Automatisierte Analyse von Bildausschnitten

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 dem Kamerabild ein Sub-Bild ausgeschnitten und dieses mittels CNN weiterverarbeitet. Die Weiterverarbeitung setzt jedoch voraus, dass im Bildausschnitt ein analysierbarer Stent-Ausschnitt zu sehen ist, was zum aktuellen Zeitpunkt nicht garantiert werden kann. Aus diesem Grund soll im Rahmen dieser Arbeiten verschiedene Verfahren zur Klassifizierung, ob ein analysierbarer Stent-Ausschnitt zu sehen ist oder nicht, evaluiert und bewertet werden.

Voraussetzungen

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