Entwicklung und Optimierung einer Lösung zur Fehlererkennung mit einer Computer-Vision-Lösung, mit der die Qualität der Installation von Lagersystemen im Warehouse automatisch erkannt und ausgewertet werden kann.
Dauer
Ca. 6 Monate
Student/in (FH/TU) in einem technischen oder Informatik Studiengang
Idealerweise:
- Grundlagen der Datenverarbeitung
- Aktuelle Leistungsnote mindestens 2,3
- Sehr gute Python-Kenntnisse und praktische Erfahrung mit C++
- Erfahrungen mit TensorFlow, Pytorch, Ultra oder OpenCV
- Erfahrung in der Integration von Industriekameras und 3D-Sensoren
- Fundierte Kenntnisse in Klassifikation, Segmentierung, Objekterkennung und 3D-Analyse
- Englischkenntnisse auf Niveau B2 oder höher
An moderne Regalsysteme für Behälter-Shuttle werden sehr hohe Anforderungen bezüglich Ausführung der Montage sowie den Montagetoleranzen gefordert. Aufgrund der Größe der Anlagen sowie der sehr großen Anzahl an Messkriterien und -punkten ist die manuelle Dokumentation sehr zeitaufwendig. Zukünftig sollen hier digitale Mess- und Dokumentationstechniken möglichst in Echtzeit zur Anwendung kommen, welche auf ein geeignetes Trägerfahrzeug aufgesetzt werden, um die Erfassung der Werte entscheidend zu verbessern.
- Entwicklung von Softwaremodulen zur Ansteuerung von Industriekameras, 3D-Sensoren und weiterer Bildverarbeitungshardware
- Optimierung der Verarbeitung großer Bilddatensätze. Implementierung von Rauschunterdrückungs- und Fehlerkorrekturmechanismen zur Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit
- Aufbau von Testumgebungen und Benchmarks zur Sicherstellung der Algorithmenleistung unter realen Bedingungen
- Verwendung der High-End-KI-Kamera (z. B. Cognex In-Sight) als Referenz und Entwicklung einer alternativen kostengünstigen Lösung
- Entwurf einer Softwarearchitektur
- Datenerfassung in Industrieumgebungen, beim Bau von Lagerhäusern
- Labeling und Datenverarbeitung
- Vergleich, Kombination oder Entwicklung verschiedener Objekterkennungsalgorithmen
- Evaluierung der Ergebnisse im Vergleich zu anderen am Markt verfügbaren Smart-Camera-Lösungen sowie Praxistests unter realen Baustellenbedingungen
Wir freuen uns darauf dich kennen zu lernen! Bewirb dich einfach unter www.bito.com/karriere oder per Mail an bewerbung@bito.com.
Noch Fragen? Dein Kontakt:
Alexander Ehrlich
Senior HR Business Partner
Tel: 06753-122-767
