Institut für Technik der Informationsverarbeitung

Transformation der Single-Pick-Analyse in eine Multi-Pick-Analyse

Transformation der Single-Pick-Analyse in eine Multi-Pick-Analyse

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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 deren Pick (Diagonale) mittels einem Convolutional Neural Network (CNN) analysiert. Mit diesem Vorgehen kann jedoch nur ein Pick an einem fest definierten Ort untersucht werden. Daher soll in dieser Arbeit die Möglichkeit der multiplen Pick-Analyse, also das gleichzeitige Analysieren mehrerer Picks, untersucht werden. Dies umfasst Ansätze der klassischen Bildverarbeitung als auch von Maschinellem Lernen.

 

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