| 04-M07-FP-2408 | Movable detector probe design for optical detection of nano-pillars Anmeldung im Stud.IP bis: 20.10.2024
Projektauftakt am: 04.11.2024
max. Gruppengröße: 4 Personen
Ansprechperson: Tajim Md Hasibur Rahman, t.rahmanprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de
Oberflächen mit säulenartigen Nanomerkmalen weisen viele nützliche Eigenschaften auf und werden als eine neue Art von Metamatarial bezeichnet. Jede Nanosäule hat einen Durchmesser von etwa 10 nm, was unterhalb der Beugungsgrenze liegt, und die Säulen sind in einem gitterartigen Muster verteilt. Es wurde ein schnelles und robustes optisches Nachweissystem auf der Grundlage von Lichtstreuung realisiert, das Nanostrukturen unterhalb der Beugungsgrenze nachweisen kann. Der experimentelle Aufbau dieses Messprinzips erfordert eine bewegliche Detektorsonde, bestehend aus Photodiode, Schrittmotor und Magnetsensor. Im Rahmen dieses Projektes soll die bewegliche Detektorsonde und deren Steuerung entworfen und an einem bestehenden scatterometrischen Versuchsaufbau implementiert werden. Der Aufbau verfügt über die notwendigen Halterungen und vorinstallierten Sensorteile. Im Rahmen dieses Projekts sind die erforderlichen Schaltungen zu entwerfen und Leiterplatten zu installieren. Die Sensorik ist bereits vorprogrammiert und muss nur noch auf die entworfene Schaltung montiert werden. Das realisierte Steuerungssystem muss mit Hilfe eines Mikrocontroller-Boards implementiert werden. Das implementierte Detektortastsystem soll in der Lage sein, optische Signale an einer beliebigen Position in einem sphärischen Koordinatensystem zu detektieren und mit Hilfe des Schrittmotors und des Magnetsensors präzise gesteuert werden. Als Endergebnis dieses Projekts soll eine experimentelle Detektion von Nano-Säulenproben durchgeführt werden. Die notwendigen Trainingsdaten werden zur Verfügung gestellt. | Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Fischer |
| 01-M07-FP-2419 | Application of a transformer architecture to classification tasks in vibroacoustics Anmeldung im Stud.IP bis: November 2024
Projektauftakt am: WiSe24/25
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Marvin Walther (mwalther@uni-bremen.de)
Der andauernde AI Boom (…) Anmeldung im Stud.IP bis: November 2024
Projektauftakt am: WiSe24/25
max. Gruppengröße: 2
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.
Erfahrungen im Umgang mit Python und PyTorch (Mit Lightning) sind erwünscht, Kenntnisse im Bereich Körperschall von Vorteil. | Prof. Dr. Karl-Ludwig Krieger |
| 01-M07-FP-2417 | Development of methods for parallel simulation of dynamic systems Ansprechperson: Dr.-Ing. Wilfried Holzke
holzkeprotect me ?!ialb.uni-bremenprotect me ?!.de
Ein wesentlicher Teil der Arbeiten am Institut für elektrische Antriebe, Leistungselektronik und Bauelemente ist die Simulation dynamischer Systeme. Dies beinhaltet die Simulation von elektrischen Maschinen und Antriebssträngen. Aufgrund der immer höheren Detailierung werden auch die Simulationsmodelle immer komplexer. Der Zeitaufwand, d. h. die Zeit, die gewartet werden muss, bis das Ergebnis der Simulation nutzbar ist, steigt ebenfalls. Aus diesem Grund sollen die Simulationsmodelle aufgeteilt und auf mehreren Rechenkernen ausgeführt werden. Durch die parallele Bearbeitung kann somit die benötigte Zeit reduziert werden.
Ziel der Arbeit ist es, zunächst Programme zu entwickeln, die verschiedene Bibliotheken zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Rechenkerne vergleichen.
Dafür verwendet werden soll der zur parallelen Simulation komplexer Modelle am IALB aufgebaute Rechner-Cluster. Dieser basiert auf 4 Computern mit AMD Threadripper 1950x CPU und einem 10 GBit Netzwerk. Als Betriebssystem wird GNU Linux verwendet.
Bei der Simulation von dynamischen Systemen, mathematisch durch Differentialgleichungen abgebildet, kommen numerische Löser zum Einsatz. Teil der Arbeit ist eine Recherche zu bereits verfügbaren Algorithmen. Hier soll ebenfalls die echtzeitfähige Ausführbarkeit berücksichtigt werden.
Mit diesen Ergebnissen soll dann eine optimale Lösung gefunden werden, komplexe Modelle, beispielweise erstellt in MATLAB/SIMULINK, auf einem Mehrkernrechnersystem zu verteilen. Dazu werden die Modelle in Quelltext der Programmiersprache „C“ exportiert, für das Zielsystem übersetzt und auf dem Mehrkernrechnersystem ausgeführt.
Ergänzt werden soll die Möglichkeit die Ein- und Ausgänge der Modelle auszulesen, um damit eine Kopplung der Teilmodelle zu ermöglichen. Dies soll im Weiteren automatisiert werden, d. h. das Programm soll anhand definierter Bezeichner die Verbindungen automatisch vorschlagen. Die Ergebnisse der Teilsimulationen sollen ebenfalls von Rechnern abgeholt und für den Benutzer aufbereitet werden.
Es gibt bereits Vorarbeiten für Server- und Client-Programme sowie für das Auslesen der Variablen aus dem Quelltext. Diese können als Basis für die weiteren Arbeiten verwendet werden. Der Arbeitsumfang wird der Gruppengröße entsprechend angepasst. | Prof. Dr.-Ing. Amir Ebrahimi Dr.-Ing. Wilfried Holzke |
| 04-M07-FP-2418 | Researching the Potentials of Digital Twins in Nvidia Omniverse Anmeldung im Stud.IP bis: 01. Oktober 2024
Projektauftakt am: 01. Oktober 2024
Max. Gruppengröße: 6
Ansprechperson: Dario Niermann, nieprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de
Die Robotik gewinnt in Produktion und Logistik zunehmend an Bedeutung, da Fabrik- und Lagerhallen zunehmend mehr automatisierte Roboter einsetzen. Diese Roboter erfordern für ihre Planung und Steuerung ein digitales Abbild der Umgebung. Auch die Roboter selbst müssen digital abgebildet werden. Die sogenannten digitalen Zwillinge dieser Roboter und ihrer Umgebung ermöglichen es, synthetische Daten zu erzeugen, KI-Modelle zu trainieren, sowie das Roboterverhalten vorherzusagen und zu simulieren.
Die Plattformen Nvidia Omniverse und Isaac Sim bieten vielseitige Ansätze zur Erstellung solcher digitalen Zwillinge. Allerdings sind viele der Potenziale dieser Technologien bisher nur unzureichend erforscht und dokumentiert. Es besteht daher Bedarf an einer tiefergehenden Untersuchung, insbesondere hinsichtlich der Implementierung und Integration in industrielle Anwendungen.
Ziel dieses Projekts ist die vollständige digitale Abbildung der BIBA-Halle inklusive aller Roboter in Nvidia Omniverse. Dabei sollen die Workflows und Möglichkeiten dieser Plattform eingehend erforscht werden. Eine Analyse der verwendeten Ontologien und deren Abgleich mit gängigen Industriestandards ist ebenso vorgesehen, wie die Untersuchung der Schnittstellenkompatibilität zu industriellen Robotersystemen, insbesondere im Hinblick auf ROS2 (Robot Operating System). | Prof. Dr. Michael Freitag |
| 04-M07-FP-2420 | Expansion of the process window in peel grinding of carbide through optimized metal working fluid supply using a simulation-supported, process-kinematic adapted design of a coolant nozzle Anmeldung im Stud.IP bis: 15.01.2025
Projektauftakt am:01.12.2024
max. Gruppengröße: 3
Ansprechperson:
M.Sc. Ablie Njie, njieprotect me ?!iwt-bremenprotect me ?!.de
M.Sc. Nikolai Guba, gubaprotect me ?!iwt-bremenprotect me ?!.de
In der schleiftechnischen Bearbeitung ist während der Hauptzeiten ein hoher Energieeinsatz erforderlich, wodurch die daraus entstehenden Energiekosten einen erheblichen Anteil der gesamten Betriebskosten der Werkzeugmaschine verursachen. Insbesondere die Zufuhr von Kühlschmierstoffen (KSS) während des Schleifprozesses ist oft mit einem hohen Energieverbrauch verbunden. Bei der schleiftechnischen Bearbeitung mit konventionellen und hochharten Schleifwerkzeugen ist die KSS-Zufuhr im Überflutungsmodus nach wie vor die am häufigsten eingesetzte Art der KSS-Zufuhr. Dies ist auf eine starke
Wärmeentwicklung in der Kontaktzone und auf ein hohes Risiko der thermischen Werkstückschädigung zurückzuführen. Durch die Optimierung der KSS-Zufuhr können zum einen das erreichbare Zerspanungsvolumen und die Werkstückqualität erhöht und zum anderen der hierfür benötigte KSS-Volumenstrom und somit der Energieverbrauch der KSS-Anlage reduziert werden. Mehrere Untersuchungen am IWT haben bereits gezeigt, dass die Anpassung der KSS-Zufuhrdüse erhebliche Energieeinsparungen bewirken kann, ohne den Schleifprozess im Hinblick auf die erreichbaren Prozessgrenzen negativ zu beeinflussen. Beim Werkzeugschleifen ist die optimale Auslegung der KSS-Zufuhrdüse aufgrund der schlechten Zugänglichkeit nicht trivial. Die Auslegung der Düse mittels Fluidsimulation mit anschließender additiver Fertigung ermöglicht es, eine optimale, speziell an die Prozesskinematik des Schälschleifens angepasste KSS-Düse zu entwickeln und so die KSS-Zufuhr im Vergleich zum herkömmlichen Überflutungsmodus zu optimieren. | Prof. Dr.-Ing. habil. Carsten Heinzel |
| 04-M07-FP-2421 | Projektauftakt am: 13.01.2024
max. Gruppengröße: 3 Personen
Ansprechperson: M.Sc. Jonas Hörnschemeyer, hjoprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de
Energieeffiziente Produktion ist ein, in Anbetracht des fortschreitenden Klimawandels und marktwirtschaftlicher Kostendrücke aufgrund hoher Energiepreise, wichtiger Forschungsbereich. Studierende der Universität Bremen sollen am Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH (BIBA) lernen, Energiebedarfe für Wertschöpfungsketten besser zu verstehen und diese an eine nicht konsistente Energieverfügbarkeit anzupassen. Zu diesem Zweck wurde eine Lehr- und Forschungsinstallation, genannt Lernfabrik, bestehend aus Photovoltaik-Modulen (PV-Modulen), Windenergieanlagen (WEA) und Energiespeichern, aufgebaut.
Die Lernfabrik befindet sich heute jedoch nicht in dem ursprünglich skizzierten Zielzustand. Der Projektinhalt gestaltet sich dreigliedrig im herstellen des Sollzustandes, der Optimierung vorhandener Systeme etwa zur Datenhaltung, sowie der Erweiterung der Systeme um neue Komponenten und Schnittstellen. | Prof. Dr. Michael Freitag |
| 04-M07-FP-2411 | Python-based FEM analysis of additive manufactured components Anmeldung im Stud.IP bis: 18.10.2024
Projektauftakt am: 22.10.2024
max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Christoph Leupold (christoph.leupold@uni-bremen.de)
Daniel Weerts (…) Anmeldung im Stud.IP bis: 18.10.2024
Projektauftakt am: 22.10.2024
max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Christoph Leupold (christoph.leupold@uni-bremen.de)
Daniel Weerts (daniel.weerts@uni-bremen.de)
Für die Optimierung von Bauteilen, die mittels Fused Deposition Modeling (FDM) hergestellt werden, bietet die Finite-Elemente-Methode (FEM) die Möglichkeit, verfahrensspezifische Auslegungen zu verbessern. Dieses Projekt zielt darauf ab, mithilfe von Python-basierten Softwarepaketen eine FEM-Analyse für additiv gefertigte Bauteile durchzuführen und zu bewerten. Die Nutzung von Open-Source-Projekten ermöglicht es, die Analysen individuell auf den Anwendungsfall anzupassen und die Ergebnisse direkt zur Optimierung der Bauteile, beispielsweise mittels Künstlicher Intelligenz (KI), zu verwenden. Damit können auch aktuelle Fragestellungen wie die Optimierung der Materialverteilung bei Multimaterialbauteilen adressiert werden.
Die Aufgabenstellung umfasst nach einer einführenden Literaturrecherche das gemeinsame Kennenlernen der Python-Bibliotheken sowie möglicherweise eine Einführung in die additive Fertigung. Im weiteren Verlauf des Projekts sollen durch mechanische Tests von selbst gedruckten Probekörpern Materialparameter ermittelt und für weitere Simulationen verwendet werden. Der Abschluss bildet die Evaluation der Methode an einem weiteren Bauteil.
Voraussetzungen für die Teilnahme an dem Projekt sind:
- Interesse an der Fragestellung
- Fortgeschrittene Python Kenntnisse
- Strukturierte Arbeitsweise | Prof. Dr.-Ing. Maren Petersen |
| 04-M07-FP-2416 | Student Project on the study and development of enabling Technologies for quantum sensors (QTech for SysEng) Anmeldung im Stud.IP bis: 16.10.2024
Projektauftakt am: 18.10.2024
Max. Gruppengröße: 6
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:.
- Implementation of molecular references using spectroscopy cells of Rb and Iodine
- Design of a micro valve for UHV systems
- Investigations on optical viewport implementation using bonding technologies
-Software for the automated control of a magneto-optical trap experiment | Dr.-Ing. Jens Große |
| 01-M07-FP-2504 | Application of a transformer architecture to classification tasks in vibroacoustics Anmeldung im Stud.IP bis: April 2025
Projektauftakt am: SoSe25
max. Gruppengröße: 2
Ansprechperson: Marvin Walther (mwalther@uni-bremen.de)
Projektbeschreibung (…) 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. | Prof. Dr. Karl-Ludwig Krieger |
| 04-M07-FP-2506 | Contrast and Signal-to-Noise Ratio of thermographic outdoor measurements for different measurement conditions Anmeldung im Stud.IP bis:30.04.2025
Projektauftakt am: 06.05.2025
max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Caroline Dorszewski, c.dorszewskiprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de
Wie gut lassen sich mit Infrarot-thermografie Strömungen an Windenergieanlagen visualisieren? Welche Rollen spielen dabei verschiedene Wetterbedingungen?
Mittels Infrarot-Thermografie lässt sich die Strömung am Rotorblatt visualisieren. Dadurch können Schäden und Verschmutzungen am Rotorblatt sichtbar gemacht werden, sowie wichtige Einsichten zu dem Strömungsverhalten der Anlagen im laufenden Betrieb gewonnen werden. Bei Messungen im Freifeld sind die erreichbaren Ergebnisse jedoch stark von den vorliegenden Wetterbedingungen abhängig. Wie genau diese Abhängigkeit aussieht ist noch wenig erforscht.
Ziel dieser Arbeit ist hierzu Messdaten zu generieren, auszuwerten und im Zusammenhang mit den Wetterbedingungen zu bewerten.
Mögliche Inhalte:
• Modellierung von der Wärmeleitung
• Mitwirkung bei Thermografie-Messungen an Windenergieanlagen
• Auswertung von Messbildern mittels Python
• Analyse von Kontrast und Signal-to-Noise Ratio | Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Fischer |
| 01-M07-FP-2509 | Development of methods for parallel simulation of dynamic systems Ansprechperson: Dr.-Ing. Wilfried Holzke
holzkeprotect me ?!ialb.uni-bremenprotect me ?!.de
Ein wesentlicher Teil der Arbeiten am Institut für elektrische Antriebe, Leistungselektronik und Bauelemente ist die Simulation dynamischer Systeme. Dies beinhaltet die Simulation von elektrischen Maschinen und Antriebssträngen. Aufgrund der immer höheren Detailierung werden auch die Simulationsmodelle immer komplexer. Der Zeitaufwand, d. h. die Zeit, die gewartet werden muss, bis das Ergebnis der Simulation nutzbar ist, steigt ebenfalls. Aus diesem Grund sollen die Simulationsmodelle aufgeteilt und auf mehreren Rechenkernen ausgeführt werden. Durch die parallele Bearbeitung kann somit die benötigte Zeit reduziert werden.
Ziel der Arbeit ist es, zunächst Programme zu entwickeln, die verschiedene Bibliotheken zur Verteilung von Aufgaben auf mehrere Rechenkerne vergleichen.
Dafür verwendet werden soll der zur parallelen Simulation komplexer Modelle am IALB aufgebaute Rechner-Cluster. Dieser basiert auf 4 Computern mit AMD Threadripper 1950x CPU und einem 10 GBit Netzwerk. Als Betriebssystem wird GNU Linux verwendet.
Bei der Simulation von dynamischen Systemen, mathematisch durch Differentialgleichungen abgebildet, kommen numerische Löser zum Einsatz. Teil der Arbeit ist eine Recherche zu bereits verfügbaren Algorithmen. Hier soll ebenfalls die echtzeitfähige Ausführbarkeit berücksichtigt werden.
Mit diesen Ergebnissen soll dann eine optimale Lösung gefunden werden, komplexe Modelle, beispielweise erstellt in MATLAB/SIMULINK, auf einem Mehrkernrechnersystem zu verteilen. Dazu werden die Modelle in Quelltext der Programmiersprache „C“ exportiert, für das Zielsystem übersetzt und auf dem Mehrkernrechnersystem ausgeführt.
Ergänzt werden soll die Möglichkeit die Ein- und Ausgänge der Modelle auszulesen, um damit eine Kopplung der Teilmodelle zu ermöglichen. Dies soll im Weiteren automatisiert werden, d. h. das Programm soll anhand definierter Bezeichner die Verbindungen automatisch vorschlagen. Die Ergebnisse der Teilsimulationen sollen ebenfalls von Rechnern abgeholt und für den Benutzer aufbereitet werden.
Es gibt bereits Vorarbeiten für Server- und Client-Programme sowie für das Auslesen der Variablen aus dem Quelltext. Diese können als Basis für die weiteren Arbeiten verwendet werden. Der Arbeitsumfang wird der Gruppengröße entsprechend angepasst. | Prof. Dr.-Ing. Amir Ebrahimi Dr.-Ing. Wilfried Holzke |
| 04-M07-FP-2505 | Design of a system for in-process defect detection for nanopillar structures. 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. | Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Fischer |
| 01-M07-FP-2503 | Design and simulation of an optical lens system (SysEng) 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 (…) 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. | Prof. Dr. Karl-Ludwig Krieger |
| 04-M07-FP-2508 | Evaluation of new technologies for visual inspection 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. | Prof. Dr. Michael Freitag |
| 04-M07-FP-2501 | KInsecta plus - Artificial intelligence for insect species identification Anmeldung im Stud.IP bis: wird in StudIP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in StudIP bekannt gegeben
max. Gruppengröße: wird in StudIP bekannt gegeben
Ansprechperso (…) Anmeldung im Stud.IP bis: wird in StudIP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in StudIP bekannt gegeben
max. Gruppengröße: wird in StudIP bekannt gegeben
Ansprechperson: Jan-Hendrik Ohlendorf (johlendorf@uni-bremen.de)
80 Prozent aller Tierarten in Deutschland sind Insekten. Sie bestäuben Pflanzen, verwerten organisches Material, verbessern die Bodenfruchtbarkeit und sind ein unverzichtbarer Teil unserer Ökosysteme. Doch ihre Zahl und ihre Vielfalt sind bedroht. Durch dieses Forschungsprojekt soll die interdisziplinäre Initiative „KInsecta“ unterstützt und ausgebaut werden, um die heimische Insektenvielfalt digital und automatisiert zu erfassen.
Zusammen mit einem Team von Studierenden der Biologie (Entomolog*innen) an der Universität Bremen besteht in Lehr- bzw. Forschungsprojekt die Möglichkeit, je nach Interesse und Eignung an folgenden Teilaufgaben zu arbeiten:
Aufgabe: Insektenbildgebung
Auf der Basis einer IOT-Kamera werden die Insekten fotografiert. Die Aufnahmen mit dieser Kamera müssen eine ausreichend hohe Auflösung sowie eine entsprechende Beleuchtungssituation besitzen, um charakteristische Details von Insekten, wie z.B. die Behaarung, die Flügelstruktur und die Farbe darauf wiederzugeben, sodass Expert*innen (Entomolog*innen) die Insekten bestimmen können. Diese Teilaufgabe besteht in der Optimierung/Erweiterung eines vorhandenen Aufnahmesystems auf der Basis einer vorhandenen IOT-Lösung sowie im Aufbau einer effizienten Datenübertragung und Speicherung der aufgenommenen Bilder in einem Datenbanksystem.
Weitere Info:
https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/file/details/c3d85123a1c43d9892db979674504ba7?cid=b53fcba00a0d61eaff0f7f6d32aaf268&file_navigation=1 | Prof. Dr.-Ing. Jan-Hendrik Ohlendorf |
| 04-M07-FP-2507 | Optical localisation of indoor drones for precise flight control Anmeldung im Stud.IP bis: 15.04.2025
Projektauftakt am: 01.05.2025
max. Gruppengröße: 3 Personen
Ansprechperson: Dr.-Ing. Michael Lütjen, LTJprotect me ?!biba.uni-bremenprotect me ?!.de
Die präzise Positionsbestimmung in Innenräumen stellt eine zentrale Herausforderung für den Einsatz automatisierter oder autonomer Systeme dar, insbesondere im Bereich der Drohnentechnologie. Konventionelle „GPS“-basierte Lösungen sind in geschlossenen Umgebungen aufgrund von Signalabschirmung und unzureichender Genauigkeit nicht einsetzbar. Daher besteht ein dringender Bedarf an präzisen Innenraum-Ortungssystemen, die eine hohe Positionsgenauigkeit bei möglichst großer Reichweite kombinieren.
Ziel dieses Forschungsprojekts ist daher die Entwicklung einer optischen Lösung zur Innenraum-Positionsbestimmung von Drohnen. Am Beispiel eines ferngesteuerten Luftschiffs soll gezeigt werden, wie mittels der entwickelten Ortungslösung das automatisierte Abfliegen einer zuvor festgelegten Flugroute unterstützt wird. Hierzu wird eine Genauigkeit der Lösung von mindestens wenigen Zentimetern bei einer Reichweite von mehr als 15m angestrebt. Dabei soll das Ortungssystem nach dem aktuellen Ansatz auf Basis von optischen Markern und Kameras arbeiten. Außerdem soll eine Möglichkeit zur Referenzmessung erarbeitet werden, um die Leistung des Ortungssystems nach wissenschaftlichen Gesichtspunkten bewerten zu können. Die Hauptaufgaben umfassen somit:
• Recherche zu bestehenden Methoden und ihren Vor- und Nachteilen
• Konzeption des optischen Ortungssystems
• Entwicklung und Aufbau des Ortungssystems
• Ausarbeitung und Aufbau einer Methode zur Referenzmessung
• Durchführung der theoretischen und experimentellen Untersuchungen zu Genauigkeit und Störanfälligkeit des Ortungssystems | Prof. Dr. Michael Freitag |
| 03-IMPJ-Vorstellung | Presentation Master Projects 25/26 Kurzbeschreibung und Vorstellung aller Masterprojekte
Die Veranstaltung findet in der Rotunde im Cartesium statt. Kurzbeschreibung und Vorstellung aller Masterprojekte
Die Veranstaltung findet in der Rotunde im Cartesium statt. | Thomas Dieter Barkowsky Ute Bormann Prof. Dr. Rolf Drechsler Prof. Dr. Dr. Björn Niehaves Prof. Dr. Gabriel Zachmann Prof. Dr. Andreas Breiter Dr. Rene Weller Christina Sophie Viola Plump Frank Kirchner Dr. Lisa Gutzeit Prof. Dr. Sebastian Siebertz Kerstin Schill Joachim Clemens Christop W. Zetzsche-Schill Stefanie Gerdes Prof. Dr.-Ing. Carsten Bormann Prof. Dr. Sebastian Maneth Olaf Bergmann Prof. Dr. Ralf Bachmayer Dr. Daniel Gregorek Dr. Christian Meurer Dr. Anna Katharina Liebscher Dulce Maria Villegas Nunez Sebastian Weber Dr.-Ing. Alexander Fabisch Prof. Dr. Rainer Malaka Rachel Ringe Bastian Dänekas |
