Lehrstuhl fml
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Forschungsbereich » Fördermittel der Intralogistik
Typ » Semesterarbeit / Bachelorarbeit / Masterarbeit / IDP / HiWi Tätigkeit
Art  » Experimentell



Informatik & Logisitk: Erkennen von Paletten mit Deep Learning



Aufgabenstellung

Die Herausforderung: Erkennung von Paletten? Mit Deep Learning? In Echtzeit?

In dieser studentischen Arbeit soll untersucht werden, ob es möglich ist Europool-Paletten aus Holz mit einer Kinect v2 Kamera (2D + 3D) zu erkennen und zu lokalisieren (Position der Palette relativ zur Kamera). Dabei soll der Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen untersucht werden. Im Vergleich zu anderen Objekterkennungsaufgaben, sind für Paletten keine Trainingsdaten im Internet verfügbar. Die Kinect v2 Kamera liefert mit 30 Hz ein 2D Graustufen-Tiefenbild und ein klassisches 2D Farbbild.

Eine Kinect v2 Kamera und verschiedene Paletten stehen am Lehrstuhl fml zur Verfügung. Verfügbare Software und Frameworks für Deep Learning können und sollen verwendet werden.

Start: ab sofort

Bei Interesse melden Sie sich bitte für einen Kennlerntermin. Bei diesem kann ich Ihnen mehr Informationen geben.

 



Voraussetzungen

  • Idealerweise theoretisches Wissen auf dem Gebiet Maschinelles Lernen bzw. Deep Learning
  • Erste praktische Programmiererfahrungen auf dem Gebiet Maschinelles Lernen bzw. Deep Learning
  • Selbstständige Arbeitsweise

Softwarekenntnisse

  • Programmierung

Ansprechpartner 

Benjamin Molter, M.Sc.

 

Tel  +49.89.289.15948
Fax  +49.89.289.15922
E-Mail: benjamin.molter@tum.de

Raum MW 0510