Masterarbeit: Deep learning-basierte Fehler Detektion bei Montageaufgaben
Karlsruhe, DE, 76131
Fraunhofer-Gesellschaft
Die Fraunhofer-Gesellschaft mit Sitz in Deutschland ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in...Am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB machen wir aus neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen technische Innovationen und wollen so unseren Beitrag dazu leisten, die Zukunft zu gestalten.
Trotz der raschen technologischen Entwicklung spielen menschliche Tätigkeiten immer noch eine bedeutende Rolle in der aktuellen industriellen Arbeitswelt und haben einen deutlichen Einfluss auf die Qualität von Montage- und Wartungsaufgaben. Diese Aufgaben sind von Natur aus komplex und fehleranfällig, was die Qualität des Endprodukts beeinflusst und potenziell zu Sicherheitsproblemen führen kann. Beispielsweise könnte eine müde bedienende Person Teile falsch zusammenbauen, was die Wahrscheinlichkeit von Fehlern erheblich erhöht. Die frühzeitige Erkennung solcher Fehler ist entscheidend, bevor sie sich verschlimmern und möglicherweise zu chaotischen oder gefährlichen Situationen in den Montage- oder Wartungsprozessen führen.
Diese Arbeit erforscht die Anwendung von prädiktiver Analytik in der Fertigung, speziell die Verwendung von maschinellem Lernen, um zukünftige Montagehandlungen vorherzusagen und deren Ausführung in Echtzeit zu überwachen. Durch die Nutzung historischer Daten, um zukünftige korrekte Handlungen vorherzusagen und mit tatsächlichen Operationen zu vergleichen, zielt diese Arbeit darauf ab, einen proaktiven Fehlererkennungsmechanismus zu entwickeln, der Fehler sofort meldet und korrigiert und somit die Qualitätskontrollprozesse innerhalb der Fertigungsindustrie verbessert.
Interessiert? Nur zehn Minuten Fußweg vom Campus Süd des KIT entfernt, wartet deine Chance, Teil unserer renommierten Forschungseinrichtung zu werden!
Was Du bei uns tust
- Literaturrecherche zu aktuellen Verfahren zum Thema Fehler Detektion
- Konzeptionierung und Implementierung eines Verfahrens zur Vorhersage der Abfolge korrekter Montagehandlungen
- Evaluation des konzipierten Verfahrens
Was Du mitbringst
- Du bist immatrikuliert (Uni / FH) und studierst Informatik oder eine vergleichbare Fachrichtung
- Du hast Kenntnisse in den Bereichen Bildverarbeitung und maschinelles Lernen
- Du kennst dich aus mit Python und PyTorch
Was Du erwarten kannst
- Gute Anbindung an den ÖPNV
- Offenes und kommunikatives Arbeitsklima sowie intensive Betreuung
- Die Gelegenheit, in einem zukunftsorientierten Forschungsprojekt mitzuarbeiten
- Du kannst deinen Vorlesungsstoff in der Praxis vertiefen
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!
Bei Fragen wende dich gerne an:
Zeyun Zhong
zeyun.zhong@iosb.fraunhofer.de
Telefon: +49 721 6091-415
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
Kennziffer: 73389 Bewerbungsfrist:
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index 💰
Tags: Computer Science Deep Learning Python PyTorch
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