Bitte pünktlich erscheinen. Im Anschluss (ab ca. 11 Uhr) praktische Feuerlöschübung im Außenbereich hinter dem SFG-Gebäude, Platz Emmy-Noether-Straße. Die Teilnehmenden werden gebeten, auf wetterfeste Kleidung und festes Schuhwerk zu achten, da die Feuerlöschübung draußen stattfindet.

Anmeldung unter: [[Link folgt bald an dieser Stelle!!!]]

Informationen und Networking für Outgoings des FB04

Begrüßung aller neuen Studierenden des Fachbereichs Produktionstechnik - Maschinenbau & Verfahrenstechnik (FB04)

Informationsveranstaltung zur Planung, Anmeldung und Anfertigung der Abschlussarbeit in den Studiengängen des Fachbereichs Produktionstechnik

Einführungs- und Informationsveranstaltung für den Bachlorstudiengang Systems Engineering. Inhalte sind vor allem Infos zu Aufbau und Struktur, zu den zu beachtenden Regularien (Stud.IP, Prüfungsanmeldungen (PABO) sowie Allgemeines (StugA, Campus, Mensa, etc.).

Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende des Studiengangs Systems Engineering, die bereits am Grundlagenlabor der Elektrotechnik für Systems Engineering teilgenommen haben, offiziell über Pabo zur Prüfung angemeldet waren und die Prüfung nicht bestanden haben.

Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende des Studiengangs Systems Engineering, die bereits am Grundlagenlabor der Elektrotechnik für Systems Engineering teilgenommen haben, offiziell über Pabo zur Prüfung angemeldet waren und die Prüfung nicht bestanden haben.

Weitere Hinweise, s. http://www.bik.uni-bremen.de/lehre_01.php

Lerninhalte:

• Grundschema des Messens und SI-Basiseinheiten
• Messabweichung, Messunsicherheit und vollständiges Messergebnis (GUM)
• Grundlagen elektrischer Messtechnik (Strom-/Spannungs-/Widerstandsmessung, AD/DA-Umsetzer, OPV-Schaltungen)
• Messung von Zeit und Frequenz sowie mechanischer, thermischer und optischer Größen
• Messsystemtheorie und Messbarkeitsgrenzen (Methode der kleinsten Quadrate)

Die Einteilung der Laborgruppen und -termine erfolgt über StudIP und wird im Rahmen einer Einführungsveranstaltung am (in der Regel) ZWEITEN Donnerstag der Vorlesungszeit im Sommersemester um 14:00 Uhr (s.t.), BIMAQ, endgültig festgelegt. Die Teilnahme an diesem Termin ist Pflicht und Voraussetzung für die Teilnahme an den Laboren. Weitere Informationen zum Labor und den Terminen stehen nach Anmeldung zu dieser Veranstaltung in StudIP zur Verfügung.

Das Fertigungstechnik-Labor befasst sich mit Aspekten unterschiedlicher Fertigungsprozesse, stellt Zusammenhänge zwischen Prozesseingangsgrößen und typischen Ausgangsgrößen her und gibt Einblicke in die Prozessüberwachung und -bewertung. Anhand von sechs Laborteilen (CNC-Steuerungstechnik, Prozessgrößen beim Schleifen, Kenngrößen beim Drehen, Wälzfräsen, Fertigungsmesstechnik, Flach-Längswalzen) werden die, in einem begleitenden Skript dargelegten, Inhalte vertieft und in praktischen Übungen an Maschinen und Anlagen verständlich gemacht.
Voraussetzungen für die Teilnahme am Labor sind die intensive Befassung mit dem Skript und das Bestehen des Eingangstests.

Hinweis für Studierende im Bachelor Berufliche Bildung – Mechatronik: Gemäß Studienverlaufsplan werden in diesem Modul insgesamt 6 CP absolviert. Bitte melden Sie sich hierfür im WiSe in dieser Veranstaltung an. Das dazugehörige Fertigungstechnik-Labor (VAK Nr. 04-26-KA-004) kann sowohl im WiSe als auch im SoSe besucht werden.

Bitte pünktlich erscheinen. Im Anschluss (ab ca. 11 Uhr) praktische Feuerlöschübung im Außenbereich hinter dem SFG-Gebäude, Platz Emmy-Noether-Straße. Die Teilnehmenden werden gebeten, auf wetterfeste Kleidung und festes Schuhwerk zu achten, da die Feuerlöschübung draußen stattfindet.

Anmeldung unter: [[Link folgt bald an dieser Stelle!!!]]

Informationen und Networking für Outgoings des FB04

Begrüßung aller neuen Studierenden des Fachbereichs Produktionstechnik - Maschinenbau & Verfahrenstechnik (FB04)

Informationsveranstaltung zur Planung, Anmeldung und Anfertigung der Abschlussarbeit in den Studiengängen des Fachbereichs Produktionstechnik

Einführungs- und Informationsveranstaltung für den Bachlorstudiengang Systems Engineering. Inhalte sind vor allem Infos zu Aufbau und Struktur, zu den zu beachtenden Regularien (Stud.IP, Prüfungsanmeldungen (PABO) sowie Allgemeines (StugA, Campus, Mensa, etc.).

Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende des Studiengangs Systems Engineering, die bereits am Grundlagenlabor der Elektrotechnik für Systems Engineering teilgenommen haben, offiziell über Pabo zur Prüfung angemeldet waren und die Prüfung nicht bestanden haben.

Diese Veranstaltung richtet sich an Studierende des Studiengangs Systems Engineering, die bereits am Grundlagenlabor der Elektrotechnik für Systems Engineering teilgenommen haben, offiziell über Pabo zur Prüfung angemeldet waren und die Prüfung nicht bestanden haben.

Für Studierende des Vollfachs Informatik, Systems Engineering, Wirtschaftinformatik, Mathematik und Industriemathematik. Für Studierende der Digitalen Medien, Komplementärfach Informatik und Berufliche Bildung - Mechatronik gibt es die Veranstaltung Grundlagen der Programmierung.
Die Übungen finden im MZH in der Ebene 0 statt. Der Übungsbetrieb startet in der 2. Semesterwoche.

Die Kenntnisse aus dem Propädeutikum C/C++ werden vorausgesetzt.

Weitere Hinweise, s. http://www.bik.uni-bremen.de/lehre_01.php

Lerninhalte:

• Grundschema des Messens und SI-Basiseinheiten
• Messabweichung, Messunsicherheit und vollständiges Messergebnis (GUM)
• Grundlagen elektrischer Messtechnik (Strom-/Spannungs-/Widerstandsmessung, AD/DA-Umsetzer, OPV-Schaltungen)
• Messung von Zeit und Frequenz sowie mechanischer, thermischer und optischer Größen
• Messsystemtheorie und Messbarkeitsgrenzen (Methode der kleinsten Quadrate)

Die Einteilung der Laborgruppen und -termine erfolgt über StudIP und wird im Rahmen einer Einführungsveranstaltung am (in der Regel) ZWEITEN Donnerstag der Vorlesungszeit im Sommersemester um 14:00 Uhr (s.t.), BIMAQ, endgültig festgelegt. Die Teilnahme an diesem Termin ist Pflicht und Voraussetzung für die Teilnahme an den Laboren. Weitere Informationen zum Labor und den Terminen stehen nach Anmeldung zu dieser Veranstaltung in StudIP zur Verfügung.

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-bs.pdf

Die "Hauptveranstaltung" Datenbanksysteme mit 6 CP geht bis Ende Dezember und
die 3CP Ergänzung Datenbanksysteme beginnt im Januar.
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-dbs.pdf

Lerninhalte:
• Anwendungsbereiche, Prozesse und Methoden der Automatisierungstechnik für die Produktion
• Boolesche Algebra, Fuzzy Logik und Neuronale Netze
• Automatisiertes Messen und Steuern
• Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS)
• Anwendung von MATLAB für automatisierungstechnische Fragestellungen

Lerninhalte:

• Abgrenzung Maß-, Form-, Welligkeits- und Rauheitsabweichung
• Messprinzipien der geometrischen Messtechnik
• Aufbau und Komponenten von Geometrie-Messgeräten
• Auswertung geometrischer Messdaten, Approximationsmethoden
• Messunsicherheit, Kalibrierung, Abnahme, Normale
• Labore zur Koordinatenmesstechnik, Streifenprojektion, Oberflächen-Messtechnik

Schwerpunkt: SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-isec.pdf

Vorgestellt werden ausgewählte Forschungsarbeiten mit messtechnischem Bezug, insbesondere die Anwendung von Messsystemen in Fertigungs-, Materialcharakterisierungs- und Strömungsprozessen, bei Windenergieanlagen und in der Medizin.
Im Fokus stehen dabei Methoden und Anwendungen der optischen In-Prozess-Messtechnik, thermografischen Messtechnik, Strömungsmesstechnik, Geometriemesstechnik, Rauheitsmesstechnik und Verzahnungs- bzw. Getriebemesstechnik. Hierzu zählen beispielsweise die Modellierung und Simulation von Messsystemen, die Identifikation von Unschärferelationen und Messbarkeitsgrenzen sowie der Einsatz von optischen High-Speed-Messsystemen oder Multi-Sensor-Systemen.

In der Vorlesung Präzisionsbearbeitung 2 werden Aspekte aus der Schleiftechnik aufgegriffen und vertieft. Die schleifende Bearbeitung am Ende einer Prozesskette ist industriell äußerst weit verbreitet, ist ausschlaggebend für die wesentlichen Qualitätsmerkmale eines Bauteils und zählt zu den wirtschaftlichsten End- und Feinbearbeitungsverfahren.
"Ich möchte Ihnen in der Vorlesung eine Vorstellung von diesem komplexen und sehr variantenreichen Prozess vermitteln, Ihr Verständnis für die Wirkzusammenhänge wecken und Sie befähigen das Erlernte auf andere fertigungstechnische Prozesse zu übertragen." Die Veranstaltung kann völlig unabhängig von "Präzisionsbearbeitung 1" besucht werden - beide Veranstaltungen ergänzen sich, bauen aber nicht aufeinander auf.

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ra.pdf

Schwerpunkt: VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-sdv.pdf

• Was macht Sensordaten anders als anderen Daten?
• Kamera, Mikrophon, Inertialsensor als drei wichtige Sensoren und was sie messen
• Algorithmen zur Analyse von Sensordaten (z.B. Fouriertransformation, Sprachmerkmale, farbgetriebene BV, Filte, Houghtransformation, Bewegungsmerkmale, Klassifizierungsalgorithmen)
• Entwicklungs- und Evaluationsmethoden für Systeme mit Sensordaten
• Bayesschätzer und -filter

Die Vorlesung wird als Video zur Verfügung gestellt. In den Präsenzterminen wird der Stoff wiederholt und eingeübt. Dazu gibt es unbenotete Hausaufgaben als Vorbereitung. Die Prüfungsleistung ist eine Klausur.

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-bs.pdf

Die "Hauptveranstaltung" Datenbanksysteme mit 6 CP geht bis Ende Dezember und
die 3CP Ergänzung Datenbanksysteme beginnt im Januar.
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-dbs.pdf

Lerninhalte:
• Anwendungsbereiche, Prozesse und Methoden der Automatisierungstechnik für die Produktion
• Boolesche Algebra, Fuzzy Logik und Neuronale Netze
• Automatisiertes Messen und Steuern
• Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS)
• Anwendung von MATLAB für automatisierungstechnische Fragestellungen

Lerninhalte:

• Abgrenzung Maß-, Form-, Welligkeits- und Rauheitsabweichung
• Messprinzipien der geometrischen Messtechnik
• Aufbau und Komponenten von Geometrie-Messgeräten
• Auswertung geometrischer Messdaten, Approximationsmethoden
• Messunsicherheit, Kalibrierung, Abnahme, Normale
• Labore zur Koordinatenmesstechnik, Streifenprojektion, Oberflächen-Messtechnik

Schwerpunkt: SQ
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-isec.pdf

Vorgestellt werden ausgewählte Forschungsarbeiten mit messtechnischem Bezug, insbesondere die Anwendung von Messsystemen in Fertigungs-, Materialcharakterisierungs- und Strömungsprozessen, bei Windenergieanlagen und in der Medizin.
Im Fokus stehen dabei Methoden und Anwendungen der optischen In-Prozess-Messtechnik, thermografischen Messtechnik, Strömungsmesstechnik, Geometriemesstechnik, Rauheitsmesstechnik und Verzahnungs- bzw. Getriebemesstechnik. Hierzu zählen beispielsweise die Modellierung und Simulation von Messsystemen, die Identifikation von Unschärferelationen und Messbarkeitsgrenzen sowie der Einsatz von optischen High-Speed-Messsystemen oder Multi-Sensor-Systemen.

Simulationen gewinnen in Produktion und Logistik zunehmend an Bedeutung, um das dynamische Zusammenspiel einzelner Systemelemente verstehen und analysieren zu können. In dieser Veranstaltung werden die Grundlagen für die Modellierung, Simulation und Analyse logistischer Systeme vermittelt. Neben einer Einführung in die verschiedenen Modelltypen werden die Funktionen ereignisdiskreter Simulationen sowie das Vorgehen bei Modellierung, Validierung und Verifikation thematisiert. Darüber hinaus werden die Versuchsplanung, die Outputanalyse und die Optimierung alternativer Systemkonfigurationen im Detail behandelt. Begleitet wird die Vorlesung durch Laborübungen, in denen Studierende die Möglichkeit haben, die Veranstaltungsinhalte aktiv anzuwenden.

In der Vorlesung Präzisionsbearbeitung 2 werden Aspekte aus der Schleiftechnik aufgegriffen und vertieft. Die schleifende Bearbeitung am Ende einer Prozesskette ist industriell äußerst weit verbreitet, ist ausschlaggebend für die wesentlichen Qualitätsmerkmale eines Bauteils und zählt zu den wirtschaftlichsten End- und Feinbearbeitungsverfahren.
"Ich möchte Ihnen in der Vorlesung eine Vorstellung von diesem komplexen und sehr variantenreichen Prozess vermitteln, Ihr Verständnis für die Wirkzusammenhänge wecken und Sie befähigen das Erlernte auf andere fertigungstechnische Prozesse zu übertragen." Die Veranstaltung kann völlig unabhängig von "Präzisionsbearbeitung 1" besucht werden - beide Veranstaltungen ergänzen sich, bauen aber nicht aufeinander auf.

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ra.pdf

Schwerpunkt: VMC
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-sdv.pdf

• Was macht Sensordaten anders als anderen Daten?
• Kamera, Mikrophon, Inertialsensor als drei wichtige Sensoren und was sie messen
• Algorithmen zur Analyse von Sensordaten (z.B. Fouriertransformation, Sprachmerkmale, farbgetriebene BV, Filte, Houghtransformation, Bewegungsmerkmale, Klassifizierungsalgorithmen)
• Entwicklungs- und Evaluationsmethoden für Systeme mit Sensordaten
• Bayesschätzer und -filter

Die Vorlesung wird als Video zur Verfügung gestellt. In den Präsenzterminen wird der Stoff wiederholt und eingeübt. Dazu gibt es unbenotete Hausaufgaben als Vorbereitung. Die Prüfungsleistung ist eine Klausur.

Diverse Lehrprojekt-Themen, s. https://www.uni-bremen.de/iat/ag-prof-dr-ing-michels/stud-arbeiten-student-projects
Beginn: jedes WiSe und SoSe22
Gruppengröße: kann in Abstimmung mit dem Tutor festgelegt werden
Projektauftakt: fortlaufend
Anmeldung jederzeit bei: michelsprotect me ?!iat.uni-bremenprotect me ?!.de

Anmeldung im Stud.IP bis: November 2025
Projektauftakt am: WiSe 25/26
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)

Optische Linsen werden eingesetzt, um die Ausrichtung von Licht (optischer Strahlung) zu steuern. Durch die Brechung der Lichtstrahlen an den Grenzflächen von Linsen, werden die Strahlen entweder auf einen Punkt fokussiert oder nach außen gestreut.
Der Einsatz optischer Linsen ist vielfältig. Sie finden u. a. Verwendung in Fotokameras, Handys, Lupen, Mikroskopen, Teleskopen sowie im industriellen Bereich der Fertigungsverfahren (Belichtung) oder Prozess- und Messtechnik (Spektroskopie).
Im Rahmen der ausgeschriebenen Arbeit sollen unterschiedliche optische Linsen mittels 3D-Druck hergestellt und deren Eigenschaften untersucht werden. Zum Einsatz kommt hierbei das Stereolithografie-Verfahren (SLA), welches 3D-Druckkomponenten aus flüssigem Kunstharz herstellt. Insbesondere die Nachbearbeitung der Linsen spielt eine entscheidende Rolle, um die optischen Eigenschaften zu verbessern. Unterschiedliche Fertigungsverfahren sollen hierbei untersucht und deren Vor- und Nachteile bewertet werden.

Diverse Lehrprojekt-Themen, s. https://www.uni-bremen.de/iat/ag-prof-dr-ing-michels/stud-arbeiten-student-projects
Beginn: jedes WiSe und SoSe22
Gruppengröße: kann in Abstimmung mit dem Tutor festgelegt werden
Projektauftakt: fortlaufend
Anmeldung jederzeit bei: michelsprotect me ?!iat.uni-bremenprotect me ?!.de

Projektauftakt am: nach Vereinbarung
max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson: Till Kunkel (kunkel@bime.de)

In der Entwicklung vollständig autonomer Produktionsanlagen bildet der prozesssichere Einsatz von kollaborativen Roboterarmen eine wichtige Schnittstelle zwischen geschlossenen Fertigungseinrichtungen und Fördertechnik.
Die Entwicklung einer solchen Schnittstelle ist das Ziel dieses Systemtechnik-Projektes. Hierfür soll mithilfe eines kollaborativen Roboters (UR 5) eine adaptive Bauteilentnahme aus einem FDM-Drucker entwickelt und realisiert werden.
Im Rahmen dieses Projekts werden folgende Inhalte umgesetzt:
• Konzeption und Entwicklung eines automatisierten Entnahmesystems für FDM-Drucker
• Implementierung einer flexiblen Greifstrategie zur Entnahme verschieden geformter Druckteile
• Entwicklung und Integration einer Qualitätsprüfung mittels Stereokamera zur Fehlererkennung
• Testdurchführung zur Validierung der Entnahme- und Prüfgenauigkeit
• Bewertung des Gesamtsystems anhand von Funktionalität und Effizienz

Anmeldung im Stud.IP bis: 28.04.2025
Projektauftakt am: 05.05.2025
max. Gruppengröße: 2-5
Ansprechperson:
1) Axel Börold M. Sc., borprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de
2) Jannik Liebchen, lieprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de

In der Logistik werden Objekte wie Paletten, Pakete, Gabelstapler und verschiedene Hindernisse und Personen identifiziert, geortet und verfolgt. Zu diesem Zweck werden 2D- und 3D-Laserscanner, Tiefenkameras auf Basis einer Stereo-, strukturiertem Licht- und Time-of-Flight-Kamera sowie klassische 2D-Sensorik mit KI-Bildverarbeitungsmethoden eingesetzt werden.

Im Lehrprojekt soll eine Software entwickelt werden, die die Daten aus den Sensoren einliest, die Algorithmen anwendet und die Genauigkeit dieser Verfahren anhand eines OptiTrack Motion Capture Systems analysiert.

Der genaue Umfang, der Inhalt der Aufgaben und der Anteil des Projektmanagements werden zu Beginn des Projekts anhand der Anzahl der Teilnehmer und des jeweiligen Projekttyps festgelegt.

Anmeldung im Stud.IP bis: April 2025
Projektauftakt am: SoSe25
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Marvin Walther (mwalther@uni-bremen.de)

Projektbeschreibung (inhaltlich, max. 1 DIN A4-Seite) Der andauernde AI Boom wurde maßgeblich von der Neuentwicklung der Transformer-Architektur vorangetrieben. Diese neuronalen Netze bilden die Grundlage von aktuellen Large Language Models wie GPT und sind in diesem Aufgabengebiet performanter als ihre Vorgänger, die auf rekurrenten neuronalen Netzen oder CNNs basieren.
Auch in andere Gebiete erhalten Transformer Einzug, so z. B. in die Verarbeitung akustischer Signale wie Geräusche oder Musik.
In diesem Projekt soll untersucht werden, wie Transformer zur Verarbeitung vibroakustischer Signale eingesetzt werden können, um ein zerstörungsfreies Structural Health Monitoring zu ermöglichen. Die Klassifikationsaufgabe besteht darin, Signalquellen in einem Plattenmaterial zu detektieren, lokalisieren und differenzieren. Die nötigen Daten sollen dabei in einem Versuchsaufbau eigenständig aufgenommen werden.
Erfahrungen im Umgang mit Python und PyTorch (Mit Lightning) sind erwünscht, Kenntnisse im Bereich Körperschall von Vorteil.

Projektauftakt am: Nach Vereinbarung
max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Johannes Arndt (arndt@bime.de)

Im Rahmen dieses Systemtechnikprojekts soll ein FDM-Druckaufsatz für einen kollaborativen Roboter (Universal Robots) entwickelt, konstruiert und implementiert werden. Neben der grundlegenden FDM-Druckfunktion ist eine Erweiterung vorgesehen, die das gezielte Einsetzen und „Umdrucken“ externer Bauteile (z. B. Muttern oder Rohre) während des additiven Fertigungsprozesses ermöglicht.
Durch die Integration externer Bauteile können großvolumige Strukturen schneller realisiert werden. Gleichzeitig wird es durch die Kombination von unterschiedlichen Materialien möglich die Haltbarkeit der Strukturen massiv zu steigern und den Einsatz von Stützstrukturen zu minimieren.

Ansprechperson: René Reimann, rreimannprotect me ?!ialb.uni-bremenprotect me ?!.de

Im Rahmen eines Forschungsprojekts arbeitet das IALB an der Vernetzung von Batteriespeichern und Umrichtersystemen über 5G und Cloud-Systemen. In Rahmen dieses Projekts wird die Cloud-Plattform des National 5G Energy Hub (N5GEH) verwendet. Die Batteriespeicher und Umrichtersysteme übertragen diverse Sensordaten an die Cloud-Plattform. Die erfassten Daten aus den verschiedenen Systemen sollen in der Cloud-Plattform anschließend analysiert und visualisiert werden. Allerdings steht für die Übertragung der Sensordaten von den Systemen in die Cloud nur eine begrenzte Bandbreite zur Verfügung, sodass vor der Übertragung eine Datenreduktion stattfinden muss.

In dieser Arbeit sollen intelligente Algorithmen entwickelt werden, die dazu dienen die Datenmenge zu reduzieren. Als ersten Schritt sollen die Daten aus einem realen Batteriespeicher mit Umrichter analysiert werden und Möglichkeiten zur Datenreduktion bestimmt werden. Dies könnte beispielsweise bedeuten, dass bestimmte Signale nur bei bestimmten Schaltvorgängen hochaufgelöst übertragen werden oder Werte, die innerhalb einer bestimmten Toleranz bleiben, nur mit einer geringen Frequenz zu übertragen. Anschließend sollen die Algorithmen zur Datenreduktion in ein bestehendes Softwareprojekt zur Kommunikation mit der Cloud-Plattform implementiert werden. Abschließend soll die entwickelte Software anhand der realen Messdaten verifiziert werden.

Es sollen folgende Aufgaben erledigt werden:
• Einarbeitung in die bestehende Architektur und Software
• Analyse der realen Messdaten und Entwicklung von Algorithmen zur Datenreduktion
• Implementierung der entwickelten Algorithmen in das bestehende Softwareprojekt
• Verifikation der entwickelten Software mit realen Messdaten

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.04.2025
Projektauftakt am: 06.05.2025
max. Gruppengröße: 4 Personen
Ansprechperson: Tajim Md Hasibur Rahman, t.rahmanprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Oberflächen mit säulenförmigen Nanostrukturen weisen viele nützliche Eigenschaften auf und gelten als neuartiges Metamaterial. Diese Oberflächen werden mittels Nanoimprint-Lithografie hergestellt. Jede Nanosäule hat einen Durchmesser von ca. 100 nm, was unterhalb der Beugungsgrenze liegt, und ist gitterförmig angeordnet. Bei der industriellen Herstellung von Nanooberflächen entstehen durch Vibrationen während der Formgebung Defekte. Ein schnelles und robustes optisches Detektionssystem auf Basis von Lichtstreuung wurde realisiert, das defekte Nanostrukturen unterhalb der Beugungsgrenze erkennen kann. Der Versuchsaufbau für dieses Messprinzip umfasst eine Laserlichtquelle und einen Lichtdetektor zur Erfassung des gestreuten Lichts. Im Rahmen dieses Projekts wird der Versuchsaufbau für das zugrundeliegende Messprinzip entworfen und implementiert. Die Spezifikationen für Lichtquelle und Lichtdetektor werden finalisiert. Der Versuchsaufbau soll über Funktionen zur prozessbegleitenden Defekterkennung verfügen, d. h. er soll in der Inline-Produktion einsetzbar sein. Zur Steuerung des Gesamtsystems des Aufbaus muss ein Mikrocontroller programmiert und implementiert werden. Ein Rückkopplungssystem muss entwickelt und implementiert werden, um die Streulichtdaten kontinuierlich aufzuzeichnen und zu analysieren. Steuerungselemente wie Schrittmotoren können zur Steuerung des Aufbaus eingesetzt werden, um die zu untersuchende Probe gezielt anzusteuern. Das Endergebnis dieses Projekts ist die experimentelle Erkennung defekter Nanosäulenproben. Die erforderlichen Trainingsdaten werden bereitgestellt.

Anmeldung im Stud.IP bis: Mai 2025
Projektauftakt am: SoSe 2025
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)

Optische Linsen werden eingesetzt, um die Ausrichtung von Licht (optischer Strahlung) zu steuern. Durch die Brechung der Lichtstrahlen an den Grenzflächen von Linsen, werden die Strahlen entweder auf einen Punkt fokussiert oder nach außen gestreut.
Der Einsatz optischer Linsen ist vielfältig. Sie finden u. a. Verwendung in Fotokameras, Handys, Lupen, Mikroskopen, Teleskopen sowie im industriellen Bereich der Fertigungsverfahren (Belichtung) oder Prozess- und Messtechnik (Spektroskopie).
Im Rahmen der ausgeschriebenen Arbeit sollen unterschiedliche optische Linsen entworfen und mithilfe einer Raytracing-Software simuliert werden. Durch eine oder mehrere optische Komponenten soll so optische Strahlung gebündelt und auf einen Punkt konzentriert werden. Hierzu sollen die Linsen konzipiert und deren Verhalten mittels Software simuliert werden. Neben den optischen Eigenschaften spielen zudem weitere Faktoren, wie mechanische Belastbarkeit und Verbaubarkeit, eine Rolle bei der Auslegung des optischen Systems. Durch anschließende praktische Tests sollen die Simulationsergebnisse überprüft werden. Abschließend erfolgt die Dokumentation der Ergebnisse.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.04.
Projektauftakt am: 12.05.
max. Gruppengröße: 5
Ansprechperson: Dirk Schweers, serprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de

Im Rahmen dieses Lehrprojekts soll die Funktionsweise eines bestehenden kognitiven Assistenzsystems für die Werkerführung analysiert werden. Auf Basis dieser Analyse werden Alternativen zu zentralen Systemkomponenten ermittelt und priorisiert. Anschließend sollen ausgewählte Elemente gezielt überarbeitet werden. Ziel ist es, die Leistungsfähigkeit des Systems durch den Einsatz moderner Technologien zu verbessern und neue Ansätze für die visuelle Inspektion zu evaluieren. Die Projektinhalte sind breit gefächert, sodass Studierende mit unterschiedlichen Kenntnisständen und Workloads aktiv mitwirken können.
Mögliche Projektinhalte:
1. Systemanalyse und Bestandsaufnahme
o Untersuchung der bestehenden Systemarchitektur und der eingesetzten Technologien.
o Analyse der aktuellen Methoden zur Objekterkennung und Handgestenerkennung.
2. Evaluation alternativer Kameratechnologien
o Vergleich verschiedener Sensortechnologien hinsichtlich Auflösung, Lichtempfindlichkeit und Eignung für den Einsatz im Assistenzsystem.
o Untersuchung der Integration neuer Kamera- und Sensormodule in das bestehende System.
3. Optimierung der Methoden zur Objekterkennung und Handgestenerkennung
o Überprüfung bestehender Algorithmen auf Genauigkeit, Robustheit und Echtzeitfähigkeit.
o Implementierung und Test alternativer Verfahren, z. B. tiefenlernbasierter Methoden oder hybrider Ansätze.
4. Einsatz neuer Algorithmen und visueller LLMs
o Analyse des Potenzials großskaliger visueller Sprachmodelle (LLMs) für die Bild- und Gesteninterpretation.
o Untersuchung, inwiefern multimodale Modelle zur Verbesserung der Assistenzfunktionen beitragen können.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.04.2025
Projektauftakt am: 12.05.2025
max. Gruppengröße: 4 Personen
Ansprechperson: Jannik Liebchen, lieprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de

Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer Methode zur intuitiven Sprachsteuerung von Montagerobotern in einer No-Code-Umgebung. Mensch-Roboter-Kollaboration spielt eine zunehmend wichtige Rolle in der industriellen Produktion, und eine sprachbasierte Steuerung kann die Interaktion erheblich vereinfachen. Daher soll eine Softwarelösung entwickelt werden, die Sprachbefehle erkennt, interpretiert und ein klares Feedback an den Nutzer zurückgibt. Nach einer Analyse bestehender Sprachverarbeitungstechnologien und Robotik-Anwendungen wird ein Prototyp implementiert, der eine präzise Erkennung von Befehlen ermöglicht. Anschließend wird die Lösung in eine No-Code-Umgebung integriert, sodass auch Nutzer ohne Programmierkenntnisse Roboter intuitiv steuern können.

Anmeldung im Stud.IP bis: 01.05.2025
Projektauftakt am: SoSe 25
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Felix Cordes, fcordesprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de

Wasserstoff gilt als Schlüsseltechnologie und ist mittlerweile unabdingbar auf dem Weg hin zu einer klimaneutralen Zukunft. Die Speicherung von Wasserstoff ist dabei eine große Herausforderung. Eine Möglichkeit ist die Speicherung des Wasserstoffs in flüssiger Form in speziell dafür ausgelegten Faserverbundtanks. Die Tanks sind dabei enormen Belastungen durch die niedrige Temperatur des flüssigen Wasserstoffs und den hohen Temperaturgradienten beim Befüllen der Tanks ausgesetzt. Temperaturbedingte Spannungen im Material können dabei zu einer Rissbildung und Rissausbreitung führen, was in einer Undichtigkeit des Tanks resultiert. Unkontrolliert austretender Wasserstoff wird dann zu einer großen Gefahr.
Die Anfälligkeit der Tanks für mechanische Beschädigungen macht eine Strukturüberwachung sinnvoll. Diese Überwachung kann akustisch durchgeführt werden. Dabei werden jedoch hohe Anforderungen an das Überwachungssystem gestellt. Zum einen sind hierbei die auftretenden mechanischen Belastungen zu beachten. Zum anderen treten temperaturbedingte Veränderungen in der Schallausbreitung und der Charakteristik der verwendeten Sensorik auf. Letzteres ist Forschungsschwerpunkt für das ausgeschriebene Vorhaben.
Speziell soll das Verhalten verschiedener experimenteller Aufbauten bei unterschiedlichen Temperaturen untersucht werden. Die Aufbauten bestehen dabei aus genormten Zugprobenkörpern eines Faserverbundwerkstoffes. Auf diesen sind verschiedene Schallwandler integriert und appliziert. In einer Klimakammer kann der gesamte Aufbau dann auf verschiedene Temperaturen gekühlt bzw. erhitzt werden und die Ausbreitung verschiedener Schallsignale sowie das Empfindlichkeitsverhalten der Sensorik untersucht werden.

Anmeldung im Stud.IP bis: November 2025
Projektauftakt am: WiSe25-26
Ansprechperson: Marvin Walther (mwalther@uni-bremen.de)

Der andauernde AI Boom wurde maßgeblich von der Neuentwicklung der Transformer-Architektur vorangetrieben. Diese neuronalen Netze bilden die Grundlage von aktuellen Large Language Models wie GPT und sind in diesem Aufgabengebiet performanter als ihre Vorgänger, die auf rekurrenten neuronalen Netzen oder CNNs basieren.
Auch in andere Gebiete erhalten Transformer Einzug, so z. B. in die Verarbeitung akustischer Signale wie Geräusche oder Musik.
In diesem Projekt soll untersucht werden, wie Transformer zur Verarbeitung vibroakustischer Signale eingesetzt werden können, um ein zerstörungsfreies Structural Health Monitoring zu ermöglichen. Die Klassifikationsaufgabe besteht darin, Signalquellen in einem Plattenmaterial zu detektieren, lokalisieren und differenzieren. Die nötigen Daten sollen dabei in einem Versuchsaufbau eigenständig aufgenommen werden.

Anmeldung im Stud.IP bis: Nach Absprache
Projektauftakt am: Nach Absprache
Ansprechperson: Marius Meiswinkel (mmeiswinkel@ialb.uni-bremen.de)

In diesem Projekt soll eine moderne Benutzeroberfläche für Prüfstände am Institut für Antriebssysteme, Leistungselektronik und Bauelemente entworfen werden.

Das Ziel des Projekts ist es, eine modere modulare Benutzeroberfläche und Steuerung zu entwickeln, in der Maschinenparameter angepasst und Messdaten visualisiert werden können.

Die Studierenden sollen sich zunächst mit den vorhandenen Systemen und Schnittstellen vertraut machen und ein Konzept entwickeln, wie eine solche Benutzeroberfläche realisiert werden kann. Als Basis kommt hierfür bspw. ein Raspberry Pi mit einem Touchscreen in Frage. Die Software soll in der Lage sein, verschiedene Prüfstände über Feldbus-Systeme und Netzwerke ansprechen zu können und von Messsystemen Daten zu sammeln und zu verarbeiten.

Neben der Benutzeroberfläche soll auch eine modulare Bibliothek/Implementierung für die Steuerung der Prüfstände entwickelt werden.
Während eine Steuerung von kommerziellen Umrichtern meist direkt vom Hersteller spezifiziert wird, gibt es an den Prüfständen auch Prototypen, die speziell auf die Hardware abgestimmt sind. Hierfür sollen im Rahmen des Projekts modulare Bibliotheken entwickelt werden, sodass möglichst alle Prüfstände mit dem neuen System gesteuert werden können.
Zur Vereinfachung von Versuchsabfolgen soll in der Benutzeroberfläche auch eine Abfolge von Kommandos und Versuchsprogrammen hinterlegt werden können.

Im Rahmen des Projekts werden folgende Kompetenzen erlernt:

• Umgang und Automatisierung von Prüfständen und Messaufbauten
• Grundlagen von elektrischen Maschinen und deren Ansteuerung
• Umgang mit Visualisierungsumgebungen bspw. Grafana
• Entwicklung von asynchronen Applikationen
• Grundlagen der Feldbus-Systeme und Maschinenkommunikation
• SPS-Systeme (Beckhoff)

Projektauftakt am: nach Vereinbarung
Ansprechperson: Till Kunkel (kunkel@bime.de)

Für die sichere und effiziente Zusammenarbeit zwischen Mensch und kollaborativen Robotern gewinnt der Einsatz von Virtual Reality (VR) Anwendungen zunehmend an Bedeutung. Insbesondere die Übertragung der realen Umgebung eines Roboters in eine virtuelle Realität (VR) eröffnet neue Möglichkeiten zur Analyse, Interaktion und Überwachung robotischer Systeme durch einen räumlich entkoppelten Teleoperateur.
Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung einer resourcenschonenden Visualisierung des Arbeitsraumes eines kollaborativen Roboters in der virtuellen Realität. Hierfür sollen die Tiefeninformationen einer oder mehrerer IntelRealsense D435 Kameras verwendetet werden um Objekte zu identifizieren, klassifizieren und durch ein Volumenmodell in der Unreal Engine 5 in Echtzeit zu repräsentieren.
Im Rahmen dieses Projekts werden folgende Inhalte umgesetzt:
• Analyse eines bestehenden Visualisierungsansatzes hinsichtlich Darstellungsqualität und Performance
• Entwicklung eines Verfahrens zur Objekterkennung und -klassifikation anhand von Kamera- oder Sensordaten (z. B. Bildverarbeitung, KI-Methoden)
• Implementierung einer Schnittstelle zur Echtzeit-Positionierung von Volumenmodellen in der Unreal Engine 5 auf Basis der Informationen des entwickelten Verfahrens
• Durchführung von Tests zur Validierung von Erkennungsgenauigkeit, Darstellungsqualität und Systemperformance
• Bewertung des Gesamtsystems im Hinblick auf Funktionalität, Robustheit und Effizienz auch im Vergleich zu Vorarbeiten

Anmeldung im Stud.IP bis: 14.11.2025
Projektauftakt am: 20.11.2025
Ansprechperson: Axel Börold, borprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de

Sowohl die Intralogistik als auch der öffentliche Personenverkehr basieren auf unterschiedlichen Verkehrsträgern wie asphaltierten Straßen, Schienen usw. In der Praxis stehen den jeweiligen Vor- und Nachteilen einzelner Verkehrsträger in bestehenden intermodalen Verkehrssystemen die logistischen Handhabungskosten (Zeit und Aufwand) für den Wechsel zwischen den Verkehrsträgern gegenüber, sodass sinnvolle Transportoptionen für einzelne Teilstrecken ausgeschlossen werden. In diesem Lehrprojekt soll auf der Grundlage einer Anforderungsanalyse ein multimodales Transportfahrzeug entworfen und als Prototyp gebaut werden, mit dem Ziel, die Handlingkosten entsprechend zu reduzieren.

Anmeldung im Stud.IP bis: 19.10.2025
Projektauftakt am: 21.10.2025
Ansprechperson: Dr.-Ing. Holger Groke, hgrokeprotect me ?!fb1.uni-bremenprotect me ?!.de
In dieser Arbeit soll auf Basis eines Evaluation Boards eines Mobilfunkmoduls ein IoT-Sensorsystem entwickelt werden, dass A/D-gewandelte Daten eines Mikrorechners in einer Cloud aufzeichnet. Dazu soll basierend auf einem bestehenden Funktionsmuster eine Platine (weiter-) entwickelt werden, auf der die gewandelten Sensorsignale vorverarbeitet und an ein Mobilfunkmodul übertragen werden. Im Anschluss soll auf dem Mobilfunkmodul die Kommunikation mit der Cloud-Plattform und das Auslesen der Sensorsignale implementiert werden. Abschließend sollen die Signale in der Cloud weiterverarbeitet und visualisiert werden.
Es sollen folgende Aufgaben erledigt werden:
• Einarbeitung in Dokumentation (IoT-Modul, Vorarbeiten, etc…)
• Entwicklung und Test der (neuen) Platine
• Implementierung der Datenverarbeitung und Kommunikation
• Messtechnisch gestützte Verifikation des Gesamtsystems
Pojektbeschreibung: https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/files/index/efc7b3bf0ba9e9efbe2656b34c4ffa80?cid=4a19a98c612adba22f08c66419b5d9f4

Anmeldung im Stud.IP bis: November 2025
Projektauftakt am: WiSe 25/26
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)

Bei den Jetson Boards, einer Produktfamilie von Nvidia, handelt es sich um eingebettete Systeme, die vorrangig dazu dienen, Algorithmen des Maschinellen Lernens möglichst effizient auszuführen. Hierzu verfügt die Jetson Hardware über eine spezielle Architektur (sog. CUDA cores) zur optimierten und beschleunigten Ausführung von KI-Verfahren.
Im Rahmen der Arbeit sollen unterschiedliche KI-basierte Algorithmen zur Nahinfrarotspektroskopie (NIR) auf einem Nvidia Jetson Board implementiert und deren Performance bewertet werden. Hierzu soll im ersten Schritt die Hardware sowie das dazugehörige Framework in Betrieb genommen werden. In einem zweiten Schritt sollen dann Algorithmen zur Analyse von NIR-Spektren klassisch (z.B. mittels PLS) sowie mit Algorithmen des Maschinellen Lernens untersucht und analysiert werden.

Projektauftakt am: Nach Vereinbarung
Ansprechperson: M. Sc. Johannes Arndt, arndtprotect me ?!bimeprotect me ?!.de
Im Rahmen von Vorarbeiten wurde ein Sensorsystem entwickelt, welches die LIDAR gestützte Navigation von mobilen Robotern unterstützt. Basierend auf diesem ersten Demonstrator sollen nun weite Optimierungsschritte erfolgen die schlussendlich in einem neuen generalisierten Sensor führen.
Das Sensorsystem basiert darauf, dass die Daten einer großen Zahl Ultraschallsensoren mit den Daten eines 2D LIDAS fusioniert werden, um dem Roboter Informationen über die 3. räumliche Dimension bereit zu stellen.
Das Projekt umfasst unter anderem die Arbeitsschritte:
- Erhöhung der Sensorabtastrate
- Optimierung und Parallelisierung der Sensorauswertung
- Integration in das Robot Operating System (ROS)
- Evaluation der gegenwärtigen Konfiguration am fahrenden Roboter (Abb. 1)
- Optimierung der Sensorkonfiguration für unterschiedliche mobile Roboter
- Erarbeitung eines Konzepts für einen generalisierten Sensor

Anmeldung im Stud.IP bis: 15.10.2025
Projektauftakt am: 22.10.2025
max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson: Jens Grosse, jens.grosseprotect me ?!zarm.uni-bremenprotect me ?!.de

In this project students shall implement new simulation approaches for the design of space systems. In this project phase from winter semester 2025 and summer semester 2026 the focus is on a simulation of the hypersonic ascent of a sounding rocket with CFD and potential assistance through AI. The students will work on one of the following topics:
1.) Ablative heat shield implementation on available nose cone models with atmospheric parameters investigation
2.) Training of AI algorithm / neural network on different data sets obtained from a classical CFD simulation

Anmeldung im Stud.IP bis: 15.10.2025
Projektauftakt am: 22.10.2025
Ansprechperson: Jens Grosse, jens.grosseprotect me ?!zarm.uni-bremenprotect me ?!.de

The ZARM institute investigates multiple quantum sensor for sensing of accelerations or pressures, as well as different approaches to provide frequency references.
This project will study different enabling technologies supporting the developments of these quantum sensors and frequency references. Hereby the participants will get a basic introduction into fundamentals of quantum technologies and will subsequently work on one of the following topics:.

• Design and comissioning of a teststand for Partial Pressure determination of Potassium using Spectroscopy
• Design and test of a micro valve for UHV systems

Anmeldung im Stud.IP bis: November 2025
Projektauftakt am: WiSe 25/26
Ansprechperson: Janek Otto (janek.otto@uni-bremen.de)

Optische Messverfahren nutzen Strahlung unterschiedliche Wellenlängenbereiche. Diese Strahlung wird von einem Detektor erfasst und anschließend ausgewertet, um Rückschlüsse auf die Strahlungsquelle oder das transmittierte bzw. reflektierte Medium zu ziehen. Der Zustand des Mediums hat dabei einen großen Einfluss auf das detektierte Signal. Neben der Temperatur spielt die Dynamik eine große Rolle.
Im Rahmen der Arbeit soll der Einfluss des Mediums auf optische Messungen untersucht werden. Hierzu soll im ersten Schritt ein kleiner Aufbau zur Nachstellung unterschiedlicher dynamischer Zustände aufgebaut und in Betrieb genommen werden. Anschließend sollen unterschiedliche Tests und Untersuchungen durchgeführt werden, um den Einfluss dynamischer Strömung auf optische Messungen bewerten zu können. Abschließen sollen die Ergebnisse evaluiert und Konzepte zur Vermeidung von Messfehlern entwickelt werden.