KI-basierte visuelle Erkennung deformierbarer Leitungen für die roboterbasierte Montage (SA/FP/MA)

Institute

Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (TUM-ED)

Type

Semester Thesis / Master's Thesis /

Content

experimental /  

Description

Ausgangssituation

Am iwb wird an der roboterbasierten Montage deformierbarer Leitungen geforscht, um Ergonomie, Qualität und Effizienz zu verbessern. Das schwer vorhersagbare Verhalten der Leitungen verursacht Unsicher-heiten, die eine robuste Automatisierung erschweren.

Zielsetzung

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines topologiebasierten Ansatzes zur Identifikation von Kabelbaumsegmenten und zur Posenerkennung der Steckverbinder.

Mögliche Arbeitsinhalte

• Literaturrecherche
• Einarbeitung in eine bestehende Segmentierungs-Pipeline
• Entwicklung eines Ansatzes zur Identifikation von Teilansichten des Kabelbaums
• Entwicklung einer 6D-Posenerkennung von Steckverbindern
• Integration in eine effiziente Pipeline
• Validierung des Ansatzes am realen Robotersystem
   

Requirements

• Strukturierte Arbeitsweise

• Gute Programmierkenntnisse

• Erfahrungen mit Computer Vision von Vorteil

• Selbstständige Problemlösungsfähigkeit

 

Kontakt

M. Sc. Celina Dettmering
Abteilung
Montagetechnik und Robotik 
Celina.Dettmering<script>document.write('@');</script>

<noscript>(at)</noscript>iwb.tum.de

Possible start

sofort

Contact

Celina Dettmering
Room: MW 1304
Phone: +49 89 289 554 63
celina.dettmeringiwb.tum.de

Announcement