Mathematik ist die Grundlage moderner Schlüsseltechnologien – von KI und Machine Learning bis hin zum Klimaschutz und der Datenanalyse. Da universitäre Mathematik direkt auf Schulwissen aufbaut, schließt dieser Kurs die Lücke zwischen Schule und Hochschule. Er dient der umfassenden Wiederholung und Festigung jener Basiskompetenzen („Handwerkszeug“), die für kommende Fachsemester essenziell sind.

Informationen und Networking für Outgoings des FB04

Gemeinsame Begrüßung aller neuen Studierenden des Fachbereichs Produktionstechnik aus den Studiengängen B.Sc. Berufliche BIldung Mechatronik, B.Sc. Maschinenbau & Verfahrenstechnik, B.Sc. Systems Engineering, B.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen Produktionstechnik, M.Sc. Produktionstechnik, M.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen Produktionstechnik, M.Sc. Systems Engineering, M.Sc. Space Engineering und M.Sc. ProMat

Pflichtveranstaltung:
Sicherheitsschulung mit Feuerlöschübung für Erstsemesterstudierende.
An der Universität Bremen dürfen Studierende der Studienfächer mit laborpraktischen Lehrinhalten erst nach Teilnahme an dieser Veranstaltung mit den Laborarbeiten beginnen.
Praktische Brandschutzübungen im Freien, daher bitte mit wetterfester Kleidung und festem Schuhwerk erscheinen!

Anmeldung und Infos über Stud.IP

Für WInf-Studierende BPO '13 im zweiten Semester weitere 3 CP in Freie Wahl als Ersatz für SWP1.
Für fortgeschrittene SysEng-Studierende als Ersatz für SWP1.
Für Studierende, die an der Vorlesung nicht teilnehmen können, gibt es eine Aufzeichnung des Vorlesungsanteils aus dem vorigen Jahr.

Für Komplemetärfach Informatik, berufliche Weiterbildung und Digi-Med Studierende gibt es
03-DMB-MI-22-OOP Objektorientierte Programmierung und 03-DMB-MI-22_AUD2 Algorithmen und Datenstrukturen.

Im ersten Teil der Lehrveranstaltung werden Gesamtsysteme im Maschinenbau und ihre Komponenten behandelt. Inhalte sind die Funktionsbeschreibung und Modellierung von unterschiedlichen Maschinenelementen. Behandelt werden Elemente wie Achsen und Wellen, Wälz- und Gleitlager, Dichtungselemente, Federn etc., Verbindungselemente wie Schrauben, Bolzen- und Stiftverbindungen sowie Antriebselemente (Hülltriebe, Zahnradgetriebe). Die einzelnen Maschinenelemente werden in ihren unterschiedlichen Ausprägungen vorgestellt und Funktionen und Aufgaben werden erläutert. Darüber hinaus wird auf Auslegungskriterien und Einsatzbedingungen hingewiesen. Abschließend werden die Grundzüge von Festigkeitsberechnungen zur Vorhersage ihres statischen und dynamischen Betriebsverhalten vermittelt. Es wird eine Übersicht über Spannungsarten und Berechnungsabläufe ebenso vermittelt, wie Kenntnisse über statische und dynamische Festigkeitskennwerte.

Die in der Vorlesung vermittelten Inhalte werden in den Übungen durch Zeichen- und Gestaltungsaufgaben vertieft. Abschließend sollen die Studierenden in der Lage sein, aufgrund von Anforderungskriterien entsprechende Maschinenelemente auszuwählen und diese in Konstruktionen zu integrieren. Darüber hinaus können einfache Festigkeitsauslegungen durchgeführt werden.

Das Modul dient in erster Linie der Identifikation der Studierenden mit dem Studiengang. Schwerpunkt ist die Gründung eines virtuellen Unternehmens in Teams (4-5 Studierende) und Entwicklung, Bau, Programmierung und Inbetriebnahme eines modellhaften technischen Produkts mit Lego Mindstorms. Dabei wird bereits zu Studienbeginn das Zusammenwirken von Mechanik, Antriebstechnik, Sensorik/Aktorik und SPS-Programmierung gelernt.
• Einführung in Konstruktionsmethodik (morphologischer Kasten) und Lösungsfindung im Team
• Einführung in den Aufbau kinematischer Ketten
• Einführung in Projektbearbeitung mittels Lego Mindstorms

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf
Die Übungen starten in der 2. Semesterwoche.
You can take IBAP-ML Grundlagen des Maschinellen Lernens in German or IBAP-ML Fundamentals of Machine Learning in English. The course content is the same and can only be credited once.

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ki.pdf

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ml.pdf
Die Übungen starten in der 2. Semesterwoche.
Es kann IBAP-ML Grundlagen des Maschinellen Lernens auf deutsch oder IBAP-ML Fundamentals of Machine Learning auf englisch belegt werden. Die Inhalte des Kurses sind gleich und nur ein Mal anrechenbar.

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-mrca.pdf
The lecture will take place at DFKI.

Robotics is a complex field that emerged at the intersection of multiple disciplines such as physics, mathematics and computer science. New advances in hardware and software design and progress in artificial intelligence enable robotics research to pursue higher goals and achieve increased autonomy in various environments. For instance, robots can operate in disaster zones for search and rescue operations, can be employed in rehabilitation and healthcare, space and underwater exploration, etc. Given the complexity of such scenarios, it is essential to develop robust robotic systems with a high degree of autonomy, able to assist humans in difficult and tedious tasks.

This course aims to provide the fundamentals of modern robot control approaches that enable robots to operate in the environment autonomously. The course introduces a basic understanding of robotics, along with tools and methods to control mobile robotic platforms and manipulators. Firstly, the course presents the basics of modeling robotic systems in terms of geometry, kinematics, and dynamics. Next, real robotic systems are considered with their different types of sensors and actuators. Furthermore, system identification as a means to adapt the robot model to the reality is treated. Finally, the course provides methods and approaches to control robots from a deliberative and reactive point of view. Students will put this knowledge into practice during tutorials and exercise sheets using Python implementation and robot simulations.

Contents

• Introduction to Robotics and AI: long term robot autonomy, artificial intelligence, deliberative vs. reactive control, robotic applications.
• Robot Geometry and Transformations: robot transformations in the 3D space, exponential and logarithmic maps, forward and inverse geometric models.
• Kinematics: definition of twists and wrenches for rigid bodies, geometric Jacobian formulation, forward and inverse kinematics.
• Dynamics: an introduction to Lagrangian and Newtonian mechanics, robot dynamics formulation, recursive Newton-Euler algorithm.
• Sensing and Actuation Modalities: types of sensors and actuators, sensor fusion, actuator control.
• System Identification: methods to identify geometry, kinematic and dyanmic parameters of a robot.
• Localization: direct and probabilistic methods for robot localization, odometry, global localization, particle filter.
• Path Planning: path vs. trajectory generation, graph-based methods for path planning (e.g. Djikstra, A*).
• Dynamic Control: PD gravity compensation control, computed torque control, admittance vs impedance control.

Learning Outcomes

At the end of the course, the student is expected to be able to:

• Have a basic understanding about autonomous robots and AI.
• Compute the coordinate transformations for rigid bodies commonly used in robotics.
• Apply the robot forward and inverse kinematics.
• Describe a robotic system based on its kinematic and dynamic properties.
• Implement and understand the low-level actuator control methods.
• Describe the sensor and actuator modalities used in robotics, and explain their relevance for robot control.
• Apply system identification methods to improve robot models and adapt them to reality.
• Use probabilistic methods for robot localization.
• Generate a path for a mobile robot or manipulator using motion planning methods.
• Apply dynamical control methods on robotic systems such that they are robust against disturbances.
• Assess the strengths and limitations of different control methods presented in the course.
• Identify open challenges in robotics research and current trends in state-of-the-art.
• Communicate confidently using the terminology in the field of robotics.
• Cooperate and work in teams in order to solve tasks.

Examination

During the semester, students are required to complete 6 worksheets in groups of 4.
To pass the course, students must achieve a minimum of 50% on both the worksheets and the written exam.
The final grade is 40% based on worksheets and 60% on the written exam.

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.

Beginn jeweils s.t.

Grundlagen akustischer, optischer und bildverarbeitender Messsysteme; Laufzeit- und chromatisch-basierte, triangulationsbasierte, interferometrische und Speckle-Messverfahren; Thermografie; Anwendungsbeispiele in der Fertigungs- und Verfahrenstechnik

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-dsms.pdf
Achtung: Sprache: Deutsch (Folien auf Englisch und Tutorium teilweise auf Englisch)

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

Beginn jeweils s.t.

Grundlagen akustischer, optischer und bildverarbeitender Messsysteme; Laufzeit- und chromatisch-basierte, triangulationsbasierte, interferometrische und Speckle-Messverfahren; Thermografie; Anwendungsbeispiele in der Fertigungs- und Verfahrenstechnik

https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibaa/03-ibaa-itm.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.

Beginn jeweils s.t.

Grundlagen akustischer, optischer und bildverarbeitender Messsysteme; Laufzeit- und chromatisch-basierte, triangulationsbasierte, interferometrische und Speckle-Messverfahren; Thermografie; Anwendungsbeispiele in der Fertigungs- und Verfahrenstechnik

Schwerpunkt: AI
https://lvb.informatik.uni-bremen.de/ibap/03-ibap-ki.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.

Beginn jeweils s.t.

Grundlagen akustischer, optischer und bildverarbeitender Messsysteme; Laufzeit- und chromatisch-basierte, triangulationsbasierte, interferometrische und Speckle-Messverfahren; Thermografie; Anwendungsbeispiele in der Fertigungs- und Verfahrenstechnik

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: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Cornelius Boekhoff, c.boekhoffprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de
Die Studierenden sollen mit Hilfe eines LiDAR-Systems die Schwingungen eines realen Rotorblatts an einer Windenergieanlage vermessen. Dafür muss zunächst das Messsystem in Betrieb genommen sowie Schnittstellenprogrammierung und Synchronisierung umgesetzt werden. Im nächsten Schritt wird die Genauigkeit des Messsystems an einem Referenzobjekt getestet. Anschließend werden im Rahmen einer Freifeldmesskampagne die Rotorblätter einer Forschungszwecken gewidmeten Windenergieanlage vermessen und die anfallenden Daten mit etablierten Algorithmen ausgewertet.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Malin-Berit Kluge, m.klugeprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Zur frühen Erkennung eines Glaukoms, auch bekannt als Grüner Star, kann die Messung des Augeninnendrucks hilfreich sein, da ein erhöhter Druck einen Risikofaktor darstellt. Auftretende Tagesverlaufsschwankungen bleiben mit herkömmlichen Tonometern allerdings oft unerkannt. Deshalb wird ein Tonometer entwickelt, bei dem die Druckmessung kontaktlos durch akustische Anregung des Auges und optische Schwingungsmessung erfolgt und betroffene Personen Messungen mehrfach täglich selbstständig durchführen können.
Im Projekt soll die akustische Anregung untersucht werden mit dem Ziel ein Schwingungssignal zu erzeugen, dass zur Analyse von Schwingungsparametern wie Amplitude und Frequenz geeignet ist. Dafür soll nach einem geeigneten Augenmodell recherchiert und die akustische Anregung optimiert werden.
Aufgaben:
• Recherche zum Schwingungsverhalten des Auges und der akustischen Anregung
• Implementierung und Analyse unterschiedlicher Anregungsformen
Ihr Profil:
• Grundkenntnisse in der Programmierung (Matlab, Python)
• Grundkenntnisse in der Bildverarbeitung
Bereitschaft Messungen an enukleierten Schweineaugen durchzuführen.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
max. Gruppengröße: 5
Ansprechperson: Ahraar Shareef Muqsit, a.shareefprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Die regelmäßige Inspektion von Windkraftanlagen-Rotorblättern auf Oberflächenfehler ist für den zuverlässigen Betrieb erforderlich. Manuelle Verfahren sind aufgrund der notwendigen Nähe zur Oberfläche zeitaufwendig. Aktuelle automatisierte Verfahren messen vom Boden aus, was Distanzen von über 100 m und entsprechende Messunsicherheiten zur Folge hat. Das Projekt GeoFly am BIMAQ nutzt ein drohnenbasiertes Lasermesssystem auf Basis der Lasertriangulation, um lokale Oberflächenfehler (< 1 mm) aus geringer Distanz zu erfassen.
Ihre Aufgabe umfasst die Auswertung der Systemdaten sowie die Entwicklung von Algorithmen für das Bildstitching. Dabei sind verschiedene Strategien zu analysieren, wie der Einsatz von Referenzmarkern oder die Nutzung der Defekte als Orientierungspunkte. Abschließend wird die rekonstruierte Oberfläche mit Referenzmessungen verglichen, um die Abweichung zur realen Geometrie zu bestimmen.

Anmeldung im Stud.IP bis: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in Stud.IP bekannt gegeben
max. Gruppengröße: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Ansprechperson: Jan-Hendrik Ohlendorf (johlendorf@uni-bremen.de), Thimo Schindler (t.schindler@uni-bremen.de)

Der Campus selbst bietet sich durch seinen heterogenen Aufbau für die Abbildung von verschiedenen Funktionen im Bereich der Energieforschung als sog. Reallabor an.
Dies reicht von der Energieerzeugung, durch z.B. Photovoltaik-Anlagen und Windenergieanlagen, über den Energietransport mit Hilfe von Leitungen und Kabeln bis hin zum Energieverbrauch in Büro-, Wohn- und Laborgebäuden sowie in Werkstätten (Betriebsgebäude). Dabei werden zudem unterschiedliche „Arten der Energie“ verwendet, wie insbesondere elektrische Arbeit aber auch Druckluftströme sowie Heiz- und Kühlwasser- bzw. -luftströme.
Mit Hilfe einer IoT Lösung (als Entwicklungsplattform) auf der Basis eines „Raspberry Pi“ Computers sollen auf dem Campus der Universität Bremen Energieflüsse bzw. physikalische Größen zur Bestimmung von Energieflüssen und der Energieeffizienz erfolgen.
So wäre es mit verhältnismäßig geringem Aufwand möglich, erste Informationen zu den Energieflüssen auf dem Campus zu bekommen und Wissen über das energetische Verhalten von Menschen und Technik zu generieren.
Der Fokus des Projekts liegt auf der Erweiterung einer vorhandener IoT Lösungen zum Anschluss und zur Einbindung von weiteren Sensoren (Hard- und Softwareseitig) für z.B. Strom, Spannung, Temperatur, Druck und Volumenströmen. Sowie in dem Aufbau der Messstellen für ein exemplarisches Gebäude der Universität.
Die aufgenommenen Daten sollen über das universitäre WLAN an einen Server versandt werden. Auf dieser Basis sollen verschiedene Mögliche Auswertealgorithmen entwickele werden und eine Visualisierung der Daten bzw. Auswertungen in einem sogenannten Dashboard exemplarisch umgesetzt werden.
Das Lehrprojekt ist in das Forschungsprojekt „BreGoS“ eingebunden.
https://www.uni-bremen.de/campus-energie-labor

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Fandi Meng, f.mengprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Es kann verschiedene Arten von Störungen (additiv oder subtraktiv) mit unterschiedlichen Dimensionen auf der Oberfläche der Rotorblätter geben. Haben Sie sich schon einmal gefragt, ob es einen Zusammenhang zwischen der Strömung hinter der Störung und den Parametern der Störung gibt?
Eine Methode, um diesen Zusammenhang zu ermitteln, besteht darin, die Strömung hinter der Störung in einem Windkanalversuch zu messen. Die Infrarot-Thermografie (IRT) bietet einen Ansatz zur indirekten Messung der Strömung.
Ihre Aufgaben:
• Durchführung von Windkanalversuchen zur Validierung der Experimente und Versuch, die Empfindlichkeit der IRT gegenüber den Parametern (Höhe, Durchmesser, Position und Art) der Störungen zu quantifizieren (unter der Annahme, dass die Störung zylinderförmig ist).
• Auswertung der aufgenommenen Thermografiebilder durch Bildung von Mittelwertbildern sowie Analyse der zeitlichen Entwicklung, um charakteristische Parameter der Strömung hinter der Störung zu finden.
Ihr Profil:
• Kenntnisse in Python-Programmierung
• Erfahrung in der Bildverarbeitung

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Zhiyong Zhang, zzhprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Bei optischen Strömungsmessungen des Kühlschmierstoffs in Schleifprozessen treten globale Bildverschiebungen (z. B. durch Vibrationen, Drift oder mechanische Schwingungen der Maschine) auf. Diese können die Bildkorrelation erheblich stören und zu systematischen Fehlern in der Geschwindigkeitsauswertung führen – insbesondere in der kritischen Kontaktzone zwischen Schleifscheibe und Werkstück.
Am BIMAQ soll ein Algorithmus entwickelt werden, der solche globalen Bildverschiebungen automatisch erkennt und korrigiert. Ziel ist es, die Strömungsfeldmessung in der Schleifmaschine stabiler, genauer und reproduzierbarer zu machen. Das Projekt verbindet Bildverarbeitung, algorithmische Entwicklung und experimentelle Validierung anhand realer Messdaten.
Mögliche Inhalte
1. Literatur- und Methodenanalyse
o Recherche zu Bildregistrierung/Bildstabilisierung
o
2. Algorithmusentwicklung
o Vergleich unterschiedlicher Strategien: Korrektur pro Bild, pro Bildpaar oder über Zeitfenster
o Entwicklung eines Verfahrens zur Schätzung globaler Translation/Rotation (ggf. affine Bewegung)
o Implementierung in Python oder MATLAB
o Robustheitsmaßnahmen gegen Rauschen, Reflexionen und wechselnde Kontraste
3. Experimentelle Validierung und Bewertung
o Validierung anhand von Messdaten aus dem Schleifversuchsstand
Voraussetzungen / Profil
• Interesse an Bildverarbeitung, Signalverarbeitung und optischer Messtechnik
• Programmierkenntnisse in Python, MATLAB oder vergleichbar
• Freude an Datenanalyse und experimentellem Arbeiten

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Abdul Nafey Zafar, n.zafarprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Dieses Projekt umfasst die erste Entwicklung eines Versuchsaufbaus zur Überwachung kritischer Prozessparameter während des Laserlötprozesses. Die Studierenden integrieren thermografische Sensoren, kalibrieren das Messsystem und erfassen grundlegende thermische und optische Daten aus dem Lötprozess. Der Fokus liegt auf dem Verständnis des Prozesses sowie auf der sicheren und zuverlässigen Datenerfassung, um eine Grundlage für zukünftige System- und Prozessoptimierungen zu schaffen.

Mögliche Aufgaben:
• Grundlegender Umgang mit Versuchsaufbauten und Messgeräten
• Einsatz von Thermografiekameras, optischen und Temperatursensoren
• Durchführung von Experimenten
• Programmierung in Python/MATLAB zur Datenanalyse
• Sensor-Kalibrierung und Charakterisierung der Messunsicherheit
Anforderungen:
• Grundlegendes Verständnis für den Aufbau experimenteller Messsysteme
• Grundkenntnisse in Thermografie und Bildverarbeitung
• Programmierkenntnisse in Python/MATLAB; Erfahrung mit LabVIEW von Vorteil

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/f282aff3d8ad22aaaeacf3cf1dedba20?cid=4a19a98c612adba22f08c66419b5d9f4&file_navigation=1

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Binkal Kumar Sharma

Für ein Messsystem zur in-situ Überwachung während des Nitrierprozesses soll die photothermische Radiometrie (PTR) als optisches Messverfahren in die Umgebung eines Nitrierofens integriert werden.
Eine zentrale Herausforderung stellt der optische Zugang zum Prozessraum dar. Hohe Temperaturen, reaktive Gasatmosphären und begrenzter Bauraum erschweren die Integration von Sensoren und optischen Messsystemen.
Ziel dieses Projekts ist die Erarbeitung möglicher Konzepte für den optischen Zugang sowie für die mechanische Integration der Messhardware in einen Nitrierofen. Die Konzepte sollen experimentell untersucht und die gewonnenen Messdaten miteinander verglichen werden, um die am besten geeignete Lösung zu identifizieren.
Mögliche Aufgaben:
• Identifikation möglicher Positionen und Richtungen für optische Zugänge
• Untersuchung verschiedener Konzepte für optischen Zugang (z. B. optische Fenster, schräge Zugänge, modulare Messports)
• Berücksichtigung von Randbedingungen wie Temperatur, Gasdichtigkeit, verfügbarem Bauraum und mechanischer Stabilität
• Erstellung eines einfachen mechanischen Konzepts oder eines CAD-Modells
• Bewertung der Konzepte hinsichtlich technischer Umsetzbarkeit und Integrationsaufwand
• Experimentelle Untersuchung verschiedener Zugangskonfigurationen und Vergleich der Messergebnisse zur Identifikation der geeignetsten Lösung
Vorkenntnisse:
• Interesse an optischen Messverfahren und experimenteller Messtechnik
• Grundkenntnisse in CAD (z. B. Fusion 360, SolidWorks oder ähnliche Programme) von Vorteil
Grundkenntnisse in Datenanalyse oder Programmierung (z. B. Python oder MATLAB) von Vorteil

Nur für Wiederholer:innen. Das Kick-Off Meeting findet online statt.
Mit Zusatzleistung als SWP 2 (03-BA-901.02) nach alter PO anrechenbar.
Für WInf-Studierende, die SWP2 wiederholen müssen: Zusammen mit 3 weiteren CP in Freie Wahl als Ersatz für SWP2.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Thamali Munasingha, tmuprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Miniaturisierte Drohnen können als mobile Sensoren zur Messung von Luftströmungsgeschwindigkeiten eingesetzt werden. Wenn sich eine Drohne mit der umgebenden Strömung bewegt, kann ihre Geschwindigkeit näherungsweise der lokalen Windgeschwindigkeit entsprechen. Aufgrund von aerodynamischem Widerstand und Trägheit kann jedoch eine Differenz zwischen der Drohnengeschwindigkeit und der tatsächlichen Strömungsgeschwindigkeit auftreten. Dieses Phänomen wird als Slip bezeichnet und reduziert die Genauigkeit der Strömungsmessung.
Ziel dieses Projekts ist es zu untersuchen, wie aerodynamische Anpassungen einer miniaturisierten Drohne deren Fähigkeit beeinflussen, der umgebenden Luftströmung zu folgen.
Aufgaben
• Entwurf und Test aerodynamischer Modifikationen des Drohnenkörpers
• Analyse der Drohnenbewegung mittels Computer-Vision-basierter Nachverfolgung
Ihr Profil
• Interesse an Drohnen, Aerodynamik oder Strömungsmessung
• Grundkenntnisse in der Programmierung (Python oder MATLAB)

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Jakob Dieckmann, j.dieckmannprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Haben Sie sich jemals gefragt, warum sich Windkraftanlagen manchmal nicht drehen, obwohl es windig ist? Die Antwort könnte von den Strömungsverhältnissen an den Rotorblättern abhängen. Diese Strömung kann kontinuierlich mittels Thermografie aus großer Entfernung und ohne Anhalten der Windkraftanlage sichtbar gemacht werden.
Um die erkennbaren Strömungsphänomene Rotorblattbereichen zuzuordnen, soll parallel mit einem Laserscanner vom Boden (>100 m) die Rotorblattgeometrie erfasst werden. Durch die Verknüpfung beider Datensätze werden die 2D-Thermografieaufnahmen auf die 3D-Rotorblattfläche projiziert.
Arbeitsaufträge:
• Parallele Laserscans und Thermografie an Windkraftanlagen
• Messkampagnen im Feld durchführen
• Auswerten der Laserdaten
• Zusammenführen von Laserdaten und Thermographie

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Janos Ritter, jriprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Scope
In optical 3D metrology, stereo camera systems are commonly used to reconstruct three-dimensional structures from two images with known relative camera geometry.
Under resource constraints, it is desirable to reduce the number of sensors. One possible approach is to replace one camera with a moving camera mounted on a robot, where the stereo baseline is created by known robot poses.
The objective of this thesis is to experimentally investigate how robotic positioning uncertainty influences photogrammetric 3D reconstruction.
Tasks
• Literature review on photogrammetric 3D reconstruction and stereo triangulation
• Setup of a reference stereo camera system
• Implementation of a basic reconstruction pipeline (e.g. using OpenCV)
• Development of a measurement setup with a robot-mounted moving camera
• Measurement experiments with reference objects of known geometry
• Comparison of reconstruction accuracy between both approaches
• Analysis of the influence of baseline, measurement distance, and robot uncertainty
Requirements
• Interest in optical metrology, computer vision, or robotics
• Programming experience (e.g. Python or C++) beneficial
Independent and structured working style

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: 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.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Saeed Alidoust Chamandani, sacprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Join a cutting-edge European research project, indirect optical measurements for geometry and surface analysis! In this project, you will focus on optical tweezers: a laser-based tool for manipulating microspheres in a surrounding medium to indirectly map object surfaces.

Your tasks:
Simulate the 3D force fields generated by optical tweezers using computational tools (e.g., finite element methods or ray optics simulations).
Conduct experimental measurements to validate the simulations, and observe and record particle behavior under laser influence.
Analyze data to optimize tweezers' performance for precise particle manipulation.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Cornelius Boekhoff, c.boekhoffprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de
Die Studierenden sollen mit Hilfe eines LiDAR-Systems die Schwingungen eines realen Rotorblatts an einer Windenergieanlage vermessen. Dafür muss zunächst das Messsystem in Betrieb genommen sowie Schnittstellenprogrammierung und Synchronisierung umgesetzt werden. Im nächsten Schritt wird die Genauigkeit des Messsystems an einem Referenzobjekt getestet. Anschließend werden im Rahmen einer Freifeldmesskampagne die Rotorblätter einer Forschungszwecken gewidmeten Windenergieanlage vermessen und die anfallenden Daten mit etablierten Algorithmen ausgewertet.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Malin-Berit Kluge, m.klugeprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Zur frühen Erkennung eines Glaukoms, auch bekannt als Grüner Star, kann die Messung des Augeninnendrucks hilfreich sein, da ein erhöhter Druck einen Risikofaktor darstellt. Auftretende Tagesverlaufsschwankungen bleiben mit herkömmlichen Tonometern allerdings oft unerkannt. Deshalb wird ein Tonometer entwickelt, bei dem die Druckmessung kontaktlos durch akustische Anregung des Auges und optische Schwingungsmessung erfolgt und betroffene Personen Messungen mehrfach täglich selbstständig durchführen können.
Im Projekt soll die akustische Anregung untersucht werden mit dem Ziel ein Schwingungssignal zu erzeugen, dass zur Analyse von Schwingungsparametern wie Amplitude und Frequenz geeignet ist. Dafür soll nach einem geeigneten Augenmodell recherchiert und die akustische Anregung optimiert werden.
Aufgaben:
• Recherche zum Schwingungsverhalten des Auges und der akustischen Anregung
• Implementierung und Analyse unterschiedlicher Anregungsformen
Ihr Profil:
• Grundkenntnisse in der Programmierung (Matlab, Python)
• Grundkenntnisse in der Bildverarbeitung
Bereitschaft Messungen an enukleierten Schweineaugen durchzuführen.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
max. Gruppengröße: 5
Ansprechperson: Ahraar Shareef Muqsit, a.shareefprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Die regelmäßige Inspektion von Windkraftanlagen-Rotorblättern auf Oberflächenfehler ist für den zuverlässigen Betrieb erforderlich. Manuelle Verfahren sind aufgrund der notwendigen Nähe zur Oberfläche zeitaufwendig. Aktuelle automatisierte Verfahren messen vom Boden aus, was Distanzen von über 100 m und entsprechende Messunsicherheiten zur Folge hat. Das Projekt GeoFly am BIMAQ nutzt ein drohnenbasiertes Lasermesssystem auf Basis der Lasertriangulation, um lokale Oberflächenfehler (< 1 mm) aus geringer Distanz zu erfassen.
Ihre Aufgabe umfasst die Auswertung der Systemdaten sowie die Entwicklung von Algorithmen für das Bildstitching. Dabei sind verschiedene Strategien zu analysieren, wie der Einsatz von Referenzmarkern oder die Nutzung der Defekte als Orientierungspunkte. Abschließend wird die rekonstruierte Oberfläche mit Referenzmessungen verglichen, um die Abweichung zur realen Geometrie zu bestimmen.

Anmeldung im Stud.IP bis: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Ansprechpersonen:
Jan-Hendrik Ohlendorf (johlendorf@uni-bremen.de)
Thimo Schindler (t.schindler@uni-bremen.de )

Der Campus selbst bietet sich durch seinen heterogenen Aufbau für die Abbildung von verschiedenen Funktionen im Bereich der Energieforschung als sog. Reallabor an.
Dies reicht von der Energieerzeugung, durch z.B. Photovoltaik-Anlagen und Windenergieanlagen, über den Energietransport mit Hilfe von Leitungen und Kabeln bis hin zum Energieverbrauch in Büro-, Wohn- und Laborgebäuden sowie in Werkstätten (Betriebsgebäude). Dabei werden zudem unterschiedliche „Arten der Energie“ verwendet, wie insbesondere elektrische Arbeit aber auch Druckluftströme sowie Heiz- und Kühlwasser- bzw. -luftströme.
Mit Hilfe einer IoT Lösung (als Entwicklungsplattform) auf der Basis eines „Raspberry Pi“ Computers sollen auf dem Campus der Universität Bremen Energieflüsse bzw. physikalische Größen zur Bestimmung von Energieflüssen und der Energieeffizienz erfolgen.
So wäre es mit verhältnismäßig geringem Aufwand möglich, erste Informationen zu den Energieflüssen auf dem Campus zu bekommen und Wissen über das energetische Verhalten von Menschen und Technik zu generieren.

Der Fokus des Projekts liegt auf der Erweiterung einer vorhandener IoT Lösungen zum Anschluss und zur Einbindung von weiteren Sensoren (Hard- und Softwareseitig) für z.B. Strom, Spannung, Temperatur, Druck und Volumenströmen. Sowie in dem Aufbau der Messstellen für ein exemplarisches Gebäude der Universität.
Die aufgenommenen Daten sollen über das universitäre WLAN an einen Server versandt werden. Auf dieser Basis sollen verschiedene Mögliche Auswertealgorithmen entwickele werden und eine Visualisierung der Daten bzw. Auswertungen in einem sogenannten Dashboard exemplarisch umgesetzt werden.
Das Lehrprojekt ist in das Forschungsprojekt „BreGoS“ eingebunden.

https://www.uni-bremen.de/campus-energie-labor

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Eric Look, eric.lookprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de
Für eine deskriptorbasierte Charakterisierung von Pulvern wird ein Pulverbett mithilfe eines Roboters taktil manipuliert. Dabei entstehen charakteristische Oberflächenstrukturen wie Furchen oder Abdrücke, die anschließend optisch erfasst und ausgewertet werden. Nach jedem Versuch muss die Pulveroberfläche jedoch wiederhergestellt werden, um vergleichbare Ausgangsbedingungen für weitere Experimente zu schaffen. In der Praxis kann die Vorbereitung eines Pulverbettens auf unterschiedliche Weise erfolgen. Verschiedenen Präparationsmethoden können jedoch die Packungsdichte und die Oberflächenstruktur des Pulvers beeinflussen.
Ziel dieses Projekts ist es, experimentell zu untersuchen, welchen Einfluss unterschiedliche Methoden der Pulverbettpräparation auf die resultierenden Versuchsergebnisse haben. Insbesondere soll analysiert werden, wie sich verschiedene Präparationsverfahren auf die Form der erzeugten Pulverstrukturen auswirken. Darüber hinaus soll untersucht werden, in welchem Maß die gewählte Präparationsmethode die Reproduzierbarkeit der Experimente beeinflusst. Hierzu werden mehrere Verfahren zur Pulverbettpräparation entwickelt und systematisch miteinander verglichen. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, geeignete Methoden für eine möglichst reproduzierbare Vorbereitung des Pulverbetts abzuleiten.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Fandi Meng, f.mengprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Es kann verschiedene Arten von Störungen (additiv oder subtraktiv) mit unterschiedlichen Dimensionen auf der Oberfläche der Rotorblätter geben. Haben Sie sich schon einmal gefragt, ob es einen Zusammenhang zwischen der Strömung hinter der Störung und den Parametern der Störung gibt?
Eine Methode, um diesen Zusammenhang zu ermitteln, besteht darin, die Strömung hinter der Störung in einem Windkanalversuch zu messen. Die Infrarot-Thermografie (IRT) bietet einen Ansatz zur indirekten Messung der Strömung.
Ihre Aufgaben:
• Durchführung von Windkanalversuchen zur Validierung der Experimente und Versuch, die Empfindlichkeit der IRT gegenüber den Parametern (Höhe, Durchmesser, Position und Art) der Störungen zu quantifizieren (unter der Annahme, dass die Störung zylinderförmig ist).
• Auswertung der aufgenommenen Thermografiebilder durch Bildung von Mittelwertbildern sowie Analyse der zeitlichen Entwicklung, um charakteristische Parameter der Strömung hinter der Störung zu finden.
Ihr Profil:
• Kenntnisse in Python-Programmierung
• Erfahrung in der Bildverarbeitung

Anmeldung im Stud.IP
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)

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Zhiyong Zhang, zzhprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Bei optischen Strömungsmessungen des Kühlschmierstoffs in Schleifprozessen treten globale Bildverschiebungen (z. B. durch Vibrationen, Drift oder mechanische Schwingungen der Maschine) auf. Diese können die Bildkorrelation erheblich stören und zu systematischen Fehlern in der Geschwindigkeitsauswertung führen – insbesondere in der kritischen Kontaktzone zwischen Schleifscheibe und Werkstück.
Am BIMAQ soll ein Algorithmus entwickelt werden, der solche globalen Bildverschiebungen automatisch erkennt und korrigiert. Ziel ist es, die Strömungsfeldmessung in der Schleifmaschine stabiler, genauer und reproduzierbarer zu machen. Das Projekt verbindet Bildverarbeitung, algorithmische Entwicklung und experimentelle Validierung anhand realer Messdaten.
Mögliche Inhalte
1. Literatur- und Methodenanalyse
o Recherche zu Bildregistrierung/Bildstabilisierung
o
2. Algorithmusentwicklung
o Vergleich unterschiedlicher Strategien: Korrektur pro Bild, pro Bildpaar oder über Zeitfenster
o Entwicklung eines Verfahrens zur Schätzung globaler Translation/Rotation (ggf. affine Bewegung)
o Implementierung in Python oder MATLAB
o Robustheitsmaßnahmen gegen Rauschen, Reflexionen und wechselnde Kontraste
3. Experimentelle Validierung und Bewertung
o Validierung anhand von Messdaten aus dem Schleifversuchsstand
Voraussetzungen / Profil
• Interesse an Bildverarbeitung, Signalverarbeitung und optischer Messtechnik
• Programmierkenntnisse in Python, MATLAB oder vergleichbar
• Freude an Datenanalyse und experimentellem Arbeiten

Projektauftakt am: 01.04.2026 bzw. jederzeit sofort
Ansprechpersonen:
Michael Vogel, mvogelprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de
Leonard Schröder, lschroederprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de

Die rasante Entwicklung im Bereich des 3D-Drucks revolutioniert die Fertigungstechnik und ermöglicht die Herstellung komplexer, individueller Objekte. Zu den Vorteilen von 3D-Druckern zählen Kosteneffizienz, Designfreiheit, schnelles Prototyping und Nachhaltigkeit durch effiziente Materialnutzung und minimierten Abfall. Ziel ist es, mithilfe eines Knickarmroboters (Universal Robots UR10e) 3D-Druckteile zu fertigen, die auch Druckbahnen außerhalb eines horizontalen Bereichs ermöglichen. Zudem eröffnen sich durch den Roboter Möglichkeiten für den Multi-Material-Druck, bei dem verschiedene Materialien in einem einzigen Prozess kombiniert werden können.

Im ersten Schritt erfolgt eine umfassende Literaturrecherche zum Thema robotergestützter 3D-Druck. Der Fokus liegt dabei insbesondere auf bestehenden Ansätzen zur Bahnplanung und zum Slicen von Bauteilen für mehrachsige Robotersysteme sowie auf aktuellen industriellen und wissenschaftlichen Anwendungen. Darauf aufbauend wird untersucht, welcher Slicer sich für den 3D-Druck mit einem Industrieroboter eignet. Hierbei werden Aspekte wie Bauteilabmessungen, Freiheitsgrade, Druckgeschwindigkeit, Bahnorientierung und die Möglichkeit zur Generierung robotergeeigneter Trajektorien betrachtet und bewertet. Anschließend werden geeignete Slicer-Parameter festgelegt, die speziell auf den Einsatz mit dem UR10e abgestimmt sind. Dazu zählen unter anderem Schichtdicke, Bahngeschwindigkeit, Extrusionsrate, Bahnüberlappung sowie Strategien für nicht-planare Druckpfade. Ein weiterer Projektschritt ist die Schnittstellenanalyse zwischen Slicer und Robotersteuerung. Dabei wird untersucht, wie die vom Slicer erzeugten Daten (z. B. G-Code oder Trajektoriendaten) in roboterverständliche Bewegungsbefehle übersetzt und zuverlässig übertragen werden können. Darauf folgt das Programmieren der Robotersteuerung, einschließlich der Implementierung der Bewegungsabläufe, der Synchronisation von Extruder und Roboterbewegung sowie der Integration sicherheitsrelevanter Aspekte. Abschließend erfolgt das Testen und die Validierung des Gesamtsystems durch den praktischen 3D-Druck von Bauteilen mit dem Roboter. Die Ergebnisse werden hinsichtlich Maßhaltigkeit, Oberflächenqualität, Prozessstabilität und Reproduzierbarkeit bewertet, um das Potenzial und die Grenzen des robotergestützten 3D-Drucks aufzuzeigen.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Abdul Nafey Zafar, n.zafarprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Dieses Projekt umfasst die erste Entwicklung eines Versuchsaufbaus zur Überwachung kritischer Prozessparameter während des Laserlötprozesses. Die Studierenden integrieren thermografische Sensoren, kalibrieren das Messsystem und erfassen grundlegende thermische und optische Daten aus dem Lötprozess. Der Fokus liegt auf dem Verständnis des Prozesses sowie auf der sicheren und zuverlässigen Datenerfassung, um eine Grundlage für zukünftige System- und Prozessoptimierungen zu schaffen.

Mögliche Aufgaben:
• Grundlegender Umgang mit Versuchsaufbauten und Messgeräten
• Einsatz von Thermografiekameras, optischen und Temperatursensoren
• Durchführung von Experimenten
• Programmierung in Python/MATLAB zur Datenanalyse
• Sensor-Kalibrierung und Charakterisierung der Messunsicherheit
Anforderungen:
• Grundlegendes Verständnis für den Aufbau experimenteller Messsysteme
• Grundkenntnisse in Thermografie und Bildverarbeitung
• Programmierkenntnisse in Python/MATLAB; Erfahrung mit LabVIEW von Vorteil

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.

Aufgabe: Erfassung von Umgebungsbedingungen
Manche Insekten fliegen nachts, andere tagsüber. Die Helligkeit, das Lichtspektrum, Wind, Regen, Pollenflug, Luftdruck und die Temperatur beeinflussen das Verhalten und das Vorkommen von bestimmten Spezies. Deshalb sollen diese und andere lokale Wetter- und Umweltdaten mit aufgenommen werden. So wird für jedes Insekt ein komplexer Datensatz bereitgestellt. Diese Teilaufgabe besteht im Aufbau einer entsprechenden Wetterstation auf IOT (Internet of Things)-Basis und im Aufbau einer effizienten Datenübertragung und Speicherung der aufgenommenen Bilder in einem Datenbanksystem.

Aufgabe: Klassifizierung der Insekten mit Hilfe von KI-Algorithmen
Um eine automatische Erfassung der heimischen Insektenarten zu ermöglichen, sollen KI-Algorithmen entwickelt werden. Dazu dienen die von den Expert*innen (Entomolog*innen) analysierten Daten als Trainingsmaterial. Aufbauend darauf sollen die KI-Algorithmen in der Lage sein, charakteristische Merkmale der Insekten zu erkennen und diese damit ihren Arten zuzuordnen. Ziel ist es, die Artenerkennung mit hoher Genauigkeit automatisiert durchführen zu können, um eine effiziente und schnelle Bestimmung und Überwachung der heimischen Artenvielfalt zu ermöglichen. Neben dem Entwurf und der Implementierung der KI-Algorithmen umfassen die Tätigkeiten auch die Auswertung der automatisierten Analysen in Kooperation mit den Expert*innen.


Aufgabe: Zusätzliche Sensorik
Neben der Artbestimmung durch bildgebende Verfahren sollen bei dieser Teilaufgabe, ausgehend von einem bereits entwickelten „Flügelschlagsensor“, weitere Sensoren und Sensorenkombinationen (Messprinzipien) identifiziert und getestet werden. Ziel ist es durch ein IOT-basiertes Multisensorsystem aufzubauen, um die Qualität der Identifikation der Insektenarten der zu erhöhen.

Aufgabe: Datenübertragung, Datenbank und Dashboard
Die aufgenommenen Daten sollen an einen Datenserver (Zeitreihendatenbank, Ablage der Bildaufnahmen) übertragen werden. Dabei ist davon auszugehen, dass die Datenübertragung kabellos (Lora, UMTS etc.) erfolgen muss, da von einem Einsatz eines entsprechenden Systems nicht nur im urbanen Gebiet auszugehen ist. Ein vernünftiges Verhältnis zwischen Datenvorverarbeitung und zu übertragender Datenmenge ist zu identifizieren, eine geeignete Datenvorverarbeitung ist zu entwickeln und für die Aufgabe der KI-Klassifizierung bereitzustellen. Ebenfalls soll in dieser Aufgabe ein Dashboard/Frontend für die Ausgabe der Ergebnisse aufgebaut werden.

Aufgabe: Struktur, Gehäuse und Energieversorgung
Für die entwickelten Module (Hardware) muss eine entsprechende mechanische Struktur/Gehäuse entwickelt werden. Diese soll die Module vor den äußeren Umwelteinflüssen (Wetter, Diebstahl, mechanische Belastungen) schützen. Zugleich muss diese(s) mobil (leicht, robust) bzw. transportierbar sein. Zusätzlich ist eine Energieversorgung mit Hilfe eines Akkusystems sowie PV-Modulen zu konzipieren und aufzubauen.

INFO: die Klassifizierung für die KI-Trainingsdaten sowie die Entwicklung der Lebendfallen für die Artbestimmung werden von Seiten Studierender der Biologie übernommen
https://www.uni-bremen.de/popecol/

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Binkal Kumar Sharma

Für ein Messsystem zur in-situ Überwachung während des Nitrierprozesses soll die photothermische Radiometrie (PTR) als optisches Messverfahren in die Umgebung eines Nitrierofens integriert werden.
Eine zentrale Herausforderung stellt der optische Zugang zum Prozessraum dar. Hohe Temperaturen, reaktive Gasatmosphären und begrenzter Bauraum erschweren die Integration von Sensoren und optischen Messsystemen.
Ziel dieses Projekts ist die Erarbeitung möglicher Konzepte für den optischen Zugang sowie für die mechanische Integration der Messhardware in einen Nitrierofen. Die Konzepte sollen experimentell untersucht und die gewonnenen Messdaten miteinander verglichen werden, um die am besten geeignete Lösung zu identifizieren.
Mögliche Aufgaben:
• Identifikation möglicher Positionen und Richtungen für optische Zugänge
• Untersuchung verschiedener Konzepte für optischen Zugang (z. B. optische Fenster, schräge Zugänge, modulare Messports)
• Berücksichtigung von Randbedingungen wie Temperatur, Gasdichtigkeit, verfügbarem Bauraum und mechanischer Stabilität
• Erstellung eines einfachen mechanischen Konzepts oder eines CAD-Modells
• Bewertung der Konzepte hinsichtlich technischer Umsetzbarkeit und Integrationsaufwand
• Experimentelle Untersuchung verschiedener Zugangskonfigurationen und Vergleich der Messergebnisse zur Identifikation der geeignetsten Lösung
Vorkenntnisse:
• Interesse an optischen Messverfahren und experimenteller Messtechnik
• Grundkenntnisse in CAD (z. B. Fusion 360, SolidWorks oder ähnliche Programme) von Vorteil
Grundkenntnisse in Datenanalyse oder Programmierung (z. B. Python oder MATLAB) von Vorteil

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Giacomo Rizzi, g.rizziprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de
Das Forschungsprojekt InOGeM bestimmt die Oberflächengeometrie durch Messung des negativen Abdrucks eines Objekts in einem umgebenden fluoreszierenden Gas, ähnlich wie bei einem analogen Fotonegativ oder einem Zahnabdruck. Unter Verwendung innovativer fluoreszierender Farbstoffe, die bei niedrigen Temperaturen sublimieren, umfasst das Projekt die Charakterisierung ihrer thermodynamischen und optischen Eigenschaften, die Signalverarbeitung und die metrologische Validierung. Dieses Projekt eignet sich für Studierende, die strukturierte, interdisziplinäre Laborarbeit in den Bereichen Materialphysik, Optik und Messtechnik schätzen und über fundierte Kenntnisse in der Datenanalyse mit Python oder MATLAB verfügen.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.09.2026
Projektauftakt am: Beginn WiSe 2026/27
max. Gruppengröße: 20
Ansprechperson: Prof. Dr. Rainer Koschke; koschkeprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de

Projektbeschreibung unter: https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/files/index/913104f4daaaeca72fa6db19d9669d0f?cid=4a19a98c612adba22f08c66419b5d9f4

Unser Projekt SEE (für Software Engineering Experience) hat das Ziel, verteilt arbeitende Teams von Software-Entwicklerinnen und -Enwicklern mittels Software-Visualisierungen zu unterstützen. Der Fokus des Projekts liegt dabei auf kooperativem Programmverstehen, bei dem mehrere Personen gemeinsam Software verstehen und dazu miteinander auf hohem Abstraktionsniveau kommunizieren wollen. Einen Eindruck über den aktuellen Stand und die verschiedenen Anwendungsszenarien von SEE vermittelt dieses Video: https://youtu.be/fYMRpmuk7To.
Software-Entwicklerinnen und -Entwickler können mittels SEE von verschiedenen Standorten aus und mittels verschiedener Endgeräte (sowohl Desktop-Computer als auch VR-Hardware) einen virtuellen Raum betreten, in dem sie gemeinsam einen Blick auf ihre Software werfen können. Die Software wird hierbei als so genannte Code-City repräsentiert, d. h. Komponenten werden als Blöcke dargestellt, die auf Betrachter wie Gebäude wirken. Sie sind in Stadtdistrikten angeordnet, die der hierarchischen Struktur der Software entsprechen (z. B. der Pakethierarchie in Java). Die Anwesenden im virtuellen Raum können dabei nicht nur ihre eigenen Perspektiven einnehmen und mit der dargebotenen Software-Visualisierung individuell interagieren, sondern sich auch mit den anderen Anwesenden, die als Avatare repräsentiert sind, austauschen. Die Anwesenden können sowohl verbal als auch non-verbal mittels Zeigegesten miteinander kommunizieren. SEE ist ein Open-Source-Projekt und bei GitHub1 veröffentlicht. Seine Implementierung wurde über mehrere Jahre hinweg auch von mehreren erfolgreichen Bachelorprojekten vorangetrieben.
Siehe auch: https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/files/index/695ac2bc251d23b5fb3253bc4834ec76?cid=0416639aa5cc671609809a4789bd5bab

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Thamali Munasingha, tmuprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Miniaturisierte Drohnen können als mobile Sensoren zur Messung von Luftströmungsgeschwindigkeiten eingesetzt werden. Wenn sich eine Drohne mit der umgebenden Strömung bewegt, kann ihre Geschwindigkeit näherungsweise der lokalen Windgeschwindigkeit entsprechen. Aufgrund von aerodynamischem Widerstand und Trägheit kann jedoch eine Differenz zwischen der Drohnengeschwindigkeit und der tatsächlichen Strömungsgeschwindigkeit auftreten. Dieses Phänomen wird als Slip bezeichnet und reduziert die Genauigkeit der Strömungsmessung.
Ziel dieses Projekts ist es zu untersuchen, wie aerodynamische Anpassungen einer miniaturisierten Drohne deren Fähigkeit beeinflussen, der umgebenden Luftströmung zu folgen.
Aufgaben
• Entwurf und Test aerodynamischer Modifikationen des Drohnenkörpers
• Analyse der Drohnenbewegung mittels Computer-Vision-basierter Nachverfolgung
Ihr Profil
• Interesse an Drohnen, Aerodynamik oder Strömungsmessung
• Grundkenntnisse in der Programmierung (Python oder MATLAB)

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Jakob Dieckmann, j.dieckmannprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Haben Sie sich jemals gefragt, warum sich Windkraftanlagen manchmal nicht drehen, obwohl es windig ist? Die Antwort könnte von den Strömungsverhältnissen an den Rotorblättern abhängen. Diese Strömung kann kontinuierlich mittels Thermografie aus großer Entfernung und ohne Anhalten der Windkraftanlage sichtbar gemacht werden.
Um die erkennbaren Strömungsphänomene Rotorblattbereichen zuzuordnen, soll parallel mit einem Laserscanner vom Boden (>100 m) die Rotorblattgeometrie erfasst werden. Durch die Verknüpfung beider Datensätze werden die 2D-Thermografieaufnahmen auf die 3D-Rotorblattfläche projiziert.
Arbeitsaufträge:
• Parallele Laserscans und Thermografie an Windkraftanlagen
• Messkampagnen im Feld durchführen
• Auswerten der Laserdaten
• Zusammenführen von Laserdaten und Thermographie

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Janos Ritter, jriprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Scope
In optical 3D metrology, stereo camera systems are commonly used to reconstruct three-dimensional structures from two images with known relative camera geometry.
Under resource constraints, it is desirable to reduce the number of sensors. One possible approach is to replace one camera with a moving camera mounted on a robot, where the stereo baseline is created by known robot poses.
The objective of this thesis is to experimentally investigate how robotic positioning uncertainty influences photogrammetric 3D reconstruction.
Tasks
• Literature review on photogrammetric 3D reconstruction and stereo triangulation
• Setup of a reference stereo camera system
• Implementation of a basic reconstruction pipeline (e.g. using OpenCV)
• Development of a measurement setup with a robot-mounted moving camera
• Measurement experiments with reference objects of known geometry
• Comparison of reconstruction accuracy between both approaches
• Analysis of the influence of baseline, measurement distance, and robot uncertainty
Requirements
• Interest in optical metrology, computer vision, or robotics
• Programming experience (e.g. Python or C++) beneficial
Independent and structured working style

Mathematik ist die Grundlage moderner Schlüsseltechnologien – von KI und Machine Learning bis hin zum Klimaschutz und der Datenanalyse. Da universitäre Mathematik direkt auf Schulwissen aufbaut, schließt dieser Kurs die Lücke zwischen Schule und Hochschule. Er dient der umfassenden Wiederholung und Festigung jener Basiskompetenzen („Handwerkszeug“), die für kommende Fachsemester essenziell sind.

Informationen und Networking für Outgoings des FB04

Gemeinsame Begrüßung aller neuen Studierenden des Fachbereichs Produktionstechnik aus den Studiengängen B.Sc. Berufliche BIldung Mechatronik, B.Sc. Maschinenbau & Verfahrenstechnik, B.Sc. Systems Engineering, B.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen Produktionstechnik, M.Sc. Produktionstechnik, M.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen Produktionstechnik, M.Sc. Systems Engineering, M.Sc. Space Engineering und M.Sc. ProMat

Pflichtveranstaltung:
Sicherheitsschulung mit Feuerlöschübung für Erstsemesterstudierende.
An der Universität Bremen dürfen Studierende der Studienfächer mit laborpraktischen Lehrinhalten erst nach Teilnahme an dieser Veranstaltung mit den Laborarbeiten beginnen.
Praktische Brandschutzübungen im Freien, daher bitte mit wetterfester Kleidung und festem Schuhwerk erscheinen!

Anmeldung und Infos über Stud.IP

Für Komplemetärfach Informatik, berufliche Weiterbildung und Digi-Med Studierende gibt es
03-DMB-MI-22-OOP Objektorientierte Programmierung und 03-DMB-MI-22_AUD2 Algorithmen und Datenstrukturen.

Im ersten Teil der Lehrveranstaltung werden Gesamtsysteme im Maschinenbau und ihre Komponenten behandelt. Inhalte sind die Funktionsbeschreibung und Modellierung von unterschiedlichen Maschinenelementen. Behandelt werden Elemente wie Achsen und Wellen, Wälz- und Gleitlager, Dichtungselemente, Federn etc., Verbindungselemente wie Schrauben, Bolzen- und Stiftverbindungen sowie Antriebselemente (Hülltriebe, Zahnradgetriebe). Die einzelnen Maschinenelemente werden in ihren unterschiedlichen Ausprägungen vorgestellt und Funktionen und Aufgaben werden erläutert. Darüber hinaus wird auf Auslegungskriterien und Einsatzbedingungen hingewiesen. Abschließend werden die Grundzüge von Festigkeitsberechnungen zur Vorhersage ihres statischen und dynamischen Betriebsverhalten vermittelt. Es wird eine Übersicht über Spannungsarten und Berechnungsabläufe ebenso vermittelt, wie Kenntnisse über statische und dynamische Festigkeitskennwerte.

Die in der Vorlesung vermittelten Inhalte werden in den Übungen durch Zeichen- und Gestaltungsaufgaben vertieft. Abschließend sollen die Studierenden in der Lage sein, aufgrund von Anforderungskriterien entsprechende Maschinenelemente auszuwählen und diese in Konstruktionen zu integrieren. Darüber hinaus können einfache Festigkeitsauslegungen durchgeführt werden.

Das Modul dient in erster Linie der Identifikation der Studierenden mit dem Studiengang. Schwerpunkt ist die Gründung eines virtuellen Unternehmens in Teams (4-5 Studierende) und Entwicklung, Bau, Programmierung und Inbetriebnahme eines modellhaften technischen Produkts mit Lego Mindstorms. Dabei wird bereits zu Studienbeginn das Zusammenwirken von Mechanik, Antriebstechnik, Sensorik/Aktorik und SPS-Programmierung gelernt.
• Einführung in Konstruktionsmethodik (morphologischer Kasten) und Lösungsfindung im Team
• Einführung in den Aufbau kinematischer Ketten
• Einführung in Projektbearbeitung mittels Lego Mindstorms

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.

Beginn jeweils s.t.

Grundlagen akustischer, optischer und bildverarbeitender Messsysteme; Laufzeit- und chromatisch-basierte, triangulationsbasierte, interferometrische und Speckle-Messverfahren; Thermografie; Anwendungsbeispiele in der Fertigungs- und Verfahrenstechnik

Lerninhalte:
• Nutzung der Photovoltaik, der Solarthermie, der Biomasse, der Windenergie, der Geothermie, der Meeresenergie und Wasserkraft
• Aspekte der Anlagenauslegung und Wirtschaftlichkeitsberechnung
Literatur zum Modul wird in den jeweiligen Veranstaltungen bekanntgegeben.


Lernergebnisse / Kompetenzen:
Nach erfolgreichem Abschluss kennen die Studierenden die verschiedenen Energieumwandlungsverfahren und Technologien der regenerativen Energieerzeugung wie auch deren Potentiale und Grenzen. Darüber hinaus besitzen die Studierenden das Rüstzeug zum technischen und wirtschaftlichen optimierten Auslegen kleinerer Anlagen.


Workloadberechnung:
Das Modul besteht aus
• Vorlesung 28 Arbeitsstunden (2 SWS x 14 Woche)
• Gruppenarbeit mit Abschlusspräsentation: 14 Arbeitsstunden (1 SWS x 14 Woche)
• Prüfungsvorbereitung: 48 Arbeitsstunden
Insgesamt: 90 Arbeitsstunden

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.

Beginn jeweils s.t.

Grundlagen akustischer, optischer und bildverarbeitender Messsysteme; Laufzeit- und chromatisch-basierte, triangulationsbasierte, interferometrische und Speckle-Messverfahren; Thermografie; Anwendungsbeispiele in der Fertigungs- und Verfahrenstechnik

Lerninhalte:
• Nutzung der Photovoltaik, der Solarthermie, der Biomasse, der Windenergie, der Geothermie, der Meeresenergie und Wasserkraft
• Aspekte der Anlagenauslegung und Wirtschaftlichkeitsberechnung
Literatur zum Modul wird in den jeweiligen Veranstaltungen bekanntgegeben.


Lernergebnisse / Kompetenzen:
Nach erfolgreichem Abschluss kennen die Studierenden die verschiedenen Energieumwandlungsverfahren und Technologien der regenerativen Energieerzeugung wie auch deren Potentiale und Grenzen. Darüber hinaus besitzen die Studierenden das Rüstzeug zum technischen und wirtschaftlichen optimierten Auslegen kleinerer Anlagen.


Workloadberechnung:
Das Modul besteht aus
• Vorlesung 28 Arbeitsstunden (2 SWS x 14 Woche)
• Gruppenarbeit mit Abschlusspräsentation: 14 Arbeitsstunden (1 SWS x 14 Woche)
• Prüfungsvorbereitung: 48 Arbeitsstunden
Insgesamt: 90 Arbeitsstunden

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

Für alle Bachelor-Studierenden der Studiengänge Informatik, Wirtschaftsinformatik und Systems Engineering, die in 2026 ein Informatik-nahes Bachelor-Projekt beginnen wollen.
Die Intro-Veranstaltung von Thomas Barkowsky findet am Montag, 12.01.2026 von 16-18h in
Raum MZH 5500 statt.
Die Schnuppertermine sind in KW 3 und KW 4 geplant.

Anmeldung im Stud.IP bis: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in Stud.IP bekannt gegeben
max. Gruppengröße: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Ansprechperson: Jan-Hendrik Ohlendorf (johlendorf@uni-bremen.de), Thimo Schindler (t.schindler@uni-bremen.de)

Der Campus selbst bietet sich durch seinen heterogenen Aufbau für die Abbildung von verschiedenen Funktionen im Bereich der Energieforschung als sog. Reallabor an.
Dies reicht von der Energieerzeugung, durch z.B. Photovoltaik-Anlagen und Windenergieanlagen, über den Energietransport mit Hilfe von Leitungen und Kabeln bis hin zum Energieverbrauch in Büro-, Wohn- und Laborgebäuden sowie in Werkstätten (Betriebsgebäude). Dabei werden zudem unterschiedliche „Arten der Energie“ verwendet, wie insbesondere elektrische Arbeit aber auch Druckluftströme sowie Heiz- und Kühlwasser- bzw. -luftströme.
Mit Hilfe einer IoT Lösung (als Entwicklungsplattform) auf der Basis eines „Raspberry Pi“ Computers sollen auf dem Campus der Universität Bremen Energieflüsse bzw. physikalische Größen zur Bestimmung von Energieflüssen und der Energieeffizienz erfolgen.
So wäre es mit verhältnismäßig geringem Aufwand möglich, erste Informationen zu den Energieflüssen auf dem Campus zu bekommen und Wissen über das energetische Verhalten von Menschen und Technik zu generieren.
Der Fokus des Projekts liegt auf der Erweiterung einer vorhandener IoT Lösungen zum Anschluss und zur Einbindung von weiteren Sensoren (Hard- und Softwareseitig) für z.B. Strom, Spannung, Temperatur, Druck und Volumenströmen. Sowie in dem Aufbau der Messstellen für ein exemplarisches Gebäude der Universität.
Die aufgenommenen Daten sollen über das universitäre WLAN an einen Server versandt werden. Auf dieser Basis sollen verschiedene Mögliche Auswertealgorithmen entwickele werden und eine Visualisierung der Daten bzw. Auswertungen in einem sogenannten Dashboard exemplarisch umgesetzt werden.
Das Lehrprojekt ist in das Forschungsprojekt „BreGoS“ eingebunden.
https://www.uni-bremen.de/campus-energie-labor

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/f282aff3d8ad22aaaeacf3cf1dedba20?cid=4a19a98c612adba22f08c66419b5d9f4&file_navigation=1

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: 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.

Für alle Bachelor-Studierenden der Studiengänge Informatik, Wirtschaftsinformatik und Systems Engineering, die in 2026 ein Informatik-nahes Bachelor-Projekt beginnen wollen.
Die Intro-Veranstaltung von Thomas Barkowsky findet am Montag, 12.01.2026 von 16-18h in
Raum MZH 5500 statt.
Die Schnuppertermine sind in KW 3 und KW 4 geplant.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Saeed Alidoust Chamandani, sacprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Join a cutting-edge European research project, indirect optical measurements for geometry and surface analysis! In this project, you will focus on optical tweezers: a laser-based tool for manipulating microspheres in a surrounding medium to indirectly map object surfaces.

Your tasks:
Simulate the 3D force fields generated by optical tweezers using computational tools (e.g., finite element methods or ray optics simulations).
Conduct experimental measurements to validate the simulations, and observe and record particle behavior under laser influence.
Analyze data to optimize tweezers' performance for precise particle manipulation.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Cornelius Boekhoff, c.boekhoffprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de
Die Studierenden sollen mit Hilfe eines LiDAR-Systems die Schwingungen eines realen Rotorblatts an einer Windenergieanlage vermessen. Dafür muss zunächst das Messsystem in Betrieb genommen sowie Schnittstellenprogrammierung und Synchronisierung umgesetzt werden. Im nächsten Schritt wird die Genauigkeit des Messsystems an einem Referenzobjekt getestet. Anschließend werden im Rahmen einer Freifeldmesskampagne die Rotorblätter einer Forschungszwecken gewidmeten Windenergieanlage vermessen und die anfallenden Daten mit etablierten Algorithmen ausgewertet.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Malin-Berit Kluge, m.klugeprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Zur frühen Erkennung eines Glaukoms, auch bekannt als Grüner Star, kann die Messung des Augeninnendrucks hilfreich sein, da ein erhöhter Druck einen Risikofaktor darstellt. Auftretende Tagesverlaufsschwankungen bleiben mit herkömmlichen Tonometern allerdings oft unerkannt. Deshalb wird ein Tonometer entwickelt, bei dem die Druckmessung kontaktlos durch akustische Anregung des Auges und optische Schwingungsmessung erfolgt und betroffene Personen Messungen mehrfach täglich selbstständig durchführen können.
Im Projekt soll die akustische Anregung untersucht werden mit dem Ziel ein Schwingungssignal zu erzeugen, dass zur Analyse von Schwingungsparametern wie Amplitude und Frequenz geeignet ist. Dafür soll nach einem geeigneten Augenmodell recherchiert und die akustische Anregung optimiert werden.
Aufgaben:
• Recherche zum Schwingungsverhalten des Auges und der akustischen Anregung
• Implementierung und Analyse unterschiedlicher Anregungsformen
Ihr Profil:
• Grundkenntnisse in der Programmierung (Matlab, Python)
• Grundkenntnisse in der Bildverarbeitung
Bereitschaft Messungen an enukleierten Schweineaugen durchzuführen.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
max. Gruppengröße: 5
Ansprechperson: Ahraar Shareef Muqsit, a.shareefprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Die regelmäßige Inspektion von Windkraftanlagen-Rotorblättern auf Oberflächenfehler ist für den zuverlässigen Betrieb erforderlich. Manuelle Verfahren sind aufgrund der notwendigen Nähe zur Oberfläche zeitaufwendig. Aktuelle automatisierte Verfahren messen vom Boden aus, was Distanzen von über 100 m und entsprechende Messunsicherheiten zur Folge hat. Das Projekt GeoFly am BIMAQ nutzt ein drohnenbasiertes Lasermesssystem auf Basis der Lasertriangulation, um lokale Oberflächenfehler (< 1 mm) aus geringer Distanz zu erfassen.
Ihre Aufgabe umfasst die Auswertung der Systemdaten sowie die Entwicklung von Algorithmen für das Bildstitching. Dabei sind verschiedene Strategien zu analysieren, wie der Einsatz von Referenzmarkern oder die Nutzung der Defekte als Orientierungspunkte. Abschließend wird die rekonstruierte Oberfläche mit Referenzmessungen verglichen, um die Abweichung zur realen Geometrie zu bestimmen.

Anmeldung im Stud.IP bis: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Projektauftakt am: wird in Stud.IP bekannt gegeben
Ansprechpersonen:
Jan-Hendrik Ohlendorf (johlendorf@uni-bremen.de)
Thimo Schindler (t.schindler@uni-bremen.de )

Der Campus selbst bietet sich durch seinen heterogenen Aufbau für die Abbildung von verschiedenen Funktionen im Bereich der Energieforschung als sog. Reallabor an.
Dies reicht von der Energieerzeugung, durch z.B. Photovoltaik-Anlagen und Windenergieanlagen, über den Energietransport mit Hilfe von Leitungen und Kabeln bis hin zum Energieverbrauch in Büro-, Wohn- und Laborgebäuden sowie in Werkstätten (Betriebsgebäude). Dabei werden zudem unterschiedliche „Arten der Energie“ verwendet, wie insbesondere elektrische Arbeit aber auch Druckluftströme sowie Heiz- und Kühlwasser- bzw. -luftströme.
Mit Hilfe einer IoT Lösung (als Entwicklungsplattform) auf der Basis eines „Raspberry Pi“ Computers sollen auf dem Campus der Universität Bremen Energieflüsse bzw. physikalische Größen zur Bestimmung von Energieflüssen und der Energieeffizienz erfolgen.
So wäre es mit verhältnismäßig geringem Aufwand möglich, erste Informationen zu den Energieflüssen auf dem Campus zu bekommen und Wissen über das energetische Verhalten von Menschen und Technik zu generieren.

Der Fokus des Projekts liegt auf der Erweiterung einer vorhandener IoT Lösungen zum Anschluss und zur Einbindung von weiteren Sensoren (Hard- und Softwareseitig) für z.B. Strom, Spannung, Temperatur, Druck und Volumenströmen. Sowie in dem Aufbau der Messstellen für ein exemplarisches Gebäude der Universität.
Die aufgenommenen Daten sollen über das universitäre WLAN an einen Server versandt werden. Auf dieser Basis sollen verschiedene Mögliche Auswertealgorithmen entwickele werden und eine Visualisierung der Daten bzw. Auswertungen in einem sogenannten Dashboard exemplarisch umgesetzt werden.
Das Lehrprojekt ist in das Forschungsprojekt „BreGoS“ eingebunden.

https://www.uni-bremen.de/campus-energie-labor

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Eric Look, eric.lookprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de
Für eine deskriptorbasierte Charakterisierung von Pulvern wird ein Pulverbett mithilfe eines Roboters taktil manipuliert. Dabei entstehen charakteristische Oberflächenstrukturen wie Furchen oder Abdrücke, die anschließend optisch erfasst und ausgewertet werden. Nach jedem Versuch muss die Pulveroberfläche jedoch wiederhergestellt werden, um vergleichbare Ausgangsbedingungen für weitere Experimente zu schaffen. In der Praxis kann die Vorbereitung eines Pulverbettens auf unterschiedliche Weise erfolgen. Verschiedenen Präparationsmethoden können jedoch die Packungsdichte und die Oberflächenstruktur des Pulvers beeinflussen.
Ziel dieses Projekts ist es, experimentell zu untersuchen, welchen Einfluss unterschiedliche Methoden der Pulverbettpräparation auf die resultierenden Versuchsergebnisse haben. Insbesondere soll analysiert werden, wie sich verschiedene Präparationsverfahren auf die Form der erzeugten Pulverstrukturen auswirken. Darüber hinaus soll untersucht werden, in welchem Maß die gewählte Präparationsmethode die Reproduzierbarkeit der Experimente beeinflusst. Hierzu werden mehrere Verfahren zur Pulverbettpräparation entwickelt und systematisch miteinander verglichen. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, geeignete Methoden für eine möglichst reproduzierbare Vorbereitung des Pulverbetts abzuleiten.

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Fandi Meng, f.mengprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Es kann verschiedene Arten von Störungen (additiv oder subtraktiv) mit unterschiedlichen Dimensionen auf der Oberfläche der Rotorblätter geben. Haben Sie sich schon einmal gefragt, ob es einen Zusammenhang zwischen der Strömung hinter der Störung und den Parametern der Störung gibt?
Eine Methode, um diesen Zusammenhang zu ermitteln, besteht darin, die Strömung hinter der Störung in einem Windkanalversuch zu messen. Die Infrarot-Thermografie (IRT) bietet einen Ansatz zur indirekten Messung der Strömung.
Ihre Aufgaben:
• Durchführung von Windkanalversuchen zur Validierung der Experimente und Versuch, die Empfindlichkeit der IRT gegenüber den Parametern (Höhe, Durchmesser, Position und Art) der Störungen zu quantifizieren (unter der Annahme, dass die Störung zylinderförmig ist).
• Auswertung der aufgenommenen Thermografiebilder durch Bildung von Mittelwertbildern sowie Analyse der zeitlichen Entwicklung, um charakteristische Parameter der Strömung hinter der Störung zu finden.
Ihr Profil:
• Kenntnisse in Python-Programmierung
• Erfahrung in der Bildverarbeitung

Anmeldung im Stud.IP
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)

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Zhiyong Zhang, zzhprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Bei optischen Strömungsmessungen des Kühlschmierstoffs in Schleifprozessen treten globale Bildverschiebungen (z. B. durch Vibrationen, Drift oder mechanische Schwingungen der Maschine) auf. Diese können die Bildkorrelation erheblich stören und zu systematischen Fehlern in der Geschwindigkeitsauswertung führen – insbesondere in der kritischen Kontaktzone zwischen Schleifscheibe und Werkstück.
Am BIMAQ soll ein Algorithmus entwickelt werden, der solche globalen Bildverschiebungen automatisch erkennt und korrigiert. Ziel ist es, die Strömungsfeldmessung in der Schleifmaschine stabiler, genauer und reproduzierbarer zu machen. Das Projekt verbindet Bildverarbeitung, algorithmische Entwicklung und experimentelle Validierung anhand realer Messdaten.
Mögliche Inhalte
1. Literatur- und Methodenanalyse
o Recherche zu Bildregistrierung/Bildstabilisierung
o
2. Algorithmusentwicklung
o Vergleich unterschiedlicher Strategien: Korrektur pro Bild, pro Bildpaar oder über Zeitfenster
o Entwicklung eines Verfahrens zur Schätzung globaler Translation/Rotation (ggf. affine Bewegung)
o Implementierung in Python oder MATLAB
o Robustheitsmaßnahmen gegen Rauschen, Reflexionen und wechselnde Kontraste
3. Experimentelle Validierung und Bewertung
o Validierung anhand von Messdaten aus dem Schleifversuchsstand
Voraussetzungen / Profil
• Interesse an Bildverarbeitung, Signalverarbeitung und optischer Messtechnik
• Programmierkenntnisse in Python, MATLAB oder vergleichbar
• Freude an Datenanalyse und experimentellem Arbeiten

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Abdul Nafey Zafar, n.zafarprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Dieses Projekt umfasst die erste Entwicklung eines Versuchsaufbaus zur Überwachung kritischer Prozessparameter während des Laserlötprozesses. Die Studierenden integrieren thermografische Sensoren, kalibrieren das Messsystem und erfassen grundlegende thermische und optische Daten aus dem Lötprozess. Der Fokus liegt auf dem Verständnis des Prozesses sowie auf der sicheren und zuverlässigen Datenerfassung, um eine Grundlage für zukünftige System- und Prozessoptimierungen zu schaffen.

Mögliche Aufgaben:
• Grundlegender Umgang mit Versuchsaufbauten und Messgeräten
• Einsatz von Thermografiekameras, optischen und Temperatursensoren
• Durchführung von Experimenten
• Programmierung in Python/MATLAB zur Datenanalyse
• Sensor-Kalibrierung und Charakterisierung der Messunsicherheit
Anforderungen:
• Grundlegendes Verständnis für den Aufbau experimenteller Messsysteme
• Grundkenntnisse in Thermografie und Bildverarbeitung
• Programmierkenntnisse in Python/MATLAB; Erfahrung mit LabVIEW von Vorteil

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.

Aufgabe: Erfassung von Umgebungsbedingungen
Manche Insekten fliegen nachts, andere tagsüber. Die Helligkeit, das Lichtspektrum, Wind, Regen, Pollenflug, Luftdruck und die Temperatur beeinflussen das Verhalten und das Vorkommen von bestimmten Spezies. Deshalb sollen diese und andere lokale Wetter- und Umweltdaten mit aufgenommen werden. So wird für jedes Insekt ein komplexer Datensatz bereitgestellt. Diese Teilaufgabe besteht im Aufbau einer entsprechenden Wetterstation auf IOT (Internet of Things)-Basis und im Aufbau einer effizienten Datenübertragung und Speicherung der aufgenommenen Bilder in einem Datenbanksystem.

Aufgabe: Klassifizierung der Insekten mit Hilfe von KI-Algorithmen
Um eine automatische Erfassung der heimischen Insektenarten zu ermöglichen, sollen KI-Algorithmen entwickelt werden. Dazu dienen die von den Expert*innen (Entomolog*innen) analysierten Daten als Trainingsmaterial. Aufbauend darauf sollen die KI-Algorithmen in der Lage sein, charakteristische Merkmale der Insekten zu erkennen und diese damit ihren Arten zuzuordnen. Ziel ist es, die Artenerkennung mit hoher Genauigkeit automatisiert durchführen zu können, um eine effiziente und schnelle Bestimmung und Überwachung der heimischen Artenvielfalt zu ermöglichen. Neben dem Entwurf und der Implementierung der KI-Algorithmen umfassen die Tätigkeiten auch die Auswertung der automatisierten Analysen in Kooperation mit den Expert*innen.


Aufgabe: Zusätzliche Sensorik
Neben der Artbestimmung durch bildgebende Verfahren sollen bei dieser Teilaufgabe, ausgehend von einem bereits entwickelten „Flügelschlagsensor“, weitere Sensoren und Sensorenkombinationen (Messprinzipien) identifiziert und getestet werden. Ziel ist es durch ein IOT-basiertes Multisensorsystem aufzubauen, um die Qualität der Identifikation der Insektenarten der zu erhöhen.

Aufgabe: Datenübertragung, Datenbank und Dashboard
Die aufgenommenen Daten sollen an einen Datenserver (Zeitreihendatenbank, Ablage der Bildaufnahmen) übertragen werden. Dabei ist davon auszugehen, dass die Datenübertragung kabellos (Lora, UMTS etc.) erfolgen muss, da von einem Einsatz eines entsprechenden Systems nicht nur im urbanen Gebiet auszugehen ist. Ein vernünftiges Verhältnis zwischen Datenvorverarbeitung und zu übertragender Datenmenge ist zu identifizieren, eine geeignete Datenvorverarbeitung ist zu entwickeln und für die Aufgabe der KI-Klassifizierung bereitzustellen. Ebenfalls soll in dieser Aufgabe ein Dashboard/Frontend für die Ausgabe der Ergebnisse aufgebaut werden.

Aufgabe: Struktur, Gehäuse und Energieversorgung
Für die entwickelten Module (Hardware) muss eine entsprechende mechanische Struktur/Gehäuse entwickelt werden. Diese soll die Module vor den äußeren Umwelteinflüssen (Wetter, Diebstahl, mechanische Belastungen) schützen. Zugleich muss diese(s) mobil (leicht, robust) bzw. transportierbar sein. Zusätzlich ist eine Energieversorgung mit Hilfe eines Akkusystems sowie PV-Modulen zu konzipieren und aufzubauen.

INFO: die Klassifizierung für die KI-Trainingsdaten sowie die Entwicklung der Lebendfallen für die Artbestimmung werden von Seiten Studierender der Biologie übernommen
https://www.uni-bremen.de/popecol/

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Binkal Kumar Sharma

Für ein Messsystem zur in-situ Überwachung während des Nitrierprozesses soll die photothermische Radiometrie (PTR) als optisches Messverfahren in die Umgebung eines Nitrierofens integriert werden.
Eine zentrale Herausforderung stellt der optische Zugang zum Prozessraum dar. Hohe Temperaturen, reaktive Gasatmosphären und begrenzter Bauraum erschweren die Integration von Sensoren und optischen Messsystemen.
Ziel dieses Projekts ist die Erarbeitung möglicher Konzepte für den optischen Zugang sowie für die mechanische Integration der Messhardware in einen Nitrierofen. Die Konzepte sollen experimentell untersucht und die gewonnenen Messdaten miteinander verglichen werden, um die am besten geeignete Lösung zu identifizieren.
Mögliche Aufgaben:
• Identifikation möglicher Positionen und Richtungen für optische Zugänge
• Untersuchung verschiedener Konzepte für optischen Zugang (z. B. optische Fenster, schräge Zugänge, modulare Messports)
• Berücksichtigung von Randbedingungen wie Temperatur, Gasdichtigkeit, verfügbarem Bauraum und mechanischer Stabilität
• Erstellung eines einfachen mechanischen Konzepts oder eines CAD-Modells
• Bewertung der Konzepte hinsichtlich technischer Umsetzbarkeit und Integrationsaufwand
• Experimentelle Untersuchung verschiedener Zugangskonfigurationen und Vergleich der Messergebnisse zur Identifikation der geeignetsten Lösung
Vorkenntnisse:
• Interesse an optischen Messverfahren und experimenteller Messtechnik
• Grundkenntnisse in CAD (z. B. Fusion 360, SolidWorks oder ähnliche Programme) von Vorteil
Grundkenntnisse in Datenanalyse oder Programmierung (z. B. Python oder MATLAB) von Vorteil

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Giacomo Rizzi, g.rizziprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de
Das Forschungsprojekt InOGeM bestimmt die Oberflächengeometrie durch Messung des negativen Abdrucks eines Objekts in einem umgebenden fluoreszierenden Gas, ähnlich wie bei einem analogen Fotonegativ oder einem Zahnabdruck. Unter Verwendung innovativer fluoreszierender Farbstoffe, die bei niedrigen Temperaturen sublimieren, umfasst das Projekt die Charakterisierung ihrer thermodynamischen und optischen Eigenschaften, die Signalverarbeitung und die metrologische Validierung. Dieses Projekt eignet sich für Studierende, die strukturierte, interdisziplinäre Laborarbeit in den Bereichen Materialphysik, Optik und Messtechnik schätzen und über fundierte Kenntnisse in der Datenanalyse mit Python oder MATLAB verfügen.

Anmeldung im Stud.IP bis: 30.09.2026
Projektauftakt am: Beginn WiSe 2026/27
max. Gruppengröße: 20
Ansprechperson: Prof. Dr. Rainer Koschke; koschkeprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de

Projektbeschreibung unter: https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/files/index/913104f4daaaeca72fa6db19d9669d0f?cid=4a19a98c612adba22f08c66419b5d9f4

Unser Projekt SEE (für Software Engineering Experience) hat das Ziel, verteilt arbeitende Teams von Software-Entwicklerinnen und -Enwicklern mittels Software-Visualisierungen zu unterstützen. Der Fokus des Projekts liegt dabei auf kooperativem Programmverstehen, bei dem mehrere Personen gemeinsam Software verstehen und dazu miteinander auf hohem Abstraktionsniveau kommunizieren wollen. Einen Eindruck über den aktuellen Stand und die verschiedenen Anwendungsszenarien von SEE vermittelt dieses Video: https://youtu.be/fYMRpmuk7To.
Software-Entwicklerinnen und -Entwickler können mittels SEE von verschiedenen Standorten aus und mittels verschiedener Endgeräte (sowohl Desktop-Computer als auch VR-Hardware) einen virtuellen Raum betreten, in dem sie gemeinsam einen Blick auf ihre Software werfen können. Die Software wird hierbei als so genannte Code-City repräsentiert, d. h. Komponenten werden als Blöcke dargestellt, die auf Betrachter wie Gebäude wirken. Sie sind in Stadtdistrikten angeordnet, die der hierarchischen Struktur der Software entsprechen (z. B. der Pakethierarchie in Java). Die Anwesenden im virtuellen Raum können dabei nicht nur ihre eigenen Perspektiven einnehmen und mit der dargebotenen Software-Visualisierung individuell interagieren, sondern sich auch mit den anderen Anwesenden, die als Avatare repräsentiert sind, austauschen. Die Anwesenden können sowohl verbal als auch non-verbal mittels Zeigegesten miteinander kommunizieren. SEE ist ein Open-Source-Projekt und bei GitHub1 veröffentlicht. Seine Implementierung wurde über mehrere Jahre hinweg auch von mehreren erfolgreichen Bachelorprojekten vorangetrieben.
Siehe auch: https://elearning.uni-bremen.de/dispatch.php/course/files/index/695ac2bc251d23b5fb3253bc4834ec76?cid=0416639aa5cc671609809a4789bd5bab

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Thamali Munasingha, tmuprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Miniaturisierte Drohnen können als mobile Sensoren zur Messung von Luftströmungsgeschwindigkeiten eingesetzt werden. Wenn sich eine Drohne mit der umgebenden Strömung bewegt, kann ihre Geschwindigkeit näherungsweise der lokalen Windgeschwindigkeit entsprechen. Aufgrund von aerodynamischem Widerstand und Trägheit kann jedoch eine Differenz zwischen der Drohnengeschwindigkeit und der tatsächlichen Strömungsgeschwindigkeit auftreten. Dieses Phänomen wird als Slip bezeichnet und reduziert die Genauigkeit der Strömungsmessung.
Ziel dieses Projekts ist es zu untersuchen, wie aerodynamische Anpassungen einer miniaturisierten Drohne deren Fähigkeit beeinflussen, der umgebenden Luftströmung zu folgen.
Aufgaben
• Entwurf und Test aerodynamischer Modifikationen des Drohnenkörpers
• Analyse der Drohnenbewegung mittels Computer-Vision-basierter Nachverfolgung
Ihr Profil
• Interesse an Drohnen, Aerodynamik oder Strömungsmessung
• Grundkenntnisse in der Programmierung (Python oder MATLAB)

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Jakob Dieckmann, j.dieckmannprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Haben Sie sich jemals gefragt, warum sich Windkraftanlagen manchmal nicht drehen, obwohl es windig ist? Die Antwort könnte von den Strömungsverhältnissen an den Rotorblättern abhängen. Diese Strömung kann kontinuierlich mittels Thermografie aus großer Entfernung und ohne Anhalten der Windkraftanlage sichtbar gemacht werden.
Um die erkennbaren Strömungsphänomene Rotorblattbereichen zuzuordnen, soll parallel mit einem Laserscanner vom Boden (>100 m) die Rotorblattgeometrie erfasst werden. Durch die Verknüpfung beider Datensätze werden die 2D-Thermografieaufnahmen auf die 3D-Rotorblattfläche projiziert.
Arbeitsaufträge:
• Parallele Laserscans und Thermografie an Windkraftanlagen
• Messkampagnen im Feld durchführen
• Auswerten der Laserdaten
• Zusammenführen von Laserdaten und Thermographie

Anmeldung im Stud.IP bis: 17.04.2026
Projektauftakt am: 27.04.2026
Ansprechperson: Janos Ritter, jriprotect me ?!bimaqprotect me ?!.de

Scope
In optical 3D metrology, stereo camera systems are commonly used to reconstruct three-dimensional structures from two images with known relative camera geometry.
Under resource constraints, it is desirable to reduce the number of sensors. One possible approach is to replace one camera with a moving camera mounted on a robot, where the stereo baseline is created by known robot poses.
The objective of this thesis is to experimentally investigate how robotic positioning uncertainty influences photogrammetric 3D reconstruction.
Tasks
• Literature review on photogrammetric 3D reconstruction and stereo triangulation
• Setup of a reference stereo camera system
• Implementation of a basic reconstruction pipeline (e.g. using OpenCV)
• Development of a measurement setup with a robot-mounted moving camera
• Measurement experiments with reference objects of known geometry
• Comparison of reconstruction accuracy between both approaches
• Analysis of the influence of baseline, measurement distance, and robot uncertainty
Requirements
• Interest in optical metrology, computer vision, or robotics
• Programming experience (e.g. Python or C++) beneficial
Independent and structured working style