine Learning in Production – Potentials, Challenges and Exemplary Applications
7th CIRP Global Web Conference – Towards shifted production value stream patterns through inference of data, models, and technology (CIRPe 2019) (Online, 16. Oktober 2019 - 18. Oktober 2019)
In: Procedia CIRP 2019
DOI: 10.1016/j.procir.2020.01.035
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827120300445?via=ihub
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Towards a Smart Electronics Production Using Machine Learning Techniques
42nd International Spring Seminar on Electronics Technology (ISSE) (Wroclaw, Poland, 15. September 2019 - 19. Mai 2019)
In: 2019 42nd International Spring Seminar on Electronics Technology (ISSE) 2019
DOI: 10.1109/ISSE.2019.8810176
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8810176
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