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Die Qualitätsmessung von spanend gefertigten Bauteilen findet in der Regel nicht als 100%-Prüfung statt. Somit wird im Zeitraum zwischen zwei Messungen oftmals Ausschuss produziert. Um eine Verkürzung des Messintervalls und somit die Reduzierung der Ausschussmenge zu erreichen, wurde im Projekt eine Werkzeugmaschine um Sensoren erweitert, die sich zur Messung des Werkzeugzustands und der Bauteilabmessungen eignen.

Die Daten der Sensoren liegen derzeit jedoch nur als Punktewolken vor. Aus diesen Wolken sollen mit geeigneten Verfahren Merkmale extrahiert werden. Dabei kann es sich bspw. um den Durchmesser einer Welle oder die Oberflächenrauheit handeln. Der zu entwickelnde Algorithmus soll zudem dazulernen, sodass kontinuierlich neue Daten hinzugefügt werden, um die Qualität der Extraktion bzw. Klassifikation oder Regression qualitativ zu verbessern.

Zum Abschluss der Arbeit wird der Algorithmus auf einem RasperrbyPi installiert, der sich an der Werkzeugmaschine befindet. Daher besteht die Notwendigkeit den Algorithmus an die Randbedingungen eines RaspberryPys anzupassen.

Aufgaben:

• Literaturrecherche zur Qualitätsdatenauswertung von spanenden Fertigungsverfahren
• Entwicklung eines Datenauswertungsalgorithmus
• Abstimmung und Installation des Algorithmus auf einem RaspberryPi

Profil:

• Sehr gute Deutsch und Englisch Kenntnisse
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
• Vorkenntnisse im Bereich der Datenanalyse xccxcx

Bewerbungen mit Notenauszug und Lebenslauf bitte an alexander sutschet∂kit edu