Job Description

Thema

Entwicklung und Optimierung einer Bildauswertung mit einer industriellen Bildverarbeitungs-Lösung (Cognex In-Sight 2800) mit dem bei der Montage von Behältershuttle-Anlagen automatisch Bilddaten erfasst und ausgewertet werden können.

Dauer

6. Monate

Anforderungen

Student/in (FH/TU) in einem technischen oder Informatik Studiengang



Idealerweise:


Grundlagen der Datenverarbeitung Grundlagen der Bildverarbeitung, Machine Learning-Algorithmen, neuronalen Netzen etc. Programmierkenntnisse (Python), Python-Bibliotheken (PyTorch)

Problemstellung

An moderne Regalsysteme für Behälter-Shuttle werden sehr hohe Anforderungen bezüglich Ausführung der Montage sowie den Montagetoleranzen gefordert. Aufgrund der Größe der Anlagen sowie der sehr großen Anzahl an Messkriterien und -punkten ist die manuelle Dokumentation sehr zeitaufwendig. Zukünftig sollen hier digitale Mess- und Dokumentationstechniken möglichst in Echtzeit zur Anwendung kommen, welche auf ein geeignetes Trägerfahrzeug aufgesetzt werden, um die Erfassung der Werte entscheidend zu verbessern.

Ziel

Aufbauend auf einem vorhandenem Dokumentationsgerät, welches u.a. über ein KI-gestütztes Bildverarbeitungssystem (Cognex In-Sight 2800) verfügt, soll ein Konzept entwickelt werden, wie die Daten automatisch gefiltert, ausgewertet, verarbeitet werden können, mit dem Ziel einer hohen Genauigkeit von >95% in der Fehlererkennung und für jeden Messpunkt eindeutig nachvollziehbar dokumentiert werden.

Vorgehen

Einarbeitung in das KI-gestützte Bildverarbeitungssystem

Optimieren der Bildverarbeitung,- auswertung

Erstellen eines Konzepts zum Triggern von Speicherevents für die Aufnahme von Bildern der Geometrien (ohne Dopplungen)

Erstellen eines Konzepts der räumlichen Zuordnung der Bilder in der Anlage, ggf. mit Label/Timecode etc.

Zusammenführen der Konzepte zu einem Gesamtentwurf, mit dem ein Maßnahmenkatalog zur Korrektur von Fehlern und Maßabweichungen erstellt werden kann

Ggf. Aufnahme von neuen Bilddateien und Labeln

Ggf. Tests der Genauigkeit der Fehlererkennung

Dokumentation und Vorstellung der Ergebnisse

Hört sich gut an? Ist es auch!

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Noch Fragen? Dein Kontakt:

Alexander Ehrlich



Senior HR Business Partner



Tel: 06753-122-767