Abschlussarbeit (Bachelor/Master): Design und Training eines Convolutional Neural Networks zur zielgerichteten Detektion von Logistik-Objekten

Thesis

Research focus: Logistics and Supply Chain Optimization, Machine Learning, Production and Logistics
Courses of study: Mechanical Engineering, Related Disciplines, Business Informatics, Industrial Engineering and Management

Job Description

Künstliche Intelligenz, Digitalisierung und Automatisierung sind aktuelle 'Buzzwords', die auch in der Logistik zahlreiche innovative Anwendungen begleiten. Im Rahmen verschiedener Forschungs- und Industrieprojekte arbeiten wir beispielsweise daran, Logistiksendungen anhand einzelner Bilder zu erkennen, zu analysieren und zu verstehen. Diese automatisierte Packstrukturerkennung wird durch den zielführenden Einsatz von Convolutional Neuronal Networks (CNNs) in komplexen (Bild-) Verarbeitungspipelines ermöglicht.

Im Kontext solcher kognitiven Systeme soll ein neuartiges Design für Objektdetektoren auf Basis von CNNs entwickelt, implementiert und evaluiert werden. Hierbei ist das Ziel dieser Arbeit, existierende Detektionsmodelle, welche Objekte anhand einer Bounding Box oder ihrer Pixelmaske lokalisieren so zu erweitern, dass andere geometrische Formen gefunden werden.

Your Responsibilities

  • Konzeption und Design einer CNN-(Meta-)Architektur zur Tetragon-basierten Objektdetektion
  • Implementierung des Modells aufbauend auf existierenden Basiskomponenten (Tensorflow)
  • Training eines Modells zur Detektion von Packstückkomponenten unter Verwendung existierender Logistik-
  • Datensätze aus unseren Projekten
  • Umfassende Evaluation der Ergebnisse

Our Offer

  • ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Anwendern
  • eine wirtschafts-/industrienahe Arbeitsumgebung und -organisation
  • eine angenehme Arbeitsatmosphäre
  • ggf. die Möglichkeit zu einer anschließenden Promotion im beschriebenen Themenfeld

Your Profile

  • selbständiges Denken und Arbeiten
  • Grundkenntnisse in maschinellem Lernen oder Optimierungsverfahren und in der Bildverarbeitung
  • Grundlegende Programmierkenntnisse (z.B. Python, C++, Java)
  • Erste Praxis-Erfahrungen mit TensorFlow oder vergleichbaren Deep-Learning-Frameworks
  • sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse

Application

Wir freuen uns auf Ihre digitale Bewerbung an Frau Laura Dörr, doerr@fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • aktueller Notenauszug
  • tabellarischer Lebenslauf

Job Description