Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Masterarbeit: Chemometrische Datenanalyse hyperspektraler Bilddaten (SPR)

Masterarbeit: Chemometrische Datenanalyse hyperspektraler Bilddaten (SPR)

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB ist Europas größtes Institut für angewandte For-schung auf dem Gebiet der Bildgewinnung und -auswertung. In der Abteilung Sichtprüfsysteme (SPR) werden neue Technologien der multimodalen Bildgewinnung und intelligenten Bildauswertung entwickelt und in innovativen Systemen zur automatischen Sichtprüfung für die Industrie umgesetzt.

Aufgabenstellung

Mit Hilfe bildgebender Spektrometer können sog. hyperspektrale Bilder mit sehr vielen spektralen Kanälen eng benachbarter Wellenlängenbereichen gewonnen werden. Diese ermöglichen es, chemische Eigenschaften von Proben ortsauf-gelöst zu messen und bildhaft darzustellen. Hierzu müssen sog. chemometrische Verfahren aus der Mustererkennung und des maschinellen Lernens eingesetzt werden, um den Zusammenhang zwischen gemessener spektraler Information und chemischen Eigenschaften zu modellieren. Im Rahmen eines aktuellen Forschungsprojekts soll die Qualität von Äpfeln mit Hilfe hyperspektraler Bildaufnahmen erfasst und bewertet werden (z.B. der Zucker- oder Stärkegehalt). Im Einzelnen umfasst die Arbeit folgende Teilaufgaben:


•   Literatur- und Patentrecherche zum Thema hyperspektrale Analyse von Äpfeln
•   Durchführung von Messreihen und Aufnahme hyperspektraler Bilder
•   Implementierung einer Verfahrenskette in Mathematica und R zur chemometrischen Datenanalyse
•   Experimente zum Vergleich unterschiedlicher Datenanalyseverfahren

Wir bieten

Schwerpunkte der Arbeit können individuell nach Ihrer Qualifikation und Neigung abgesprochen werden. Neben einer intensiven fachlichen Betreuung bieten wir die Möglichkeit, in einem interdisziplinären Team aus Wissenschaftlern und Ingenieuren eigen-verantwortlich an einem industrierelevanten Forschungsprojekt mitzuwirken und erste Erfahrungen in Hinblick auf eine wissen-schaftliche Berufslaufbahn zu sammeln.

Themengebiete

Multivariate Datenanalyse und Statistik, Mustererkennung, Maschinelles Lernen, Bildverarbeitung

Voraussetzungen

•   Studienfach: Informatik, Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Maschinenbau
•   Kenntnisse und ausgeprägtes Interesse im Bereich Mustererkennung und Datenanalyse
•   Grundkenntnisse in Mathematica und/oder R