[BA/MA] SA/DA: Objekterkennung mit lokalen Merkmalsdeskriptoren

[cyu]

am Forschungsbereich Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement, Abteilung Fertigungsmesstechnik, Gruppe Bildgebende Verfahren

SA/DA/Projektarbeit: Bauteilerkennung mit Hilfe von lokalen Merkmalsdeskriptoren am Beispiel von Wendeschneidplattenklassifikation

Ausgangssituation:
Durch schnelle und robuste Bauteilerkennung können die Werkstücke identifiziert werden und entsprechende Handhabungsgeräte und Montageeinrichtungen von Robotern nachgeführt werden.

Von dem Bildverarbeitungsaspekt zu sehen stellt Bauteilerkennung ein Problem der Muster-, Objekterkennung dar, für die eine Vielfalt von Verfahren existiert.

Aufgabenstellung:
Ein hoch aktuelles Thema zur Muster- und Objekterkennung sind die lokalen Merkmalsdeskriptoren.

Durch ihre fortschrittliche Leistung (invariant gegen Skalierung und Rotation, teilinvariant gegen Verdeckung sowie Änderung der Beleuchtung und Ansichtsaspekte), allgemeingültige Einsetzbarkeit und gute Erweiterbarkeit sowie Recheneffizienz lassen sich die lokalen Merkmalsdeskriptoren von den klassischen Lösungen wie Template-Matching, Histogramm-Verfahren und Eigenraumverfahren hervorheben.

Hierbei wird von detektierten relevanten Punkte/lokalen Regionen in dem Prüfbild ausgegangen, von denen die Merkmale mittels eines mathematischen Operators extrahiert werden.

Um das Bauteil zu identifizieren, wird meistens die Differenz, z. B. euklidischer Abstand, zwischen den Merkmalsvektoren des Test- und Referenzbauteils als Maß der Ähnlichkeit berechnet.

Im Rahmen dieser Arbeit sollen verschiedene Ansätze der lokalen Merkmalsdeskriptoren zur Inline-Prüfung von Wendeschneidplatten untersucht werden. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf der Entwicklung eines leistungsfähigen Algorithmus zur robusten Extraktion der lokalen Merkmale und soliden Klassifikation der Schneidplatten.

Mögliche Aufgaben:
- Literaturrecherche lokale Merkmalsdeskriptoren
- Implementierung verschiedener Verfahren von lokalen Merkmalsdeskriptoren wie Moment-basiert, SIFT-basiert, Transformationsbasiert (Fourier-, Wavelet-Transformation) usw.
- Evaluierung der Performanz von verschiedenen Methoden

Projektarbeit für BA:
Im Rahmen dieser Arbeit wird auch die Möglichkeit zur einen gemeinsamen Bearbeitung durch max. 3 Studenten (mit 20% des Arbeitsvolumens als Teamarbeit) als Projektarbeit gegeben.
Voraussetzungen:
– Informatik- oder Elektrotechnikstudenten
– Interesse an Bildverarbeitung

Geboten wird:
– Abgegrenzte Aufgabenstellung, schnelle Bearbeitung möglich
– Praxisorientierte Aufgabe
– Erfahrung mit Bildverarbeitung

Weitere Infos zu diesem Job-Angebot sind unter http://www.wzl.rwth-aachen.de/de/847773 ... 4c9b67.htm zu finden.

Fragen bitte an:

Email: Y.Cai@wzl.rwth-aachen.de
Te.: 0241/80-27337