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Foto: Bodo Kremmin / LUH
Hier finden Sie die aktuellen Themen, die für studentische Arbeiten (Studien-, Bachelor-, Master- und/oder Diplomarbeiten) am IMR angeboten werden. Für genauere Informationen zu den einzelnen Themen wenden Sie bitte an den jeweiligen Ansprechpartner.
Aktuell ausgeschriebene Themen vom IMR
Fertigungsmess- und Prüftechnik
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Entwicklung eines Multi-View Punktwolken-Registrierungsansatz für die starr-endoskopische Triebwerksinspektion
Studien-/ Masterarbeit
Im Rahmen eines Forschungsprojektes sollen Verdichterschaufeln in einem Flugtriebwerk mit einem starr-endoskopischen Messsystem inspiziert werden, um Schäden zu detektieren. Beim Vorgang werden mehrere Messungen einer Verdichterschaufel erfasst, aus denen 3D-Punktwolken rekonstruiert werden. Für die Auswertung von Schäden ist die Lage der Messung auf der Schaufel höchst relevant. Daher sollen die einzelnen Punktwolken zueinander ausgerichtet werden, um die gesamte Schaufel zu rekonstruieren. Ein Lösungsansatz ist es, die Punktwolken paarweise zu registrieren und dann iterativ weitere Punktwolken hinzuzufügen. Dieser Ansatz bietet keine Möglichkeit auftretende Fehler bei der paarweisen Registrierung zu kompensieren.
Ziel dieser Arbeit ist daher die Erarbeitung eines Multi-View Registrierungsansatz, um die Rekonstruktion der Gesamtschaufel robust zu gewährleisten.
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Theresa Thiel, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
TelefonAdresseAn der Universität 1
30823 GarbsenGebäudeRaum![]()
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Theresa Thiel, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Telefon -
Entwicklung und Validierung eines kinematisch-physikalischen Modells zur nicht-starren Geometrieadaption von Profilschnitten in der Kautschukextrusion
Bachelor-/Studien-/HiWi-/Masterarbeiten
Im Rahmen meiner Forschung untersuche ich den Einsatz datengetriebener Prozessmodelle im Bereich der
Kautschukextrusion. Ein zentrales Ziel ist es, herauszufinden, wie KI-basierte Regelstrategien mithilfe solcher Modelle
auf verschiedene Prozess- und Werkstoffklassen übertragen werden können. Die Motivation besteht darin, die
Anpassung dieser KI-Strategien an neue Anwendungen zu erleichtern und dadurch die Flexibilität und Effizienz in der
Prozessoptimierung zu erhöhen.Für die Entwicklung eines solchen Prozessmodells wird ein umfangreicher Datensatz benötigt, der verschiedene
Prozesszustände erfasst. Hierfür kommt ein multimodales Messsystem zum Einsatz, das während des Betriebs die
Profilgeometrie des extrudierten Kautschukstrangs misst. Aus mehreren Versuchsreihen steht ein Datensatz zur
Verfügung, der 2D-Profilschnitte in Form von unstrukturierten Punktwolken enthält. Die Messung erfolgt im
unvulkanisierten Zustand des Kautschuks, wodurch das Material flexibel und leicht verformbar ist. Das Profil kann
sich dabei durch Rotation oder elastische Verformung verändern, was in der späteren Datenauswertung zu
Fehlinterpretationen führen kann.Im Rahmen dieser studentischen Arbeit sollen Methoden zur Korrektur dieser Profilschnitte
entwickelt und untersucht werden. Ziel ist es, ein Modell zu entwerfen, das mithilfe eines
kinematisch-physikalischen Strukturskeletts eine flexible Anpassung und Registrierung der
unterschiedlichen Geometriezustände ermöglicht.
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Paul-Felix Hagen, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
TelefonAdresseAn der Universität 1
30823 GarbsenGebäudeRaum![]()
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Paul-Felix Hagen, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Telefon -
Automatisierte Extraktion und Vergleich geometrischer Merkmale in der Kautschukextrusion auf Basis von 2D-Profilschnitten
Bachelor-/Studien-/HiWi-/Masterarbeiten
Im Rahmen meiner Forschung untersuche ich den Einsatz datengetriebener Prozessmodelle im Bereich der
Kautschukextrusion. Ein zentrales Ziel ist es, herauszufinden, wie KI-basierte Regelstrategien mithilfe solcher Modelle
auf verschiedene Prozess- und Werkstoffklassen übertragen werden können. Die Motivation besteht darin, die
Anpassung dieser KI-Strategien an neue Anwendungen zu erleichtern und dadurch die Flexibilität und Effizienz in der
Prozessoptimierung zu erhöhen.Für die Entwicklung eines solchen Prozessmodells wird ein umfangreicher Datensatz benötigt, der verschiedene
Prozesszustände erfasst. Hierfür kommt ein multimodales Messsystem zum Einsatz, das während des Betriebs die
Profilgeometrie des extrudierten Kautschukstrangs misst. Aus mehreren Versuchsreihen steht ein Datensatz zur
Verfügung, der 2D-Profilschnitte in Form von unstrukturierten Punktwolken enthält.Im Rahmen dieser studentischen Arbeit sollen Methoden entwickelt und untersucht werden, um
geometrische Merkmale wie Radien und Abstände automatisch aus den Profilschnitten zu
extrahieren. Diese Merkmale werden anschließend für einen Soll-Ist-Vergleich genutzt, wobei
die Soll-Geometrie in Form von CAD-Daten vorliegt. Zudem soll untersucht werden, inwieweit
die entwickelten Methoden auf weitere Soll-Geometrien übertragbar sind.
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Paul-Felix Hagen, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
TelefonAdresseAn der Universität 1
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Paul-Felix Hagen, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Telefon
Industrielle und medizinische Bildverarbeitung
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Nutzung von Topografiedaten zur Charakterisierung hybrider poröser Werkstoffe
Studien-/Masterarbeit
Motivation & Hintergrund
Poröse Materialien stehen aufgrund ihrer neuartigen Eigenschaften im Fokus aktueller Forschung. Ihre Entwicklung erfordert eine präzise volumetrische Vermessung und detaillierte Charakterisierung. Zu diesem Zweck wird das Material im Serienschnittverfahren schichtweise abgetragen, wobei die Topografie jeder Schnittfläche hochauflösend erfasst wird.
Um aus den Topografiedaten Informationen über das Probenmaterial zu gewinnen, soll eine volumetrische Rekonstruktion erfolgen. Hierbei werden Datenpunkte aus verschiedenen Messverfahren kombiniert, um ein möglichst genaues 3D-Modell zu erstellen. Auf Grundlage dieser Topografie- und Volumendaten werden Metriken zur Porosität sowie zur Beschaffenheit der Poren abgeleitet, welche eine Charakterisierung des Materials ermöglichen.
Ziel dieser Arbeit ist die volumetrische Rekonstruktion aus redundanten Topografiedaten. Hierzu sollen geeignete Methoden aus der Bild- und Punktwolkenverarbeitung angewendet werden. Aus dem rekonstruierten Volumenmodell sollen Metriken zur Charakterisierung der Probe abgeleitet werden.
Vorkenntnisse:
- Programmierkenntnisse (Python)
- Interesse an Punktwolken und 3D-Daten
- Interesse an Bildverarbeitung
- Motivation und eigenständiges Arbeiten
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Ansprechpartner der Arbeit
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Johannes Stegmann, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
TelefonAdresseAn der Universität 1
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Johannes Stegmann, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Telefon -
Konstruktion eines tomografischen optischen Systems für rückwirkungsfreie Strömungsmessung
Bachelorarbeit
Motivation & Hintergrund
Die Analyse von Strömungsfeldern ist eine zentrale Grundlage für die Optimierung technischer Bauteile. Dabei ist es essenziell, dass das Messverfahren die Strömung nicht beeinflusst. Ein Verfahren zur rückwirkungsfreien optischen Messung von dreidimensionalen Strömungsfeldern ist das tomografische Background-Oriented Schlieren (TBOS) Verfahren.
Bei TBOS wird das Feld anhand von Bildpaaren eines Targets mit und ohne Strömungseinfluss bestimmt. Hierbei kommen Algorithmen wie Optical Flow oder Particle Image Velocimetry (PIV) zum Einsatz. Aufgrund der geringen Verzerrungen muss das Target speziell an die verwendeten Algorithmen angepasst werden. Zudem erfordert der Afubau eine präzise und stabile Ausrichtung von Kamera und Target. Die Integration einer homogenen und leistungsstarken Hintergrundbeleuchtung stellt eine zusätzliche Herausforderung dar.
In dieser Arbeit soll ein Aufbau entwickelt werden, welcher eine stabile Positionierung des Targets mit einer flächigen, homogenen Hintergrundbeleuchtung kombiniert. Das Target soll auf die Anforderungen der verwendeten Bildverarbeitungsverfahren abgestimmt und dessen Eignung experimentell validiert werden.
Vorkenntnisse:
- Interesse an Konstruktion und experimentellem Arbeiten
- Interesse im Bereich der Bildverarbeitung
- Motivation und Fähigkeit zum eigenständigen Arbeiten
- Strukturierte und analytische Arbeitsweise
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Johannes Stegmann, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
TelefonAdresseAn der Universität 1
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Johannes Stegmann, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
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Direkte tomografische Rekonstruktion inhomogener Brechungsindexfelder
Studien-/Masterarbeit
Motivation & Hintergrund
Die Analyse von Strömungsfeldern ist eine zentrale Grundlage für die Optimierung technischer Bauteile. Durch die Rückwirkung von Messystemen auf die zu beobachtenden Strömungsfelder werden diese gestört. Ein Verfahren zur rückwirkungsfreien optischen Messung von dreidimensionalen Strömungsfeldern ist das tomografische Background-Oriented Schlieren (TBOS) Verfahren.
TBOS basiert auf der Ablenkung von Lichtstrahlen in inhomogenen Brechungsindexfeldern. Durch den Vergleich von Referenz- und Ablenkungsaufnahmen lässt sich daraus das Brechungsindexfeld – und somit das Dichtefeld der Strömung – rekonstruieren. Dies erfolgt über einen tomografischen Kameraaufbau und bislang mittels klassischer Rekonstruktionsverfahren.
Ziel dieser Masterarbeit ist die Implementierung eines Verfahrens zur direkten Rekonstruktion gemäß Nicolas et al. In diesem Verfahren wird die Auswertung der Strahlablenkungen als ein komplexes Optimierungsproblem formuliert, welches auf raytracingbasierten Methoden beruht. Die direkte Lösung dieses Problems ermöglicht die unmittelbare Berechnung des Brechungsindexfeldes
Vorkenntnisse:
- Programmierkenntnisse (Python)
- Interesse an Punktwolken und 3D-Daten
- Interesse an Raytracing
- Motivation und eigenständiges Arbeiten
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Johannes Stegmann, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
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Johannes Stegmann, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
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Einrichtassistenzsystem für Transferpressen auf KI-Basis
Einrichtassistenzsystem für Transferpressen auf KI-Basis
Motivation & Hintergrund
Die Einarbeitung mehrstufiger Umformwerkzeuge erfordet viel Know-How und kann bis mehrere Tage bis zu einzelnen Wochen dauern. Im Rahmen des SPP 2422 wird deshalb eine KI-basierte Methode entwickelt, die den Einrichter bei diesem Vorgang unterstützen soll. Hierzu wurde ein Werkzeug mit einer Vielzahl unterschiedlicher Sensorik konstruiert.
Die Datenverarbeitung soll im Rahmen einer studentischen Arbeit geschehen. Mögliche Themen für die Arbeit umfassen die Kalibrierung und Synchronisierung der unterschiedlichen Sensoren, die Rekonstruktion der geometrischen Features aus den 3D-Punktwolken und den Aufbau eines KI-Modells für die automatisierte Analyse des Einrichtungsprozesses.
Mögliche Aufgaben
- Bestimmung der Unsicherheiten im Messvolumen
- Kalibrierung der Laserebene anhand eines Kalibrierkörpers in allen drei Triangulationssensoren
- Transformation der Punktwolken in ein gemeinsames KOS
- Rekonstruktion der geometrischen Features aus den Punktwolken
- Analyse der Daten aus den Dauerversuchen
- Aufbau des KI-Modells für den Einrichtassistenten
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Malte Nagel, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
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Malte Nagel, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Telefon -
Multi-Kamera Objektverfolgung unter Zuhilfenahme von Deep-Learning Methoden
Studien-/Masterarbeit
Motivation & Hintergrund
Im Rahmen einer studentischen Arbeit soll ein Trackingverfahren implementiert werden, das detektierte Objekte in einem Multikamera-Setup auf temporaler und spatialer Ebene eindeutig zuordnet. Ziel der Arbeit ist es, ein Verfahren zu entwickeln, das anhand von Offlinedaten Bewegungsmuster der detektierten Objekte erstellen kann. Das System soll anhand unterschiedlicher Komplexitätsstufen der Offlinedaten – in Bezug auf Verdeckungen, Fehlklassifikationen und Bewegungsunschärfen – evaluiert werden.
Als Ausgangslage bzw. Eingangswerte für das Verfahren stehen unter anderem die folgenden Parameter zur Verfügung: erkannte Objektklassen, erkannte Keypoints, Objektpositionen aus vorherigen Frames sowie die aus einer Stereotriangulation ermittelte Objektlage im 3D-Raum. Mithilfe dieser Daten können Verfahren wie IoU Matching, Filtermethoden oder Deep-Learning- Methoden wie DeepSORT verwendet werden.Vorkenntnisse:
- Gute Programmierkenntnisse (bevorzugt Python)
- Vorerfahrung in der Bildverarbeitung
- Hohes Maß an eigenständigem Arbeiten
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Leon Wiese, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
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Leon Wiese, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
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Iterative Geometrieadaption einer Referenzgeometrie anhand von triangulierten Merkmalspunkten
Iterative Geometrieadaption einer Referenzgeometrie anhand von triangulierten Merkmalspunkten
Motivation & Hintergrund
Im Rahmen eines Forschungsprojektes wird ein Systemdemonstrator für die Erfassung des Verschleißzustandes von Turbinenschaufeln entwickelt. Grundlage hierfür bildet ein Sensorkopf mit mehreren Industriekameras. Um die zeit- und kostenaufwändige Rekonstruktion der Oberfläche zu vermeiden, werden Bilddaten mit einem Referenzmodell der Turbinenschaufel fusioniert.
Ziel der Arbeit
In dieser Arbeit soll die bestehende Datenregistrierung verbessert werden, indem das Referenzmodell anhand von triangulierten Merkmalspunkten adaptiert wird. Im ersten Schritt erfolgt eine Vorauswahl der Punkte. Anschließend werden geeignete Optimierungsgrößen sowie Zwangsbedingungen ermittelt. Diese Größen und Bedingungen dienen als Grundlage für die iterative Anpassung des Netzwerks.
Ziel dieser Arbeit ist die theoretische Erarbeitung eines Verfahrens zur Geometrieadaption, sowie die anschließende Implementierung in die bestehende Datenverarbeitungsstruktur. Eine Validierung soll anhand von bestehenden Referenzmessungen erfolgen.
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Ansprechpartner der Arbeit
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Adrian Kaune, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
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Adrian Kaune, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
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Automatisierte Zuordnung von Messdaten durch Optical Character Recognition (OCR)
Automatisierte Zuordnung von Messdaten durch Optical Character Recognition (OCR)
Motivation & Zielsetzung
Im Rahmen dieser Arbeit soll ein bestehender Prüfstand erweitert werden, sodass die
Seriennummern von Bauteile mithilfe von OCR (Optical Character Recognition) automatisch
ausgelesen werden können. Ziel der Arbeit ist es, eine robuste Methode zur Automatisierung der
Messdatenzuordnung zu entwickeln, zu evaluieren und zu validieren.
Im ersten Schritt soll die optimale Beleuchtungskonfiguration ermittelt werden. Experimentelle
Untersuchungen sollen klären, unter welcher Beleuchtung der Informationsgehalt der Bilddaten
maximal ist.
Im Folgenden soll ermittelt werden, welche OCR-Modelle sich als besonders effektiv für die
vorhandenen Daten erweisen. Die Implementierung erfolgt in Python.
Für die Validierung soll die Kamera- und Beleuchtungskonfigurationen am Prüfstand montiert
werden.Link zur vollständigen Ausschreibung
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Adrian Kaune, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
TelefonAdresseAn der Universität 1
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Adrian Kaune, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Telefon
Regelungstechnik
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Im Bereich der Regelungstechnik werden aktuell keine studentische Arbeiten angeboten.
Im Bereich der Regelungstechnik werden aktuell keine studentische Arbeiten angeboten.
Akustik
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Im Bereich der Akustik werden aktuell keine studentische Arbeiten angeboten.
Im Bereich der Akustik werden aktuell keine studentische Arbeiten angeboten.
Betreuung von externen Arbeiten bei Unternehmen
Voraussetzungen
Das Thema der studentischen Arbeit muss zu den aktuellen Forschungsschwerpunkten des Instituts (Regelungstechnik, Akustik, Robotik, optische Messtechnik, Bildverarbeitung) passen und hinreichenden wissenschaftlichen Ansprüchen genügen.
Für die Betreuung einer Masterarbeit erwarten wir, dass Sie zuvor eine sehr gute studentische Arbeit am IMR angefertigt haben oder erfolgreich als wissenschaftliche Hilfskraft am IMR tätig waren.
Für die Betreuung einer Bachelor-/ Studienarbeit erwarten wir, dass Sie gute bis sehr gute Klausur-Ergebnisse in den IMR Vorlesungen vorweisen können und/oder erfolgreich als wissenschaftliche Hilfskraft am IMR tätig waren.
Vorbereitung
Identifizieren Sie die zu Ihrem Thema fachlich passende Arbeitsgruppe des IMR.
Kontaktieren Sie den jeweiligen Leiter der ausgewählten Arbeitsgruppe. Fassen Sie in Ihrer Anfrage die Eckpunkte Ihrer Arbeit (Unternehmen, grobes Thema) Zusammen. Nehmen Sie zudem Stellung inwiefern Sie die Voraussetzungen des IMR erfüllen.
Der Gruppenleiter wird Ihre Unterlagen prüfen und Ihnen Rückmeldung bezüglich einer möglichen Betreuung geben. Zudem wird der Gruppenleiter einen wissenschaftlichen Artikel vorbereiten, welcher im Vorbereitung auf das Gespräch zusammengefasst werden soll. Dies dient der Sicherung der wissenschaftlichen Qualität der Arbeit.
Bereiten Sie in Abstimmung mit der externen Institution eine detaillierte Aufgabenstellung als Entwurf und einen Zeitplan für die Durchführung der Arbeit vor.
Vereinbaren Sie einen Termin für ein Vorgespräch in Begleitung Ihres externen Betreuers, zu dem Sie eine detaillierte Aufgabenstellung und den Zeitplan ausarbeiten und mitbringen.
Verfahren während der Arbeit
Im Rahmen des Vorgesprächs muss das Thema vorgestellt werden, damit sichergestellt werden kann, dass die Aufgabenstellung den wissenschaftlichen Ansprüchen entsprechend der Prüfungsordnung genügt.
Zur Hälfte des Bearbeitungszeitraums ist eine Präsentation des Arbeitsumfangs und des Arbeitsfortschritts am IMR vorgesehen. Zum Ende der Arbeit wird eine Abschlusspräsentation erwartet.
