Betreuung: Dipl.-Inf. Fabian Timm, [email protected] Masterarbeit im Bereich Mustererkennung Ist dort ein Fehler? Diese Frage stellt sich im Bereich der industriellen Produktion an vielen Stellen des Produktionsprozesses. Oft geht es um sehr subtile Fehler oder Defekte auf komplexen Oberflächen, die aufgrund manueller Kontrollen zu hohen Produktionskosten führen. Für einen Menschen ist diese Aufgabe zwar schwierig und dauert häufig mehrere Sekunden, allerdings kann er auch beliebige Abweichungen finden. Automatische Verfahren dagegen bieten sehr schnelle Lösungen, die allerdings für einen spezifischen Fehlertyp optimiert sind. Außerdem führen geringe Varianzen der Hintergrundstruktur häufig zu instabilem Verhalten und falschen Ergebnissen. In dieser Arbeit sollen Mustererkennungs- Algorithmen zur automatischen Defekt-Detektion in Texturen entwickelt und verglichen werden. Dies umfasst die Berechnung von spezifischen Bild- eigenschaften sowie deren Klassifikation. Die Ergebnisse des automatischen Systems sollen mit Ergebnissen einer manuellen Detektion verglichen werden. Dazu sind Experimente notwendig, die gegebenenfalls auch die Augenbewegungen der Probanden speichern. Insgesamt sollen in der Arbeit folgende Fragestellungen bearbeitet werden: (1) Wie leistungsfähig ist ein automatisches System zur Defekt-Detektion in Texturen? (2) Wie lange benötigt ein Mensch durchschnittlich, um einen Fehler zu finden? (3) Gibt es ein spezifisches Muster für die Augenbewegungen bis zum Zeitpunkt der Detektion? Kenntnisse aus mindestens einem der Bereiche Mustererkennung, Computer Vision, Signal- und Bildverarbeitung, Maschinelles Lernen oder Neuroinformatik sind Voraussetzung. Idealer- weise wurde bereits die Bachelorarbeit in einem dieser Bereiche durchgeführt. Neben den theoretischen Grundlagen wird motiviertes, zielorientiertes und vor allem selbstständiges Arbeiten vorausgesetzt. Weiterhin sind Erfahr- ungen im Programmieren mit C++ und/oder Matlab notwendig. Die Arbeit richtet sich an Studenten/innen der Studiengänge Informatik, MIW und CLS. WOISTDERFEHLER? Rechts siehst Du das Bild einer texturierten Oberfläche, die einen Fehler aufweist. Kannst Du diesen Fehler finden? Referenz: Robert Bosch GmbH Institut für Neuro- und Bioinformatik

Master's thesis / Masterarbeit

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Master's thesis in the field of pattern recognition. The goal is to develop methods for defect detection in texture images. Masterarbeit im Bereich Mustererkennung. Das Ziel ist die Entwicklung von Methoden zur Detektion von Defekten in Texturen. Betreuung: Dipl.-Inf. Fabian Timm

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Betreuung: Dipl.-Inf. Fabian Timm, [email protected]

Masterarbeitim Bereich MustererkennungIst dort ein Fehler? Diese Frage stellt sich im Bereich der industriellen Produktion an vielen Stellen des Produktionsprozesses. Oft geht es um sehr subtile Fehler oder Defekte auf komplexen Oberflächen, die aufgrund manueller Kontrollen zu hohen Produktionskosten führen.

Für einen Menschen ist diese Aufgabe zwar schwierig und dauert häufig mehrere Sekunden, allerdings kann er auch beliebige Abweichungen finden. Automatische Verfahren dagegen bieten sehr schnelle Lösungen, die allerdings für einen spezifischen Fehlertyp optimiert sind. Außerdem führen geringe Varianzen der Hintergrundstruktur häufig zu instabilem Verhalten und falschen Ergebnissen.

In dieser Arbeit sollen Mustererkennungs-Algorithmen zur automatischen Defekt-Detektion in Texturen entwickelt und verglichen werden. Dies umfasst die Berechnung von spezifischen Bild-eigenschaften sowie deren Klassifikation. Die Ergebnisse des automatischen Systems sollen mit Ergebnissen einer manuellen Detektion verglichen werden. Dazu sind Experimente notwendig, die

gegebenenfalls auch die Augenbewegungen der Probanden speichern.

Insgesamt sollen in der Arbeit folgende Fragestellungen bearbeitet werden: (1) Wie leistungsfähig ist ein automatisches System zur Defekt-Detektion in Texturen? (2) Wie lange benötigt ein Mensch durchschnittlich, um einen Fehler zu finden? (3) Gibt es ein spezifisches Muster für die Augenbewegungen bis zum Zeitpunkt der Detektion?

Kenntnisse aus mindestens einem der Bereiche Mustererkennung, Computer Vision, Signal- und Bildverarbeitung, Maschinelles Lernen oder Neuroinformatik sind Voraussetzung. Idealer- weise wurde bereits die Bachelorarbeit in einem dieser Bereiche durchgeführt. Neben den theoretischen Grundlagen wird motiviertes, zielorientiertes und vor allem selbstständiges Arbeiten vorausgesetzt. Weiterhin sind Erfahr-ungen im Programmieren mit C++ und/oder Matlab notwendig.

Die Arbeit richtet sich an Studenten/innen der Studiengänge Informatik, MIW und CLS.

WOISTDERFEHLER?

Rechts siehst Du das Bild einer texturierten Oberfläche, die einen Fehler aufweist. Kannst Du diesen Fehler finden?Referenz: Robert Bosch GmbH

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