BA/MA: »Generative Machine-Learning-Modelle zur Datensynthetisierung in der Produktion«
In der Produktion bietet der Einsatz von Deep Learning in Computer-Vision-Systemen großes Potenzial für Effizienz- und Qualitätssteigerungen, beispielsweise durch die Automatisierung visueller Qualitätskontrollen. Notwendige Trainingsdaten sind allerdings häufig nur in unzureichendem Umfang verfügbar oder in relevanten Klassen (z. B. Defektbilder) stark unterrepräsentiert. Zur Anreicherung von Trainingsdatensätzen mit synthetischen Daten besteht ein großes Potenzial in der Anwendung generativer Modelle (z. B. Generative Adversarial Networks oder Autoencoder). Trotz des Erfolgs in anderen Domänen ist die Anwendbarkeit generativer Modelle zur Datenerzeugung für industrielle Anwendungsfälle bisher weitestgehend unbekannt. Ziel der Abschlussarbeit ist es daher, die Anwendbarkeit generativer Modelle zur Datensynthetisierung anhand industrieller Datensätze zu untersuchen.
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Maximilian Motz M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Produktionsqualität
Telefon: +49 241 8904-449
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
Kennziffer: 46842 Bewerbungsfrist:
Stellensegment:
Training, Industrial, Learning, Machinist, Education, Human Resources, Manufacturing