Ausgangssituation
Um die Absolutgenauigkeit von 6-Achs-Industrierobotern zu verbessern, wird ein Computer-Vision-basiertes Regelungssystem entwickelt. Die 6DoF Pose des Bauteils am Endeffektor des Roboters muss sehr genau innerhalb eines großen Messraums bestimmt werden. Damit diese Ziele erreicht werden können, werden mehrere Kameras gleichzeitig verwendet. Mit Image Registration werden die Bilder von verschiedenen Kameras in dasselbe Koordinatensystem transformiert. Die dadurch erzeugten hochgenauen konsistenten Bilddaten können dann von nachfolgenden Algorithmen genutzt werden.
Aufgabenschwerpunkte
- 3D Computer Vision
- Pose Estimation
- Point-Set Registration
- Image Reconstruction
- Photogrammetrie
- Robotik
- Simulation
- Subpixel Algorithmen
Vorkenntnisse
- Python Kenntnisse wünschenswert
- Computer Vision Kenntnisse wünschenswert
- Deep Learning Kenntnisse wünschenswert
- ROS Kenntnisse von Vorteil
- C++ Kenntnisse von Vorteil
Kategorien:
Forschungsbereich:
RobotikArt der Arbeit:
Bachelorarbeit, Diplomarbeit, Hauptseminar, Masterarbeit, Projektarbeit, StudienarbeitStudiengang:
Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Medizintechnik, WirtschaftsingenieurwesenTechnologiefeld:
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, Medizintechnik, Software Engineering und DeploymentKontakt:
Oguz Kedilioglu, M.Sc.
Koordinator Technologiefeld Automatisierte Produktionsanlagen
Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)
- Telefon: +491621013452
- E-Mail: oguz.kedilioglu@faps.fau.de