Karriere am WZL

 

Masterarbeit oder Bachelorarbeit

am Forschungsbereich Werkzeugmaschinen, Abteilung Automatisierung und Steuerungstechnik, Gruppe Informations- und Systemmodellierung
 

Kamerabasiertes Einmesssystem für modulare Anlagen auf Basis von Machine Learning Algorithmen

Kürzere Produktlebenszyklen und der sich beschleunigende Trend zu kundenindividuellen Lösungen fordern eine weitreichende Flexibilisierung von Produktionssystemen. Ein entscheidender Faktor ist dabei die Rekonfigurierbarkeit von Anlagen. Dies kann unter anderem durch die Modularisierung von Anlagenteilen realisiert werden. In heute verfügbaren Anlagen im Bereich der Bioautomatisierung kommen häufig fest positionierte Laborgeräte zum Einsatz. Bei der Planung der Anlage wird dabei eine Vorauswahl der verwendbaren Anlagenkomponenten / Laborgeräte getroffen und diese dann beim Aufbau der Anlage festmontiert. Dies erschwert eine spätere Anpassung der Komponentenpositionen sowie die Integration neuer Geräte in die Anlage. Eine schnelle Rekonfiguration von Anlagen ist jedoch gerade für die flexible Produktion unterschiedlicher Zellprodukte auf Basis biologischer Protokolle notwendig.

 
Im Rahmen eines Forschungsvorhabens am WZL sollen daher Ansätze untersucht werden, die bei freier Positionierung von Modulen in einem Arbeitsbereich, eine kameragestützte Bestimmung der Modulpositionen ermöglicht. Die ermittelten Modulpositionen dienen im Weitern der Berechnung und Simulation von Roboterbahnen. Eine besondere Rolle kommt dabei der Bildverarbeitung zu.
Besonders der Einsatz von maschinellem Lernen verspricht eine effiziente Entwicklung adaptiver Auswertealgorithmen, die auch sich verändernde Umgebungsbedingungen berücksichtigen. Im Rahmen der Arbeit sollen unterschiedliche Ansätze des maschinellen Lernens auf ihre Verwendbarkeit geprüft und anschließend für eine bestehende Anlage mit Kameratechnik implementiert und getestet werden.
 
Voraussetzungen:
  • Motivation und Einsatzbereitschaft
  • Gute Programmierkenntnisse in C# oder C++
  • Interesse an Methoden des maschinellen Lernens
  • Interesse an moderner Bildverarbeitung
  • Gute Deutschkenntnisse



Geboten wird:
  • Arbeit in einem interdisziplinären Team
  • Arbeit mit neuster Bildverarbeitungstechnik
  • Angenehmes Arbeitsklima
  • Flexibel gestaltete Arbeitszeiten
  • Umfangreiche Betreuung
  • Mitarbeit an aktuellen Forschungsthemen
  • Sofortiger Start möglich

Zeitaufwand: 300,00 Arbeitsstunden

Ansprechpartner(in):
Stephan Wein, M.Sc. RWTH
 
ADITEC-Gebäude 303
Tel.: +49 241 80-27455
Fax: +49 241 80-22293
Mail: S.Wein@wzl.rwth-aachen.de