Abschlussarbeit: Self-Supervised Learning zur Umgebungslichtkompensation von Hyperspektral Imaging
Karlsruhe, DE, 76131
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Fraunhofer-Gesellschaft
Die Fraunhofer-Gesellschaft mit Sitz in Deutschland ist eine der fĂŒhrenden Organisationen fĂŒr anwendungsorientierte Forschung. Im Innovationsprozess spielt sie eine zentrale Rolle â mit Forschungsschwerpunkten in zukunftsrelevanten...Das Fraunhofer-Institut fĂŒr Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB ist Europas gröĂtes Institut fĂŒr angewandte Forschung auf dem Gebiet der Bildgewinnung und -auswertung. In der Abteilung SichtprĂŒfsysteme (SPR) werden neue Technologien der multimodalen Bildgewinnung und intelligenten Bildauswertung entwickelt und in innovativen Systemen zur automatischen SichtprĂŒfung fĂŒr die Industrie umgesetzt.
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Was Du bei uns tust
Beschreibung
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Hyperspectral Imaging (HSI) ist eine SchlĂŒsseltechnologie bei der automatisierten Inspektion von Agrarprodukten. Sie erlaubt es, chemische und physikalische Eigenschaften von Materialien sichtbar zu machen â auch solche, die fĂŒr das menschliche Auge unsichtbar sind. So können z.âŻB. NĂ€hrstoffgehalte in Pflanzen oder QualitĂ€tsmerkmale von Lebensmitteln nicht-invasiv erkannt werden.
Unter Laborbedingungen mit konstanter Beleuchtung und standardisierter WeiĂreferenz ist HSI bereits etabliert. In realen Outdoor-Szenarien â wie sie z.âŻB. in der PrĂ€zisionslandwirtschaft oder bei autonomen Umweltmonitoringsystemen vorkommen â fĂŒhren jedoch stark schwankende Lichtbedingungen zu erheblichen Herausforderungen. Klassische Referenzmethoden stoĂen hier an ihre Grenzen. Diese Arbeit soll einen Beitrag leisten, HSI unter freiem Himmel robuster und praxistauglicher zu machen.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Verfahren zu entwickeln, das mittels zusĂ€tzlichem Umgebungslichtsensor und Machine Learning â insbesondere Self-Supervised Learning â eine automatische Umgebungslichtkompensation erlaubt. Die Methode soll unter realen Outdoor-Bedingungen validiert und mit konventionellen WeiĂreferenz-gestĂŒtzten Verfahren verglichen werden.
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Aufgabenstellung
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Im Rahmen dieser Arbeit soll zunĂ€chst ein Ăberblick ĂŒber bestehende Korrekturverfahren sowie Self-Supervised Learning-AnsĂ€tze in der hyperspektralen Bildverarbeitung erarbeitet werden. AnschlieĂend wird eine eigene Messkampagne mit einem Hyperspektralsensor und einem Umgebungslichtspektrometer durchgefĂŒhrt, um Daten unter variablen Lichtbedingungen zu erfassen. Basierend auf diesen Daten soll ein Self-Supervised Learning-Verfahren zur Umgebungslichtkorrektur aus der Literatur implementiert und ggf. weiterentwickelt werden. AbschlieĂend wird das entwickelte Verfahren evaluiert und quantitativ mit klassischen Methoden, die eine WeiĂreferenz verwenden, verglichen. Die Ergebnisse werden dokumentiert, methodisch reflektiert und wissenschaftlich aufbereitet.
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Was Du mitbringst
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Studienfach: Informatik, Mathematik, Physik, Elektrontechnik, Maschinenbau oder vergleichbare Fachrichtungen
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Programmierkenntnisse in Python
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Kenntnisse in Datenanalyse / Maschinellem Lernen sind von Vorteil
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Bereitschaft sich in neue Themengebiete einzuarbeiten sowie eine strukturierte Arbeitsweise
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Was Du erwarten kannst
- Flexible Arbeitszeiten: Dein Studium steht an erster Stelle â wir finden gemeinsam den passenden Rahmen.
- Individuelle Betreuung: Profitiere von unserer professionellen Begleitung bei der Erstellung deiner Abschlussarbeit.Â
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- Mobile Arbeit:Â Wenn du magst, kannst du aber auch in Karlsruhe vor Ort arbeiten.
- Ideale Lage: Nur wenige Minuten FuĂweg vom KIT-Campus SĂŒd und sehr gute Anbindung an den ĂPNV.
- Freiraum fĂŒr Ideen: Hohes MaĂ an Eigenverantwortung und die Möglichkeit, aktiv eigene Ideen einzubringen.
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Wir wertschĂ€tzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrĂŒĂen daher alle Bewerbungen â unabhĂ€ngig von Alter, Geschlecht, NationalitĂ€t, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und IdentitĂ€t. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante SchlĂŒsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber fĂŒr innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.Â
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Bei Fragen wende Dich an:Â
Benedikt Fischer, M. Sc.
E-Mail: benedikt.fischer@iosb.fraunhofer.de
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Fraunhofer-Institut fĂŒr Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSBÂ
Kennziffer:Â 79521Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Bewerbungsfrist:Â
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Tags: Computer Science Machine Learning Mathematics Python
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