Reduktion von »Food Waste« mittels spektraler Daten und KI

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 Technologien zur multimodalen Bildgewinnung und Echtzeit-Bildauswertung entwickelt und in innovative Systeme zur Lösung industrieller Sichtprüfaufgaben umgesetzt.

Motivation und Aufgabenstellung

Bei der sog. Nahinfrarotspektroskopie wird das von einem Produkt reflektierte elektromagnetische Spektrum mit Hilfe eines Spektrometers gemessen. Dieses Spektrum kann mittels maschineller Lernverfahren interpretiert werden und so Informationen über die innere Zusammensetzung des Produkts liefern. Mit Hilfe bildgebender Spektroskopie können diese Spektren zudem ortsaufgelöst gemessen und in Form von Multi- oder Hyperspektralen Bildern dargestellt werden. Diese Bilder können mit modernen Verfahren der Mustererkennung und des maschinellen Lernens analysiert und interpretiert werden. Insbesondere im Bereich der Qualitätssicherung von Lebensmitteln ergeben sich daraus interessante Aufgabenstellungen. Lebensmittel bestehen hauptsächlich aus Wasser, Kohlenhydraten, Proteinen und Fetten, die besonders gut im nahen Infrarotbereich (NIR) spektroskopisch charakterisiert werden können. So ist es beispielsweise möglich die Frische von Lebensmitteln zu bestimmen, deren Verderb frühzeitig zu erkennen und damit »Food Waste« zu reduzieren.

 

Aufgabenstellung

Im Rahmen der HiWi-Tätigkeit soll bei der Bearbeitung von aktuellen Aufgabenstellungen aus Forschung und Industrie im Bereich der Qualitätsbewertung von Lebensmitteln unterstützt werden. Im Einzelnen umfasst die HiWi-Tätigkeit folgende Teilaufgaben:

  • Durchführung von Experimenten im IOSB-Hyperspektrallabor und Aufnahme hyperspektraler Bilder von Lebensmitteln
  • Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur semantischen Segmentierung hyperspektraler Bilder
  • Auswertung, Visualisierung und Dokumentation der Untersuchungsergebnisse

Je nach persönlichen Stärken und Vorlieben kann die Tätigkeit dabei schwerpunktmäßig eher Versuchsdurchführungs- oder Programmieraufgaben umfassen.

 

Themengebiet

Maschinelles Lernen, Bildverarbeitung und -auswertung, Mustererkennung, Hyperspectral Imaging, Lebensmittel.

 

Voraussetzungen

  • Studienfach: Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder vergleichbare Fachrichtung
  • Interesse im Bereich Maschinelles Lernen und Datenanalyse
  • Bereitschaft sich in neue Themengebiete einzuarbeiten und Freude am Einbringen eigener Ideen
  • Kenntnisse in Python sowie in Datenanalyse/Maschinellem Lernen sind von Vorteil
  • Eine langfristige Zusammenarbeit ist erwünscht
 

Wir bieten

Neben einer intensiven fachlichen Betreuung bieten wir die Möglichkeit, in einem interdisziplinären Team aus Wissenschaftlern und Ingenieuren eigenverantwortlich an einem industrierelevanten Forschungsprojekt mitzuwirken. Zudem bieten wir an, einzelne Themenschwerpunkte oder Problemstellungen im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit weiter zu vertiefen.

  • Flexible Arbeitszeiten / pausieren der Arbeit in den Klausurenphasen möglich
  • Vergütung nach Hiwi-Tarif
  • Gute Anbindung an den ÖPNV
  • Arbeit an der Schnittstelle zwischen Jetzt und Zukunft
 

Haben wir dein Interesse geweckt?

Dann schicke uns eine Mail mit allen erforderlichen  Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse).

Bei Fragen oder zum Einsenden der Bewerbung wende dich bitte an:

M. Sc. Benedikt Fischer., benedikt.fischer@iosb.fraunhofer.de, +49 721 6091-591