Studien-/Abschlussarbeit - Lernbasierte Registrierung ohne Kalibrierobjekt

Fraunhofer IPA; Stuttgart; Vor Ort; EUR 45.000 - 65.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Fraunhofer IPA in Stuttgart sucht eine/n wissenschaftliche/n Mitarbeiter/in bzw. Doktorand/in im Bereich Bildverarbeitung und Sensorfusion zur Defektinspektion. Sie arbeiten an Datensätzen, entwickeln einen angepassten Ansatz und dokumentieren Ergebnisse sorgfältig.

Voraussetzungen sind Python, PyTorch und Grundlagen der Bildverarbeitung sowie eine selbstständige, strukturierte Arbeitsweise. Am Fraunhofer IPA stehen SOTA GPU-Hardware und eine enge Einbindung in die Arbeitsgruppe zur Verfügung.

Qualifikationen

• Kenntnisse in Python, Grundkenntnisse in PyTorch oder einem vergleichbaren Framework
• Grundlagen der Bildverarbeitung
• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise

Aufgaben

• Mit vorhandenem Datensatz vertraut machen
• Verfahren zur Merkmalskorrespondenz bewerten und Verhalten zwischen Radar und Kamera analysieren
• Entwicklung eines angepassten Ansatzes auf die vorliegenden Daten
• Ergebnisse im Vergleich zur bestehenden Kalibrierung bewerten und Registrierfehler quantifizieren
• Vorgehen und Ergebnisse sauber dokumentieren

Kenntnisse

Python

Bildverarbeitung

Selbstständige Arbeitsweise

Tools

PyTorch

Jobbeschreibung

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.

Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.:

Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Kybernetik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Mechatronik, Physik, Regelungstechnik, Softwareengineering, technische Informatik oder vergleichbare.

Zur Defektprüfung von Bauteilen wird ein Verfahren entwickelt, dass zwei Sensoren kombiniert. Während eine Kamera für die Oberflächeninspektion zuständig ist, erkennt ein bildgebendes Radar (SAR) Defekte im Materialinneren.

Beide Sensoren nehmen dasselbe Bauteil auf, ihre Aufnahmen unterscheiden sich jedoch stark voneinander. Um die Bilder gemeinsam auswerten zu können, müssen sie deckungsgleich übereinandergelegt werden. Derzeit erfolgt dies über eine einmalige geometrische Kalibrierung mit einer Referenzgeometrie. Diese Lösung setzt einen unveränderten Aufbau voraus und ist in einer Produktionsumgebung nur eingeschränkt praktikabel.

Gegenstand dieser Arbeit ist die Frage, ob sich diese Zuordnung lernen lässt. Für Bildpaare derselben Modalität existieren bereits leistungsfähige Verfahren zur Merkmalskorrespondenz, etwa LoFTR oder SuperGlue. Ihre Übertragbarkeit auf das Paar Radar/Kamera wurde jedoch bislang nicht untersucht.

Die Arbeit ist im Forschungsteam Bildverarbeitung am Fraunhofer IPA in Stuttgart angesiedelt. Datensatz, Vorverarbeitung und Auswertungspipeline liegen bereits vor.

Hier sorgen Sie für Veränderung

• Zunächst machen sie sich mit dem vorhandenen Datensatz vertraut
• Verfahrensbewertung zur Merkmalskorrespondenz und Analyse des Verhaltens zwischen den beiden Modalitäten
• Entwicklung eines angepassten Ansatzes auf die vorliegenden Daten
• Bewertung der Ergebnisse im Vergleich zur bestehenden Kalibrierung. Registrierfehler in Pixeln quantifizierbar
• Saubere und nachvollziehbare Dokumentation des Vorgehens und der Ergebnisse

Hiermit bringen Sie sich ein

• Kenntnisse in Python, Grundkenntnisse in PyTorch oder einem vergleichbaren Framework
• Grundlagen der Bildverarbeitung
• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise

Was wir für Sie bereithalten

• SOTA GPU-Hardware zum Training eigener KI-Modelle
• Mitarbeit in einem Forschungsprojekt zu einem neuartigen Verfahren der Defektinspektion in der Produktion
• Fachliche Betreuung und Einbindung in die Arbeitsgruppe
• Arbeitsplatz und Infrastruktur am Fraunhofer IPA

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. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

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.

Frau Lisa Schäfer

Recruiting

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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

www.ipa.fraunhofer.de

Kennziffer: 85399 Bewerbungsfrist: