Bachelor-/ Masterarbeit: »Dateneffiziente Deep-Learning-Modelle in der Produktion«

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.

Am Fraunhofer IPT in Aachen arbeiten wir mit mehr als 530 Mitarbeitenden täglich daran, dass die Produktion der Zukunft digitaler, flexibler und nachhaltiger wird. In der Abteilung Produktionsqualität beschäftigen wir uns mit der Digitalisierung von Produktionssystemen, um Qualität, Resilienz und Nachhaltigkeit in der Produktion zu steigern.

Der Einsatz von Deep Learning in Computer-Vision-Systemen ermöglicht Qualitäts- und Effizienzsteigerungen in diversen produktionstechnischen Anwendungen, beispielsweise bei der Automatisierung visueller Qualitätskontrollen. Dabei besteht eine typische Herausforderung in der mangelnden Verfügbarkeit repräsentativer Trainingsdaten (z. B. von qualitätskritischen Anomalien). Augmentierungsstrategien zur Anreicherung von Datensätzen werden bisher vor allem händisch gestaltet und basieren auf einfachen Bildmanipulationen, wie Geometrie- oder Farbveränderungen. Im Rahmen deiner wissenschaftlichen Abschlussarbeit untersuchst du , wie Optimierungsmethoden (z. B. Bayes’sche Optimierung) genutzt werden können, um effiziente Augmentierungsstrategien für Deep-Learning-Modelle in produktionstechnischen Anwendungen zu gestalten. Potenzial besteht dabei insbesondere in der Einbindung von synthetischen Daten aus generativen Modellen (z. B. GANs) sowie der Nutzung von Domänenwissen.

Was Du bei uns tust

• Literaturrecherche zu den Bereichen Deep Learning, generative Bildaugmentierung und globale Optimierung
• Identifikation von Anforderungen an die Gestaltung effizienter Augmentierungsstrategien in produktionstechnischen Anwendungsfällen
• Entwicklung und Implementierung einer Methode zur Optimierung von Augmentierungsstrategien unter
• Nutzung von synthetischen Daten und/oder Expertenwissen
• Experimentelle Validierung anhand von produktionstechnischen Anwendungsfällen im Bereich Computer Vision (z. B. visuelle Qualitätskontrolle)
• Aufbereitung und Dokumentation der Ergebnisse

Was Du mitbringst

• Du studierst Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik oder eine vergleichbare Fachrichtung
• Du hast erste Programmiererfahrung mit Python
• Du hast Grundkenntnisse zur Theorie und zu Ansätzen im Bereich Machine- /Deep Learning
• Eine selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
• Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Was Du erwarten kannst

• Wissenschaftliche Bearbeitung eines aktuellen und praxisrelevanten Themas
• Die Chance, dein Wissen im Gebiet der Deep-Learning-Modelle zu erweitern und vertiefen
• Eine professionelle Betreuung und fachliche Unterstützung bei der Erstellung deiner Abschlussarbeit
• Mitwirkung in innovativen Forschungs- und Entwicklungsprojekten mit namhaften Industriepartnern
• Ein hochmoderner Maschinenpark, ausgestattet mit Edge-Cloud-Systemen und einer 5G-Infrastruktur

Fragen zu dieser Abschlussarbeit beantwortet Dir gerne:

Maximilian Motz M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Produktionsqualität
Telefon: +49 241 8904-449