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Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik

Bachelor- oder Masterarbeit im Bereich Machine Learning in der Produktionskontrolle

Kennziffer: IPM-2017-15
Das Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM in Freiburg forscht an Messverfahren und Materialien und entwickelt darauf basierend maßgeschneiderte Lösungen für die Industrie. Grundlage unseres Erfolgs sind unsere rund 200 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit ihrem Know-how - gebündelt in vier Fachabteilungen: Produktionskontrolle, Objekt- und Formerfassung, Gas- und Prozesstechnologie sowie Thermische Energiewandler.

Die Anforderungen an Präzision von Bauteilen und Maschinen steigen stetig. Dies gilt vor allem für hochtechnisierte Industrien wie die Luft- und Raumfahrt, die Medizintechnik oder die Automobilindustrie. Es mangelt an Methoden, Mikrodefekte in der laufenden Fertigung zu erkennen. Bisher mussten beispielsweise zerspanend gefertigte Proben in einem iterativen Prozess unter hohem Zeit- und Kostenaufwand in spezielle Messräume überführt werden, um Bearbeitungsfehler zu erkennen und anschließend zu beseitigen. Fraunhofer IPM hat ein digital-holographisches Verfahren zur flächigen 3D-Messsung in Produktionsumgebungen entwickelt, das eine vollflächige mikrometergenaue Prüfung im Sekundentakt erlaubt. Am IPM bestehende optische Sensoren dieser Art bieten das Potenzial mithilfe geeigneter Algorithmik Fertigungsfehler im Sinne der Industrie 4.0 automatisiert zu erkennen und das Messsystem somit als intelligenten Sensor zu qualifizieren.

Dazu sollen Auswerte- und Entscheidungsalgorithmen entwickelt werden, die komplexe Fehlerbilder in wenige abstrahierte Kenngrößen wie z.B. Fourier-Koeffizienten zur Detektion periodischer Fehler, Korrelationskoeffizienten usw. übertragen. Ein Vergleich mit einer Simulation dient der Identifikation der Parameter und Korrelationen, die als Basis für die selbstlernende Software notwendig sind. Ziel ist es, dass der Sensor auf Grundlage aktueller Messdaten und seines erlernten Erfahrungsschatzes weitgehend selbständig über den entsprechenden Parametersatz für die Bearbeitung entscheidet
Was Sie mitbringen
Sie haben Interesse an industrieller Messtechnik in der Produktion. Mit den Grundlagen der Optik sind Sie vertraut und haben idealerweise Kenntnisse im Bereich der industriellen Bildverarbeitung. Sie besitzen Programmierkenntnisse (vorzugsweise in C++, Qt und/oder OpenCV).
Dieses Thema ist u.a. für Studenten der Fachrichtungen Embedded Systems Engineering, Informatik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik, Mikrosystemtechnik, Physikalische Technik, Optoelektronik, Mechatronik, Sensortechnik oder ähnlicher Fachrichtungen geeignet.
Was Sie erwarten können
Für unsere Gruppe Inline-Messtechnik suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n Mitarbeiter/in zur Erstellung einer Bachelor- oder Masterarbeit oder Durchführung eines Praxissemesters zum Thema Machine Learning in der Produktionskontrolle.

Ihre Aufgaben:
  • Eigenständige Messungen und Auswertungen für verschiedene industrierelevante Anwendungen (z.B. charakteristische Fehlerbilder einer Werkzeugmaschine direkt in der CNC-Fräse)
  • Mitarbeit bei der Weiterentwicklung der vorhandenen Messsysteme
  • Charakterisierung der entwickelten Messsysteme
  • Mitarbeit in einem Team aus Ingenieuren und Physikern

Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.


Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen an Tobias.Seyler@ipm.fraunhofer.de, Tel.: +49 761 8857-176.
Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik
Freiburg

http://www.ipm.fraunhofer.de


Erschienen auf academics.de am 14.07.2017
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