Machine Learning basierte Pick-Analyse

Umfeld

„Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ hat das Ziel die Produktion in der Medizintechnik zu verbessern. Die Abschlussarbeit ist im Kontext eines selbstlernendes Verfahren, welches automatisch Fehler im Flechtmuster von kardiovaskulären Implantaten (Stents) erkennt und darauf aufbauend optimierte Anpassungsparameter vorschlägt, angesiedelt.

Aufgabe

In der praktische Realisierung wird aus der durch den Flechtprozess entstehenden Mesh-Struktur ein Mesh ausgewählt und dessen Pick (Diagonale) mittels einem Convolutional Neural Network (CNN) analysiert. Ziel dieser Abschlussarbeit ist die Analyse des Picks mittels Maschinellem Lernen, jedoch ohne den Einsatz von CNNs, was eine entsprechende (Bild-) Vorverarbeitung unerlässlich macht.

Voraussetzungen

• Strukturiertes und analytisches Vorgehen
• Praktische Programmiererfahrung (vorzugsweise in Python)
• Deutsch und Englisch verhandlungssicher in Wort und Schrift
• Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning bzw. Deep Learning sind hilfreich
• Vorkenntnisse im Bereich der Bildverarbeitung sind hilfreich