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Hochgenaue bildbasierte Lokalisierung einer Trägerplattform innerhalb einer additiven Fertigungsanlage des Laser-Strahlschmelzens Real-Time Computer Vision

Description

In Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl Hybrid Additive Manufacturing an der Fakultät für Maschinenbau, bietet die Gruppe Echtzeitfähige Bildverarbeitung am Institut für Neuroinformatik eine Masterarbeit aus dem Bereich quantitative Bildverarbeitung an.

Die Arbeit umfasst die Entwicklung, Implementierung und Evaluierung eines kamerabasierten Messsystems innerhalb einer additiven Fertigungsanlage des Laser-Strahlschmelzens (3D-Drucker).
Der Sensoraufbau und die zu entwickelnde Bildauswertungssoftware sollen die Position und Orientierung einer Trägerplattform bezüglich eines zuvor  aufgenommenen Referenzbilds mit höchstmöglicher Genauigkeit durchführen. Ziel ist es, auf der Trägerplattform vorpositionierte Halbzeuge für den additiven Fertigungsprozess positionstechnisch zu lokalisieren.


Projektphasen

Phase 1: Anforderungsanalyse der zu verwendenden Kamera innerhalb der Prozesskammer in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl Hybrid Additive Manufacturing

Phase 2: Implementierung einer Lösung zur Posenschätzung der Trägerplattform bezüglich eines zuvor aufgenommenen Referenzbilds in der Prozesskammer

Phase 3: Praktische Tests und theoretische Fehlerabschätzung zur Bestimmung der Grenzen des Verfahrens in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl Hybrid Additive Manufacturing


Kenntnisse

Geeignete Kandidaten beherrschen Matlab, C++ oder Python und haben gute Kenntnisse in höherer Mathematik (Optimierung und Numerik).
Kenntnisse in digitaler Bildverarbeitung sind von Vorteil.

The Institut für Neuroinformatik (INI) is a central research unit of the Ruhr-Universität Bochum. We aim to understand the fundamental principles through which organisms generate behavior and cognition while linked to their environments through sensory systems and while acting in those environments through effector systems. Inspired by our insights into such natural cognitive systems, we seek new solutions to problems of information processing in artificial cognitive systems. We draw from a variety of disciplines that include experimental approaches from psychology and neurophysiology as well as theoretical approaches from physics, mathematics, electrical engineering and applied computer science, in particular machine learning, artificial intelligence, and computer vision.

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