Datenauswertung in der optischen Spektrometrie (SPR)

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB ist Europas größtes Institut für angewandte Forschung auf dem Gebiet der Bildgewinnung und -auswertung. In der Abteilung Sichtprüfsysteme (SPR) werden neue Ansätze der automa-tischen Bildauswertung und des Maschinellen Sehens verfolgt und in Systemen zur Lösung industrieller Sichtprüfungsaufgaben umgesetzt.

 

Motivation und Aufgabenstellung

Die Farbe, genauer die spektrale Signatur eines Objektes wird u.a. durch die jeweilige chemische Zusammensetzung bestimmt. Die optische und damit berührungslose Messung von Stoffeigenschaften bietet eine Vielzahl von Anwendungsfeldern. Insbeson-dere im Bereich der Qualitätssicherung von Lebensmitteln ergeben sich interessante Aufgabenstellungen. So ist es beispielsweise möglich Verunreinigungen und Verderb von Lebensmitteln zu detektieren oder einzelne Inhaltsstoffe zu quantifizieren (siehe QR-code).
Spektrale Messungen können allgemein als geometrische Daten in hochdimensionalen Räumen behandelt werden. In der anschließenden Analyse und Auswertung werden Muster in diesen Daten identifiziert. Ziel ist die Verknüpfungen zwischen optisch gemessener spektraler Information und gegebenen chemischen Eigenschaften. Dabei kommen insbesondere Verfahren aus der multivariaten Datenanalyse und des maschinellen Lernens zum Einsatz. Wir bieten Ihnen die Möglichkeit in einer interdisziplinären Arbeitsumgebung eigenverantwortlich an industrierelevanten Projekten mitzuwirken.

Die Tätigkeit umfasst insbesondere:

  • Einarbeitung und Literaturrecherche zum Thema Spektrometrie und intelligente Signalauswertung.
  • Erfassung und Auswertung verschiedener Versuchsreihen.
  • Anwendung und Weiterentwicklung von Softwarepaketen und Algorithmen zur intelligenten Datenanalyse

Die Arbeitszeit kann individuell vereinbart werden. Eine intensive Betreuung der Arbeit am Fraunhofer IOSB ist gewährleistet, bei Interesse bietet sich zusätzlich die Möglichkeit interessante Aufgabenstellungen in einer Bachelor- oder Masterarbeit zu vertiefen.

 

Themengebiete

Maschinelles Lernen, Multivariante Datenanalyse, Mustererkennung, Deep Learning, Hyperspectral Imaging

 

Voraussetzungen:

  • Studienfach: Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Maschinenbau
  • Interesse an Softwareentwicklung im Bereich Datenanalyse und Mustererkennung
  • Bereitschaft sich in neue Themengebiete einzuarbeiten und Freude am Einbringen eigener Ideen
  • Kenntnisse in Python und/oder R sowie in Datenanalyse sind nötig
  • Eine langfristige Zusammenarbeit ist erwünscht


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