Abschlussarbeit im Bereich Künstliche Intelligenz und Automatisierung

Abschlussarbeit im Bereich Künstliche Intelligenz und Automatisierung

• Vollzeit
• Legal Entity: Bosch Rexroth AG

Unsere Antriebs- und Steuerungstechnologien bewegen Maschinen und Projekte jeder Größenordnung rund um die Welt. Wir begeistern unsere Kunden mit intelligenten Komponenten, maßgeschneiderten Systemlösungen und Dienstleistungen für vollständig vernetzbare Anwendungen bis hin zur Fabrik der Zukunft.
Wollen auch Sie mehr bewegen? Willkommen bei Bosch Rexroth.

DieBosch Rexroth AG freut sich auf Ihre Bewerbung!

Wir suchen eine:n Student:in für eine Abschlussarbeit (Bachelor oder Master) in einem der folgenden Themenbereiche:

• Detektion und Extraktion relevanter Bauteilansichten in technischen Zeichnungen: Aufbau eines Trainings- und Evaluierungsdatensatzes zur Lokalisierung relevanter Ansichten in technischen Zeichnungen sowie Training, Vergleich und umfassende Bewertung geeigneter Detektionsmodelle und Modellarchitekturen unter realen industriellen Randbedingungen.
• Fusion von Zeichnungs- und Sensordaten zur Variantenidentifikation: Analyse und Entwicklung einer Fusionslogik zur Variantenidentifikation durch Verknüpfung von SOLL- und IST-Daten unter Berücksichtigung von Plausibilitäten, Konflikten und Unsicherheiten, gefolgt von einer prototypischen Umsetzung und experimentellen Evaluation anhand realer oder simulierter Fallbeispiele.
• Multimodale Erfassung von Bauteilmerkmalen in Brownfield-Umgebungen: Untersuchung kamerabasierter 2D/3D-Erfassungsmethoden und Extraktion relevanter Bauteilmerkmale aus RGB- und Tiefendaten unter Analyse des Einflusses von Beleuchtung, Distanz und Perspektive, zur Entwicklung robuster Auswertelogiken und deren experimenteller Validierung im industriellen Umfeld.
• Automatisierte Erkennung montagekritischer Merkmale aus technischen Zeichnungen: Analyse technischer Bestandszeichnungen zur automatisierten Überführung in Bilddaten sowie zur Lokalisierung und Extraktion relevanter Ansichten und Parameter. Dabei werden verschiedene Ansätze, darunter regelbasierte Verfahren, klassische Bildverarbeitung, YOLO, OCR und multimodale Modelle, verglichen und hinsichtlich ihrer Robustheit bei unterschiedlichen Zeichnungsqualitäten und Trainingsdaten untersucht.
• Entwicklung und Anwendung eines Modells zur Annotation technischer Dokumente: Sichtung und Strukturierung technischer Daten zur Entwicklung eines Annotationsschemas und Erstellung eines qualitätsgesicherten Datensatzes, inklusive Analyse der Label-Konsistenz und Datenqualität, um Baselines für nachgelagerte KI-Modelle bereitzustellen.

• Ausbildung: Sie studieren im Bereich Informatik, Produktionstechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Mechatronik oder ein vergleichbarer Studiengang.
• Know-How: Gute Kenntnisse in Python.
• Erfahrungen: Fundiertes Interesse und Grundverständnis in den Bereichen Machine Learning, Computer Vision, Datenverarbeitung und Automatisierung.
• Arbeitsweise: Eine selbstständige, strukturierte und analytische Arbeitsweise runden Ihr Profil ab
• Sprachen: Sehr gute Deutschkenntnisse.

Dauer: 5 - 6 Monate

Benötigte Unterlagen:

Bitte Anschreiben, Lebenslauf, aktuelle Immatrikulationsbescheinigung, Leistungsübersicht, Prüfungsordnung und ggf. eine gültige Arbeits-/ Aufenthaltserlaubnis der Bewerbung beifügen.

Vorteile für unsere Student:innen:

• Wahlweise Zimmer in unserer Studenten-WG sowie regelmäßiger Studentenstammtisch
• Attraktive Vergütung, Gleitzeitmodell und eine betriebseigene Kantine
• Kostenlose Teilnahme an Weiterbildungsprogrammen

Sie haben Fragen zum Bewerbungsprozess?
Carolin Walz

Sie haben fachliche Fragen zum Job?
Max-Heiner Birk