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.
Fertigungsmess- und Prüftechnik
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Entwurf und Konstruktion einer geeigneten Kinematik, zur hochdynamischen Stabilisierung eines 3D-Sensors
HiWi-Job, Abschlussarbeit
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.
Jan Simon, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
TelefonE-MailAdresseAn der Universität 1
30823 GarbsenGebäudeRaumJan Simon, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
TelefonE-Mail
Industrielle und medizinische Bildverarbeitung
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Implementieren einer curriculum learning Strategie für Objekterkennung
Implementieren einer curriculum learning Strategie für Objekterkennung
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.
Link zur vollständigen Ausschreibung
Ansprechpartner der Arbeit
Leon Wiese, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
TelefonAdresseAn der Universität 1
30823 GarbsenGebäudeRaumLeon Wiese, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Telefon -
Erstellen eines synthetischen Datensatzes zur Validierung künstlicher Intelligenzen
Erstellen eines synthetischen Datensatzes zur Validierung künstlicher Intelligenzen
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.
Link zur vollständigen Ausschreibung
Ansprechpartner der Arbeit
Leon Wiese, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
TelefonAdresseAn der Universität 1
30823 GarbsenGebäudeRaumLeon Wiese, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
Telefon -
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.
Link zur vollständigen Ausschreibung
Ansprechpartner der Arbeit
Adrian Kaune, M. Sc.Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter
TelefonAdresseAn der Universität 1
30823 GarbsenGebäudeRaumAdrian 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 externer Arbeiten
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 Ergebnisse in den IMR Vorlesungen vorweisen können und/oder erfolgreich als wissenschaftliche Hilfskraft am IMR tätig waren.
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.
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.