Masterarbeit: »Deep-Learning-basierte Defekterkennung im Bereich Brennstoffzelle«

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 digitalen Technologien zur Optimierung von Produktionsprozessen. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Produktionsqualität sowie der Optimierung der Produktionsprozesse von Lithium-Ionen-Batteriezellen (LIB) und Brennstoffzellen.

Der wachsende Bedarf an nachhaltigen Energiespeichern erfordert eine effiziente und kostengünstige Produktion bei einer konstant hohen Produktionsqualität. Leider treten bei einem der wichtigsten Produktionsschritte von Brennstoffstellen – dem Beschichtungsprozess der Membrane Electrode Assembly (MEA) – zahlreiche Defekte auf und verursachen so hohe Ausschussraten. Um dieses Problem zu lösen, ist eine effiziente Erkennung und Lokalisierung von Anomalien auf der beschichteten MEA unerlässlich.
Im Rahmen der Masterarbeit wird es deine Aufgabe sein, Deep-Learning-basierte Methoden für die Erkennung von Anomalien auf der Elektrodenoberfläche auszuwählen, anzuwenden und die Ergebnisse zu analysieren.

Was Du bei uns tust

• Recherche zum aktuellen Stand von Defekten bei der Beschichtung der MEA und Recherche zu Anforderungen an ein Defekterkennungssystem
• Durchführung der Bildaufnahme und Annotation der Datensätze
• Auswahl und Implementierung geeigneter Deep-Learning-Ansätze zur Defekterkennung

Was Du mitbringst

• Du studierst Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Informatik, Elektrotechnik, Physik oder eine vergleichbare Fachrichtung
• Du hast erste Erfahrung im Umgang mit Deep Learning und dem Framework PyTorch
• Eine selbstständige Arbeitsweise und Freude an interdisziplinärer Teamarbeit
• Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Was Du erwarten kannst

• Wissenschaftliche Bearbeitung eines aktuellen und praxisrelevanten Themas
• Eine professionelle Betreuung und fachliche Unterstützung bei der Erstellung deiner Abschlussarbeit
• Mitwirkung in innovativen Forschungs- und Entwicklungsprojekten mit namhaften Industriepartnern

Fragen zu dieser Abschlussarbeit beantwortet Dir gerne:
Alexander Kreppein M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter »Produktionsqualität«
Telefon: +49 241 8904-289