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Thema: "Automatisierung von Anlagenprozessen mit Robotic Process Automation" (Dauer: min. 6 Monate)
With our headquarters in Dresden, we are strategically located in the largest center of microelectronic industries in Europe. As the capital of the German state of Saxony, Dresden is at the heart of “Silicon Saxony”, a term used to describe the region and its hundreds of microelectronics businesses.
Maintaining strong, collaborative relationships with local manufacturing companies and world-renowned universities (e.g. TU Dresden and HTW), Dresden is also the center of our R&D activities.
In addition to its high density of outstanding research institutions, Dresden is also well known for its history, beautiful baroque architecture, and broad collection of fine arts.
}', 21='{type=list, value=[{id=31544187646, name='MScha'}]}', 22='{type=number, value=1}', 24='{type=string, value=Unser Hauptsitz befindet sich in Dresden, der Hauptstadt des deutschen Bundeslandes Sachsen. Dresden ist das Herzstück von „Silicon Saxony“, Sachsens größtem Hightechnetzwerk und Europas größtem Mikroelektronikstandort.
Wir pflegen enge Kooperationsbeziehungen zu lokalen Fertigungsunternehmen und zu weltweit anerkannten Universitäten der Region (z. B. TU Dresden und HTW), wodurch Dresden das Zentrum unserer F&E-Aktivitäten ist.
Neben seiner hohen Dichte an herausragenden Forschungseinrichtungen ist Dresden auch für seine Geschichte, seine wunderschöne Barockarchitektur und seine große Sammlung an bildender Kunst bekannt.
}', 25='{type=string, value=Dresden (Deutschland)}', 26='{type=string, value=Dresden Headquarters}', 27='{type=string, value=Dresden (Deutschland)}', 28='{type=string, value=Germany}', 29='{type=string, value=Manfred-von-Ardenne-Ring 6}', 30='{type=string, value=01099}', 31='{type=string, value=Saxony}'}]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.
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