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Siemens Energy bietet aktuell eine Masterarbeit zur Analyse und Simulation einer Automatisierungslösung für die Blechbearbeitung zur Optimierung von Prozessen und Qualität an. Die Arbeit wird im Werk für Großtransformatoren in Nürnberg durchgeführt. Weitere Informationen unter:

https://jobs.siemens-energy.com/en_US/jobs/FolderDetail/292057

Hintergrund
Die Fertigung elektrischer Antriebe, wie etwa Hairpin-, Continuous-Hairpin- oder Axialflussmaschinen, erfordert eine präzise Kontrolle von Material und Prozess. Ein zentraler Schritt ist das Richten von Flachdraht, das bislang auf festen Parametern und Erfahrungswissen basiert. Dabei werden Schwankungen im Material nur unzureichend berücksichtigt. Das Ziel besteht darin, diesen Prozess mithilfe moderner Sensorik, Messtechnik und innovativer Regelungsansätze weiterzuentwickeln, um die Produktionsqualität effizient zu steigern.

 

Mögliche Aufgabenstellungen
Studentische Arbeiten können zu einem der folgenden Themen erarbeitet werden:

• Integration eines Interferometers zur Isolationsschichtdickenmessung
• Integration von Sensorik zur Überwachung der Abhaspeleinrichtung
• Erweiterung der prototypischen Versuchsanlage um Sicherheitstechnik
• Modellierung und Simulation des Richtprozesses
• Weiterentwicklung einer flexiblen, mechanischen Abisolierstation für Flachdraht
• SPS-Programmierung einer Schwenkbiege-Anlage zum 2D-Biegen von Flachdraht

Die detaillierten Inhalte und Aufgabenstellungen werden in einem persönlichen Gespräch besprochen.

 

Anforderungsprofil

• Interesse an der Produktion elektrischer Traktionsantriebe
• Je nach Themengebiet sind Grundkenntnisse in Konstruktion, Messtechnik, Programmierung, Datenanalyse (KI/ML) oder Regelungstechnik erforderlich.
• Freude an praktischer Arbeit (Versuchsreihen, Messtechnik, Anlagenaufbau)
• Analytisches, strukturiertes und selbstständiges Arbeiten
• Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

 

Bewerbung
Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit

• Lebenslauf
• Aktuellem Notenspiegel
• Angabe der bevorzugten Aufgabenstellung

per E-Mail an anja.preitschaft@faps.fau.de

Wichtig: Bewerbungen ohne konkrete Nennung eines Themenbereichs können leider nicht bearbeitet werden.

We are looking for a highly motivated and skilled master’s student to join an exciting hands-on research project on the further development of an expressive humanoid head for social robotics and human-robot interaction. This thesis offers the opportunity to build upon an existing robotic platform and contribute directly to the improvement of its expressiveness, realism, and overall interaction quality.

Project Overview:

This master’s thesis focuses on the continued development of an expressive humanoid head currently under construction in our lab. The goal of the project is to improve the naturalness and overall behavior of the system, making its appearance and movements more believable and suitable for social interaction.

Possible research directions include:

• Improvement of the robotic eye system for more natural gaze behavior
• Further development of the neck mechanism and head movement
• Optimization of facial and block movements to enhance expressiveness
• Mechanical, electronic, and software-based improvements for smoother and more natural behavior
• Integration and testing of new components or control strategies
• Evaluation of the system’s perceived realism, naturalness, and expressiveness

The thesis will contribute to the development of an expressive humanoid platform that can be used in future research on social robotics, affective interaction, and human-robot communication.

Key Responsibilities:

• Continue and further develop the current humanoid head platform
• Analyze the current system and identify areas for mechanical and structural improvement
• Design, implement, and test enhancements in hardware, mechanics, electronics, or control
• Support the construction, integration, and refinement of physical components
• Evaluate the effects of these improvements on the system’s behavior and perceived naturalness
• Document the development process and discuss the results in the context of social robotics

Who We’re Looking For:

• Strong interest in humanoid robots, social robotics, or human-robot interaction
• Background in robotics, mechatronics, mechanical engineering, electrical engineering, biomedical engineering, or a related field
• Very strong practical experience in physical construction and prototyping
• Very good CAD skills
• Very good experience with 3D printing and the use of 3D printers
• Experience with hardware integration, robot assembly, and mechanical design
• Independent, structured, and solution-oriented way of working
• Fluency in English

How to Apply:

If you are excited about building expressive humanoid robots and would like to contribute to the development of a real robotic platform, we invite you to apply exclusively via email, including your CV and complete transcript of records (GPA min. 2.5).

Subject: S2.2_Expressive Humanoid Head

We are looking for curious and motivated master’s students to join an exciting research project on the detection of human microexpressions for applications in humanoid robotics and human-robot interaction. This thesis combines computer vision, affective computing, and social robotics, contributing to the development of more perceptive and socially intelligent robotic systems.

Project Overview:

This master’s thesis focuses on the automatic detection and analysis of microexpressions in humans. Microexpressions are subtle and brief facial movements that can provide valuable information about human affective states and social signals. The project will explore methods for capturing, analyzing, and interpreting these facial cues using computational approaches.

Possible research directions include:

• Detection of subtle facial movements using video-based analysis
• Investigation of facial action units and temporal facial dynamics
• Comparison of classical computer vision and machine learning methods
• Exploration of implementation strategies for robust microexpression recognition

The thesis aims to provide a structured foundation for future applications in socially aware robots that can better perceive and respond to human emotional cues.

Key Responsibilities:

• Conduct a structured review of scientific literature on microexpression detection, facial expression analysis, and affective computing
• Investigate and compare methods for detecting subtle facial changes in video data
• Implement and evaluate selected approaches for microexpression recognition
• Analyze results and discuss their relevance for humanoid robotics and HRI

Who We’re Looking For:

• Strong interest in social robotics, affective computing, computer vision, or human-robot interaction
• Background in robotics, biomedical engineering, computer science, AI, or a related field
• Interest in scientific programming and algorithm development
• Independent, structured, and critical way of working
• Fluency in English

How to Apply:

If you are excited about socially intelligent robotics and would like to contribute to research on human facial behavior, we invite you to apply exclusively via email, including your CV and complete transcript of records (GPA min. 2.5).

Subject: S1_Microexpressions Detection

We are looking for curious and motivated master’s students to join an innovative research project on the simulation of microexpressions in virtual human faces for humanoid robotics and human-robot interaction. This thesis combines social robotics, facial expression modeling, computer animation, and user-centered evaluation, contributing to the development of more expressive and socially intelligent virtual agents.

Project Overview:

This master’s thesis focuses on the simulation and evaluation of human microexpressions in virtual faces and computer-based environments. Microexpressions are subtle and short facial movements that play an important role in social communication. The aim of this thesis is to investigate how such expressions can be modeled, implemented, and perceived in virtual humans or simulated humanoid agents.

Possible research directions include:

• Study of the physiological and expressive basis of human microexpressions
• Investigation of methods for modeling subtle facial expressions in virtual agents
• Simulation of microexpressions using animation and facial modeling tools such as Blender, Unity, Unreal Engine / MetaHuman, or related frameworks
• Exploration of facial action units, blendshapes, or similar techniques for implementing subtle facial movements
• Evaluation of user preferences and perception regarding realism, naturalness, and social acceptability

The thesis will help establish a foundation for future emotionally expressive virtual humans and humanoid robots by identifying suitable design approaches and perception-related challenges.

Key Responsibilities:

• Conduct a structured review of literature on microexpressions, facial expression modeling, and human-robot interaction
• Investigate existing methods and tools for simulating subtle facial expressions in virtual environments
• Implement or prototype selected microexpression simulation approaches in a computer-based setting
• Design and analyze a user study to evaluate perceived realism, preference, and social impact

Who We’re Looking For:

• Strong interest in social robotics, virtual humans, humanoid robots, human expression, or human-robot interaction
• Background in robotics, biomedical engineering, computer science, HRI, computer graphics, animation, or a related field
• Interest in simulation, experimental design, and user-centered evaluation
• Independent, structured, and critical way of working
• Fluency in English

How to Apply:

If you are excited about expressive virtual humans and would like to contribute to research on artificial facial behavior, we invite you to apply exclusively via email, including your CV and complete transcript of records (GPA min. 2.5).

Subject: S2.1_Virtual Microexpressions

Motivation

Im Rahmen des Forschungsprojekts „ProTekt“ am FAPS arbeiten wir an der Automatisierung der Qualitätsprüfung von Schaltschränken. Ein wichtiger Baustein dabei ist die elektrische Prüfung. Damit ein Roboter elektrische Messungen automatisiert durchführen kann, müssen die passenden Prüfpunkte an den verbauten Komponenten zuverlässig erkannt und lokalisiert werden. Prüfpunkte sind die elektrischen Kontaktstellen an den Komponenten, über die einzelne Anschlüsse elektrisch ankontaktiert werden können. In der Praxis ist ihre Erkennung jedoch herausfordernd: Form, Lage, Größe und visuelle Erscheinung variieren stark zwischen unterschiedlichen Herstellern, Komponentenarten und Schaltschrankaufbauten.

Ziel der Arbeit

Ziel deiner Arbeit ist es, ein leichtgewichtiges Computer-Vision-Verfahren zur robusten Erkennung von Prüfpunkten zu entwickeln, zu bewerten und prototypisch umzusetzen. Im Zentrum steht dabei ein CNN-basiertes Modell, das Prüfpunkte als eigene Objektklasse erkennt und auch bei hoher Varianz der Komponenten zuverlässig funktioniert.

Dazu gehört insbesondere:

• Einarbeitung in den Projektkontext und die Rolle elektrischer Prüfpunkte in der automatisierten Schaltschrankprüfung
• Analyse vorhandener Bilddaten sowie Einbezug und Bewertung geeigneter Online-Datensätze für Training und Validierung
• Optional: Anpassung einer bestehenden Pipeline zur Erzeugung synthetischer Daten, sodass diese auch für Prüfpunkte genutzt werden kann
• Entwicklung eines leichtgewichtigen CNN-basierten Ansatzes zur Detektion
• Untersuchung, welche Merkmale und Datenrepräsentationen für eine robuste Generalisierung über viele Komponenten hinweg geeignet sind
• Entwicklung einer geeigneten Methodik, um die Robustheit des Systems bei hoher Varianz nachvollziehbar nachzuweisen
• Durchführung einer sinnvollen Evaluierung mit unterschiedlichen Komponentenklassen, Ausprägungen und Schwierigkeitsgraden

Ziel ist ein Prüfpunkt-Detektionssystem, das nicht nur auf wenigen Einzelbeispielen funktioniert, sondern seine Robustheit auch über eine große Bandbreite realer Komponenten hinweg nachvollziehbar zeigt.

Anforderungen an den Studierenden

• Studium im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbar
• Interesse an Computer Vision, Deep Learning und praxisnaher AI-Anwendung
• Erste Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
• Sehr gute Deutsch oder Englisch Kenntnisse

Bewerbungen bitte per Mail mit Lebenslauf und aktuellem Notenspiegel an matthias.lang@faps.fau.de
Start: jederzeit möglich
Ort: Nürnberg am FAPS Standort „auf AEG“ – hybrid möglich

Initial Situation:

The handling and processing of cables and wires is currently characterized by manual activities due to their flexible material behavior. However, due to the ever-increasing complexity of cable systems in vehicle construction, there is also an acute need for action in industry to automate the process. As part of an automation project with a major German OEM, an automation solution is to be developed for cable harness production and assembly in the vehicle.

Possible thesis:

The objective of this thesis is to optimize existing computer vision algorithms for the robotic insertion of a wiring harness into the center console of a contemporary premium vehicle. The scope is roughly divided as follows and can be tailored according to your interests:

• Designing a comparative framework for benchmarking  event-based vision algorithms against traditional frame-based methods 
• Investigate potential of a multimodal fusion approach integrating event- and frame-based vision with force / acoustic sensing for enhanced process feedback 
• Implementing & testing the system in a simulated or experimental setup involving robotic insertion and inspection tasks 
• Analyzing performance metrics such as latency, accuracy, and robustness under varying conditions 
• Discussion and outlook on further development possibilities

Focus on:

• 3D Computer Vision
• Pose estimation
• Robotics

What you should bring:

• Independent and structured work style
• Good documentation of the approach
• Good knowledge of German or English language
• Python knowledge desirable
• Computer Vision knowledge advantageous

Other notes:

• Start date can be immediate
• Remote work possible
• Work scope can be individually tailored according to interests
• Please apply with a current grade transcript and resume

Initial Situation:

The handling and processing of cables and wires is currently characterized by manual activities due to their flexible material behavior. However, due to the ever-increasing complexity of cable systems in vehicle construction, there is also an acute need for action in industry to automate the process. As part of an automation project with a major German OEM, an automation solution is to be developed for cable harness production and assembly in the vehicle.

Scope of the thesis:

The objective of this thesis is to implement methods for real-time path adjustment based on in order to grasp a wire harness and avoid entanglement of the wires. Several approaches (e.g. Reinforcement Learning, Learning-by-Demonstration and Sim2Real with Nividia Isaac Sim) should be tested and compared.  The thesis is roughly divided as follows:

• Familiarization with ROS2 and programming of industrial robots
• Adaptation of the simulation environment and training of agents
• Improvement of algorithms to generate the parameters for position correction
• Transfer and validation on real systems

Benefits

• Hands-on experience in robotics development
• Exchange with other students at FAPS
• Insights into other areas of research
• Application-oriented work for career entry

What you should bring:

• Interest in AI-supported robotics and learning systems
• Experience in programming with Python/C++ and ROS2, as well as basic knowledge of machine learning
• Independent, structured, and scientifically sound approach to work
• German (C1) or English (C1)

Other notes:

• Start date can be immediate
• Remote work possible
• Work scope can be individually tailored according to interests
• Please apply with a current grade transcript and resume

Motivation

Der Schaltschrankbau ist eine zentrale, aber wenig standardisierte Industriebranche mit hoher Varianz in Produkten, Anwendungen und Fertigungsprozessen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Qualität, Dokumentation und Effizienz. Die Prüfung von Schaltschränken ist dabei ein kritischer Schritt, der heute noch stark manuell geprägt ist. Im Rahmen des Projekts „ProTekt“ am FAPS wird die Automatisierung dieser Prüfprozesse gezielt erforscht und weiterentwickelt.

Ziel der Arbeit

Ziel der Arbeit ist es, eine strukturierte Branchenübersicht des Schaltschrankbaus zu erarbeiten und daraus die Anforderungen, bestehende Lösungen sowie Potenziale für die Automatisierung der Qualitätsprüfung systematisch abzuleiten.

Dazu gehört insbesondere:

• Strukturierung der Branche anhand relevanter Dimensionen (z.B. Arten von Schaltschränken, Spannungsebenen und Leistungsbereiche, Einsatzbranchen, …)
• Analyse typischer Fertigungs- und Montageprozesse im Schaltschrankbau
• Untersuchung relevanter Normen und Richtlinien für die Prüfung (z. B. elektrische, visuelle und funktionale Prüfungen)
• Überblick über bestehende kommerzielle Prüflösungen, sowie Automatisierungslösungen mit Einfluss auf die Prüfung
• Systematische Ableitung von Anforderungen und Herausforderungen für die Prüfautomatisierung
• Identifikation von Dimensionen, die die Relevanz und das Potenzial von Automatisierung beeinflussen (z. B. Varianz, Stückzahlen, Komplexität, Sicherheitsanforderungen)
• Erarbeiten offener Fragen, die im Rahmen einer späteren Branchenumfrage adressiert werden können

Ziel ist ein klar strukturiertes Gesamtbild der Branche mit einem besonderen Augenmerk auf Qualitätsprüfung, das als Grundlage für weitere Forschungs- und Entwicklungsarbeiten dient.

Anforderungen an den Studierenden

• Studium im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen oder vergleichbar
• Interesse an industriellen Prozessen und technischen Systemen
• Fähigkeit, komplexe Themen strukturiert zu analysieren und aufzubereiten
• Selbstständige Literatur- und Internetrecherche

Bewerbungen bitte per Mail mit Lebenslauf und aktuellem Notenspiegel and matthias.lang@faps.fau.de

Start: jederzeit möglich
Ort: Nürnberg am FAPS Standort „auf AEG”
Die Durchführung der Arbeit ist remote möglich

Motivation
Sehnengetriebene Aktuationssysteme sind ein zentraler Ansatz moderner Robotik, insbesondere für humanoide und leichte, energieeffiziente Systeme. Durch die Entkopplung von Aktuator und bewegter Struktur lassen sich Massen reduzieren und komplexe Bewegungen realisieren. Für Entwicklung, Auslegung und spätere Steuerung solcher Systeme sind realitätsnahe Simulationen essenziell.
Unterschiedliche physikalische Modellierungsansätze für Seil- und Sehnenstrukturen (z. B. vereinfachte oder kontinuierliche Modelle) unterscheiden sich jedoch stark hinsichtlich Genauigkeit, Stabilität und Rechenaufwand. Diese Unterschiede wirken sich direkt auf die Nutzbarkeit in simulationsbasierten Entwicklungsprozessen und insbesondere auf Reinforcement-Learning-Anwendungen in NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab aus.

Ziel der Arbeit
Ziel der Arbeit ist die systematische Untersuchung und prototypische Implementierung ausgewählter Simulationsmethoden für Seil- und Sehnenstrukturen. Im Fokus steht die Frage, wie unterschiedliche physikalische Modellierungen praktisch umgesetzt werden können und welchen Einfluss sie auf das Verhalten der Simulation sowie auf die Trainingsstabilität und Performance von RL-Algorithmen haben.
Die Ergebnisse sollen vergleichbar aufbereitet und hinsichtlich ihrer Eignung für robotische Anwendungen bewertet werden.

Schwerpunkte

• Simulationsmethoden & Implementierung in Isaac Sim / Isaac Lab
• Vergleich & RL-basierte Bewertung

Weitere Informationen
Infos auf Anfrage. Bewerbung per E-Mail mit Lebenslauf und Notenübersicht.