Abschlussarbeit im Bereich der industriellen Datenanalyse und Automatisierung

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.

Qualifications :

• Ausbildung: Sie studieren im Bereich Informatik Produktionstechnik Wirtschaftsingenieurwesen Mechatronik oder ein vergleichbarer Studiengang.
• Know-How: Gute Kenntnisse in Python.
• Erfahrungen: Fundiertes Interesse und Grundverständnis in den Bereichen Machine Learning Computer Vision Datenverarbeitung und Automatisierung.
• Arbeitsweise: Eine selbstständige strukturierte und analytische Arbeitsweise runden Ihr Profil ab
• Sprachen: Sehr gute Deutschkenntnisse.

Start: Ab September 2026

Dauer: 5 - 6 Monate

Zusätzliche Informationen :

Benötigte Unterlagen:

Bitte Anschreiben Lebenslauf aktuelle Immatrikulationsbescheinigung Leistungsübersicht Prüfungsordnung und ggf. eine gültige Arbeits-/ Aufenthaltserlaubnis der Bewerbung beifügen.

Vorteile für unsere Student:innen:

• Wahlweise Zimmer in unserer Studenten-WG sowie regelmäßiger Studentenstammtisch
• Attraktive Vergütung Gleitzeitmodell und eine betriebseigene Kantine
• Kostenlose Teilnahme an Weiterbildungsprogrammen

Sie haben Fragen zum Bewerbungsprozess
Carolin Walz

Sie haben fachliche Fragen zum Job
Max-Heiner Birk
-5076

Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time