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Machine Learning und industrielle Bildverarbeitung für Sichtprüfaufgaben
Typ:

Wissenschaftliche Hilfskraft

Links:
Betreuer:

Dipl.-Inform. Matthias Richter

Status:

zu vergeben

Möglicher Beginn:

ab sofort

Motivation

Automatische Sichtprüfung ist ein integraler Bestandteil moderner Industrieanlagen. Während die technischen Komponenten (Beleuchtung, Kameratechnik, etc.) in den letzten Jahren rasante Entwicklungen durchlebten, hat sich das Vorgehen zur softwaretechnischen Umsetzung der Inspektionsaufgabe kaum geändert. In langwieriger Arbeit werden Merkmale und Entscheidungsregeln entwickelt, die die Inspektionsaufgabe lösen. So entwickelte Systeme lösen zwar die gewünschte Aufgabe sehr gut, sind aber äußerst unflexibel. Komplexere Systeme, die sich auf eine Reihe verwandter Problemstellungen anwenden lassen, überfordern Bediener durch eine Fülle an Parametern. Unabhängig davon stößt der manuelle Entwurf genauso wie die manuelle Konfiguration von Sichtprüfsystemen durch zunehme Komplexität der Aufgaben an die Grenzen des Machbaren.

Automatische Bildverarbeitung kann hier Abhilfe schaffen: Merkmale, Entscheidungsregeln und Parameter werden nicht ma- nuell von einem Experten festgelegt, sondern automatisch aus vom Endanwender bereitgestellten Beispieldaten gelernt.

Aufgabenstellung

Im Rahmen eines einjährigen Projekts sollen für die industrielle Sichtprüfung geeignete Verfahren des maschinellen Lernens getestet und in einer Open-Source Softwarebibliothek gebündelt werden. Das Projekt umfasst dabei folgende Teilaufgaben:

  • Recherche nach bzw. Erstellung von Evaluationsdatensätzen
  • Prototypische Implementierung und Evaluation von geeigneten Verfahren mit Python oder Julia
  • Implementierung der Verfahren als Software-Bibliothek in C++
  • Implementierung einer Demo-Anwendung

Wir bieten

Wir bieten Ihnen die Möglichkeit in einer interdisziplinären Arbeitsumgebung an industrierelevanten Forschungsprojekten mitzuwirken und praxisnah die Entwicklung verschiedener Sichtprüfsysteme von der Optimierung der Bildaufnahme bis hin zur Algorithmenentwicklung mitzuverfolgen. Eine intensive Betreuung durch Mitarbeiter des Lehrstuhls ist gewährleistet. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit weiterführende Arbeiten im Rahmen einer Bachelor- oder Masterarbeit zu bearbeiten.

Voraussetzungen

  • Bereitschaft sich in neue Themengebiete einzuarbeiten und Freude am Einbringen eigener Ideen
  • Praktische Programmiererfahrung in C++11
  • Grundlagenkenntnisse im Bereich Computer Vision und Maschinelles Lernen/Mustererkennung
  • Python-Kenntnisse sind von Vorteil

Ansprechpartner

Dipl.-Inform. Matthias Richter
KIT, Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme
Adenauerring 4, 76131 Karlsruhe
E-Mail: matthias.richter@kit.edu
Tel.: 0721 6091-659