Ausgangssituation:
Steigende Bedarfe an Elektromotoren bedingt durch die Elektromobilität erfordern effiziente Fertigungsprozesse. Aufgrund teils hoher Anforderungen an elektrische Antriebe kommt der Qualitätssicherung hierbei eine große Bedeutung zu. Methoden des Maschinellen Lernens finden aufgrund rasanter Fortschritte immer mehr Anwendung in der fertigenden Industrie. Insbesondere in der Qualitätssicherung und Sichtprüfung ergeben sich hierbei viele Anwendungsmöglichkeiten. Während es bereits viele Lösungen zur automatischen optischen Inspektion flacher Baugruppen wie z.B. Leiterplatten gibt, ist dies bei räumlichen Montagebaugruppen nicht der Fall. Im Rahmen der automatisierten optischen Sichtprüfung von Montagebaugruppen soll in dieser studentischen Arbeit ein modular aufgebautes System konzipiert und entwickelt werden. Da zur Zuordnung räumlicher Merkmale mehrere Ansichten erforderlich sind, liegt der Schwerpunkt in der Generierung von Bildern aus beliebigen Positionen. Aufgrund geringer Taktzeiten liegt der Fokus in der vollständigen visuellen Erfassung räumlicher Baugruppen.
Aufgabenstellung:
Ziel der studentischen Arbeit ist die Entwicklung und Evaluation eines Systems zur automatisierten Sichtprüfung von Montagebaugruppen:
- Literaturrecherche zu geeigneten Verfahren der automatischen optischen Inspektion von räumlichen Montagebaugruppen
- Spezifikation von Anforderungen zur Prüfung räumlicher Bauteile
- Aufbau des Hardware Prototyps
- Konzeptionierung einer softwareseitigen Schnittstelle zur Steuerung des Prüfsystems
- Validierung des Systems am Beispiel von Elektromotoren
Erfahrungen mit Mikrocontrollern oder Einplatinencomputern können hilfreich sein. Je nach vorhandenem Wissen kann der Schwerpunkt mehr auf die softwareseitige Ansteuerung des Systems oder den Aufbau der Hardware sowie Sensorik gelegt werden. Nähere Informationen sowie Beginn und Umfang der Arbeit können im Rahmen eines persönlichen Gesprächs besprochen werden. Eine Konkretisierung des Themas erfolgt nach Absprache der persönlichen Interessen.
Hinweise zur Bewerbung:
- Hohe Motivation, Neugierde sowie strukturierte Arbeitsweise
- Die Arbeit findet extern bei der Firma Baumüller statt
- Hands-On Mentalität beim Aufbau des Systems
- Einarbeitung im Rahmen der Arbeit gegeben
- Deutsch in Wort und Schrift von elementarer Bedeutung
- Bewerbungen mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht bitte per E-Mail an benedikt.scheffler@faps.fau.de
Ansprechpartner: