Die Abteilung Autonome Digitalisierungstechnologien am Fraunhofer IGD entwickelt und automatisiert 3D-Scantechnologien für eine vollautomatische 3D-Rekonstruktion von Kulturgütern und Industrieobjekten. Je nach Objekteigenschaften und Qualitätsanforderungen werden unterschiedliche Erfassungssysteme eingesetzt. Wir forschen an modernen Machine-Learning Methoden für die Analyse des optischen Oberflächenverhaltens von Objekten. Hierbei wurde eine Lösung entwickelt, um anhand der optischen Eigenschaften einer Oberfläche auf deren materielle Beschaffenheit zu schließen.
Hier sorgst Du für Veränderung
Die Kernaufgabe besteht in der Übernahme der Entwicklung eines Modells für die Klassifizierung und Segmentierung verschiedener Materialien anhand optischer Materialeigenschaften. Diese Materialeigenschaften liegen als Bi-directional Texture Function (BTF) vor und werden als Trainingsdaten für ein neuronales Netzwerk verwendet. Für die Entwicklung kommt Python mit PyTorch zum Einsatz.
Dieses Projekt erfordert die Erweiterung des Systems auf größere Datensätze sowie die Anwendung der Technologie auf Hyperspektral Daten, also Oberflächen Scans die mit einer größeren Anzahl an Kanälen als RGB aufgenommen wurden. Hierfür muss erforscht werden welche Merkmale für die gegebene Aufgabe relevant sind und basierend darauf das Modell angepasst werden.
Zusätzlich soll das Modell in unsere Produktionsumgebung integriert werden, um die Durchführung und Ergebnisse von Analysen leicht zugänglich zu machen.
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