Abschlussarbeit Bachelor oder Master zum Thema Maschinelles Lernen zur Echtzeit-Regelung und Optimierung von Laserschweißprozessen

In Kooperation mit dem assoziierten Lehrstuhl für Lasertechnik LLT bietet das Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT, führendes Zentrum für Auftragsforschung und -entwicklung im Bereich Lasertechnik, die Möglichkeit einer Abschlussarbeit in der Gruppe Prozesssensorik & Systemtechnik.
Die Gruppe Prozesssensorik & Systemtechnik ist unter Anderem mit der Messung, Analyse und Steuerung von Prozessgrößen befasst. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen in die Grundlagenforschung und industrielle Prozessüberwachung und -kontrolle ein.

Deine Aufgabe

In mehreren Industrieanwendungen steuern und regeln wir Prozesse aus dem Bereich der Lasermaterialbearbeitung. Bei diesen Applikationen sind Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit der Signalverarbeitung wesentliche Kriterien.
Wir planen den Ausbau unserer Systeme und Applikationen im Rahmen des Konzeptes Industrie 4.0 zu autonomen, selbst-optimierenden Produktionssystemen.
Dafür sollen in einem konkreten Anwendungsfall (Laserstrahlschweißen) Bilddaten verwendet werden, um mithilfe maschinellen Lernens eine Echtzeit-Regelung & Optimierung des Fügeprozesses durchzuführen.
In diesem Zusammenhang werden verschiedene Ansätze aus den Bereichen DeepLearning und Reinforcement Learning umgesetzt und auf ihre Leistungsfähigkeit untersucht.

Deine Arbeit umfasst die wissenschaftliche Untersuchung von Regelungs- und Optimierungsstrategien basierend auf maschinellem Lernen für den Anwendungsfall des Laserstrahlschweißens. Die folgenden Punkte können dabei Schwerpunkte Deiner Arbeit sein:
  • Entwicklung und Erprobung von Strategien zur Regelung und Optimierung von Laserstrahlschweißprozessen
  • Versuchsdurchführung und Auswertung beim Laserstrahlfügen mit Kameratechnik sowie echtzeitfähiger Datenverarbeitungshardware
  • Umsetzung aktueller Ansätze aus dem Bereich Machine/Deep Learning auf eingebetteten(GPU-) Systemen (NVIDIA Jetson, ggf. FPGA)
  • Bestimmung des Korrelation zwischen Messsignalen und der Fügequalität
  • Bewertung der Ansätze hinsichtlich ihrer Eignung für eine Prozessregelung und Optimierung

Du hast natürlich auch die Möglichkeit, deinen eigenen Erkenntnisse, Erfahrungen und Ideen in die Arbeit einfließen zu lassen!

Was du mitbringst

Du bist Studentin oder Student eines naturwissenschaftlichen oder technischen Fachs und möchtest Dich parallel zum Studium im Bereich des maschinellen Lernens mit Bezug zu echtzeitfähigen Optimierungs- & Regelungssystemen weiterentwickeln. Du zeichnest dich durch Interesse an technischen Problemstellungen und Freude am wissenschaftlichen Arbeiten aus. Wenn Du bereits erste praktische Erfahrungen mit Kammersystemen, Nvidia Jetson bzw. Linux, und Programmiersprachen wie Python oder C++/C hast, ist dies von Vorteil.

Was du erwarten kannst

Wir bieten dir eine spannende und anwendungsorientierte Abschlussarbeit im Bereich der künstlicher Intelligenz im Umfeld von Industrie 4.0 und autonomer Lasermaterialbearbeitungssysteme.

Die Stelle ist befristet bis zur Beendigung der Abschlussarbeit.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden.
Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht.
Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.

Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne

Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT
M. Sc. Christian Knaak
Telefon 0241/8906-281

Haben wir dein Interesse geweckt? Dann bewirb dich noch heute über den Button "Bewerben". Wir benötigen dazu ein kurzes Anschreiben mit Lebenslauf, Notenspiegel und Arbeitszeugnissen (falls vorhanden).

Passt die Stelle nicht zu deinem Profil? Finde weitere spannende Stellenangebote auf unserer Karriereseite https://www.ilt.fraunhofer.de/de/stellen.html

Kennziffer: ILT-2020-26 Bewerbungsfrist: 31.10.2020
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