Wir suchen eine:n Student:in für eine Abschlussarbeit (Bachelor oder Master) in einem der folgenden Themenbereiche:
Detektion und Extraktion relevanter Bauteilansichten in technischen Zeichnungen:
Aufbau eines Trainings- und Evaluierungsdatensatzes zur Lokalisierung relevanter Ansichten in technischen Zeichnungen sowie Training, Vergleich und umfassende Bewertung geeigneter Detektionsmodelle und Modellarchitekturen unter realen industriellen Randbedingungen.
ODER
Fusion von Zeichnungs- und Sensordaten zur Variantenidentifikation:
Analyse und Entwicklung einer Fusionslogik zur Variantenidentifikation durch Verknüpfung von SOLL- und IST-Daten unter Berücksichtigung von Plausibilitäten, Konflikten und Unsicherheiten, gefolgt von einer prototypischen Umsetzung und experimentellen Evaluation anhand realer oder simulierter Fallbeispiele.
ODER
Multimodale Erfassung von Bauteilmerkmalen in Brownfield-Umgebungen:
Untersuchung kamerabasierter 2D/3D-Erfassungsmethoden und Extraktion relevanter Bauteilmerkmale aus RGB- und Tiefendaten unter Analyse des Einflusses von Beleuchtung, Distanz und Perspektive, zur Entwicklung robuster Auswertelogiken und deren experimenteller Validierung im industriellen Umfeld.
ODER
Automatisierte Erkennung montagekritischer Merkmale aus technischen Zeichnungen:
Analyse technischer Bestandszeichnungen zur automatisierten Überführung in Bilddaten sowie zur Lokalisierung und Extraktion relevanter Ansichten und Parameter. Dabei werden verschiedene Ansätze, darunter regelbasierte Verfahren, klassische Bildverarbeitung, YOLO, OCR und multimodale Modelle, verglichen und hinsichtlich ihrer Robustheit bei unterschiedlichen Zeichnungsqualitäten und Trainingsdaten untersucht.
ODER
Entwicklung und Anwendung eines Modells zur Annotation technischer Dokumente:
Sichtung und Strukturierung technischer Daten zur Entwicklung eines Annotationsschemas und Erstellung eines qualitätsgesicherten Datensatzes, inklusive Analyse der Label-Konsistenz und Datenqualität, um Baselines für nachgelagerte KI-Modelle bereitzustellen.