Studien- und Abschlussarbeiten

Für die Stabilisierung eines optischen 3D- Sensors, soll eine hochdynamische Kinematik entworfen werden, die in der Lage ist, sechs Freiheitsgrade zu kompensieren.
Dieses umfangreiche Thema beinhaltet alle Disziplinen des Maschinenbaus, mechanisches Verständnis, Fähigkeit das konstruierte System zu modellieren, fertigen zu lassen und in Betrieb zu nehmen. Die Arbeit ist im Idealfall im Anschluss an eine HiWi-Stelle zu bearbeiten. Sie kann ggf. auch in mehrere Arbeiten aufgeteilt werden.

Motivation & Hintergrund

Im Rahmen einer studentischen Arbeit soll eine spezielle Strategie zum Trainieren künstlicher Intelligenzen implementiert werden. Trainiert werden diese auf das Erkennen von chirurgischen Instrumenten.

In klassischen Lernprozessen werden Trainingsdaten unabhängig ihrer Komplexität in beliebiger  Reihenfolge zum Trainieren verwendet. Dabei kann es jedoch sinnvoll sein, Trainingsdaten in vorgegebener Reihenfolge mit seigender Komplexität für das Training bereitzustellen. Damit wird sich ein effizienterer Trainingserfolg erhofft.

Ziel der Arbeit

Das Ziel der Arbeit ist zum einen, in einer bestehenden Datengenerierungspipline Datensätze mit unterschiedlichen Komplexitäten zu erstellen. Dafür muss im Vorhinein ein Maß für Datenkomplexität erarbeitet werden. Nach Erstellen der Datensätze soll ein Trainingsprozess implementiert und die Ergebnisse mit denen aus klassischen Verfahren vergleichen werden.

Motivation & Hintergrund

Im Rahmen einer studentischen Arbeit soll ein synthetischer Testdatensatz zur Validierung einer künstlichen Intelligenz erstellt und verwendet werden. Zur Erstellung werden Tools wie Blender und die Python-Bibliothek Blenderproc genutzt. Dies geschieht im Kontext eines Forschungsprojekts, das unter anderem die Erkennung chirurgischer Instrumente untersucht.

Für aussagekräftige Beurteilungen von erfolgreichen Trainingsprozessen von KI-Systemen sind umfangreiche Testdatensätze unerlässlich. Besonders in medizinischen Bereichen gestaltet sich die Sicherstellung einer ausreichenden Diversität der Datensätze oft schwierig. Daher wird in dieser Arbeit gezielt auf einen synthetischen Generierungsprozess zurückgegriffen.

Ziel der Arbeit

Das Ziel besteht darin, einen Testdatensatz zu erstellen, der verschiedene Grade an Komplexität aufweist. Hierbei sollen die Daten von einer hohen Realitätsnähe bis hin zu einer starken Variation in Objekttexturen und -formen reichen. Mithilfe dieser Datensätze sollen bestehende neuronale Netze bewertet werden.

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.

Im Bereich der Regelungstechnik werden aktuell keine studentische Arbeiten angeboten.

Im Bereich der Akustik werden aktuell keine studentische Arbeiten angeboten.