Masterarbeit: Erkennung von Schraubentypen mit Deep Learning

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB betreibt erfolgreich die Umsetzung neuester Forschungsergebnisse in anwendungsreife Problemlösungen. In der Abteilung Interaktive Analyse und Diagnose (IAD) werden in enger Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme (Prof. Beyerer) des KIT Methoden zur automatischen Situationserkennung in intelligenten Arbeitsumgebungen entwickelt. Wir bieten die Gelegenheit an aktuellen Forschungsthemen und anwendungsnahen Forschungsprojekten mitzuarbeiten, mit intensiver Betreuung und in einem kollegialen Arbeitsklima. Montage-Assistenzsysteme unterstützen den Werker dadurch, dass sie den Werker bei der Durchführung seiner Tätigkeit beobachten und ihn darauf hinweisen, wenn er Fehler macht. In der manuellen Montage von Werkstücken werden unterschiedliche Typen von Schrauben verwendet. Es kann vorkommen, dass ein Werker die falschen Schrauben greift. Um überprüfen zu können, ob der Werker die richtigen Schrauben aus dem Materiallager gegriffen hat, und im Fehlerfall darauf hinweisen zu können, muss das Assistenzsystem die Schrauben erkennen können, die der Werker gegriffen hat.

Zu diesem Thema bieten wir eine studentische Abschlussarbeit an, deren Ziel es ist ein Verfahren zu konzipieren und zu implementieren, welches mit einer oder mehreren Kameras und mittels Maschinellem Lernen den Typ und die Anzahl der Schrauben erkennen kann, die der Werker aus dem Materiallager gegriffen hat.

Studienrichtung

Informatik, Ingenieurwissenschaften, Mathematik o.ä.

Aufgaben

  • Literaturrecherche zu aktuellen Verfahren zum Thema Objekterkennung und Klassifikation
  • Konzeptionierung und Implementierung eines Systems zur Erkennung, Klassifikation und Zählung von gegriffenen Schrauben
  • Training des entworfenen Systems mit bestehenden Datensätzen und gegebenenfalls Erzeugung eigener Datensätze
  • Evaluation des Systems

Voraussetzungen

  • Gute Kenntnisse und ausgeprägtes Interesse im Bereich Maschinelles Lernen
  • Gute Kenntnisse in der Sprache Python oder C++

Wir bieten Ihnen

  • Gelegenheit Ihre Kenntnisse und Fähigkeiten in einem wissenschaftlichen Umfeld einzusetzen
  • Offenes und kommunikatives Arbeitsklima sowie eine intensive Betreuung
  • Bearbeitung zukunftsweisender Themen wie Digitalisierung und Mensch-Maschine-Interaktion

Ansprechpartner: Dipl.-Inform. Gerrit Holzbach

gerrit.holzbach@iosb.fraunhofer.de

Telefon: 0721 6091-364

Bei Interesse senden Sie uns bitte ihre Bewerbungsunterlagen (kurzes Anschreiben, tabellarischer Lebenslauf, Notenauszug) in elektronischer Form.

Hinweis: Mit Ihrer Bewerbung stimmen Sie unserer Datenschutzerklärung für Bewerbungen (pdf) zu.

 

Abteilung Interaktive Analyse und Diagnose

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