Masterand im Bereich Computer Vision -Python- (m/w/d)
Masterand im Bereich Computer Vision -Python- (m/w/d)
Meisenheim, Deutschland
Student/in
Thema
Entwicklung und Optimierung einer Lösung zur Fehlererkennung mit einer Computer-Vision-Lösung, mit der die Qualität der Installation von Lagersystemen im Warehouse automatisch erkannt und ausgewertet werden kann.
Dauer
Ca. 6 Monate
Anforderungen
Student/in (FH/TU) in einem technischen oder Informatik Studiengang
Idealerweise:
* Grundlagen der Datenverarbeitung
* Aktuelle Leistungsnote mindestens 2,3
* Sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit C++
* Erfahrungen mit TensorFlow, Pytorch, Ultra oder OpenCV
* Erfahrung in der Integration von Industriekameras und 3D-Sensoren
* Fundierte Kenntnisse in Klassifikation, Segmentierung, Objekterkennung und 3D-Analyse
* Englischkenntnisse auf Niveau B2 oder höher
Problemstellung
An moderne Regalsysteme für Behälter-Shuttle werden sehr hohe Anforderungen bezüglich Ausführung der Montage sowie den Montagetoleranzen gefordert. Aufgrund der Größe der Anlagen sowie der sehr großen Anzahl an Messkriterien und -punkten ist die manuelle Dokumentation sehr zeitaufwendig. Zukünftig sollen hier digitale Mess- und Dokumentationstechniken möglichst in Echtzeit zur Anwendung kommen, welche auf ein geeignetes Trägerfahrzeug aufgesetzt werden, um die Erfassung der Werte entscheidend zu verbessern.
Ziel
* Entwicklung von Softwaremodulen zur Ansteuerung von Industriekameras, 3D-Sensoren und weiterer Bildverarbeitungshardware
* Optimierung der Verarbeitung großer Bilddatensätze. Implementierung von Rauschunterdrückungs- und Fehlerkorrekturmechanismen zur Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit
* Aufbau von Testumgebungen und Benchmarks zur Sicherstellung der Algorithmenleistung unter realen Bedingungen
* Verwendung der High-End-KI-Kamera (z. B. Cognex In-Sight) als Referenz und Entwicklung einer alternativen kostengünstigen Lösung
Vorgehen
1. Entwurf einer Softwarearchitektur
2. Datenerfassung in Industrieumgebungen, beim Bau von Lagerhäusern
3. Labeling und Datenverarbeitung
4. Vergleich, Kombination oder Entwicklung verschiedener Objekterkennungsalgorithmen
5. Evaluierung der Ergebnisse im Vergleich zu anderen am Markt verfügbaren Smart-Camera-Lösungen sowie Praxistests unter realen Baustellenbedingungen
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