Komplexe Produktionsprozesse werden oft von Menschen überwacht, um Probleme (Produktform, Farbe, Oberfläche usw.) visuell zu erkennen. Die Automatisierung dieses Vorgangs durch den Einsatz einer industriellen Bilderkennungstechnologie bietet große Vorteile hinsichtlich der Kontinuität und Vergleichbarkeit der Ergebnisse.
Deine Aufgabe ist es, einen bestehenden Maschinendemonstrator um eine Lösung zur visuellen Qualitätsüberwachung zu erweitern. Du wählst eine geeignete Industriekamera aus und richtest sie ein. Anschließend recherchierst du geeignete Bildverarbeitungsbibliotheken, um die relevanten Merkmale aus den Kamerabildern zu extrahieren. Schließlich entwirfst und implementierst du eine Anwendung, die die Bilddaten nutzt, um die aktuelle Produktionsqualität durch Zählen von Gut- und Schlechtteilen zu überwachen.
Du solltest Erfahrung mit Bildverarbeitung und Programmierkenntnisse in mindestens einer gängigen Sprache (Java, Python, C++ usw.) haben. Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens sind ebenfalls hilfreich.