Computer Vision für die automatisierte Probenvoranalyse an Synchrotronstrahlungsquellen

Research topic/area

Bildverarbeitung, Computer Vision, Künstliche Intelligenz, Robotik

Type of thesis

Bachelor / Master

Start time

-

Application deadline

01.11.2026

Duration of the thesis

3-6 Monate

Description

An Synchrotronstrahlungsquellen ist die verfügbare Messzeit stark begrenzt. Deshalb sollen relevante Probenbereiche bereits vor dem CT-Scan automatisch erkannt werden, um unnötige Scanbereiche zu vermeiden.

Am IAI wurde hierfür ein kamerabasiertes System zur optischen Voranalyse entwickelt, das Insektenproben in PCR-Röhrchen vor dem eigentlichen CT-Scan analysiert. Das System nimmt Bilder aus mehreren Perspektiven auf, segmentiert Röhrchen und Insekt und bestimmt daraus die Position der Probe. Diese Information kann genutzt werden, um den nachfolgenden CT-Scan effizienter zu planen.

Ziel der Arbeit ist die Weiterentwicklung der Bildauswertung. Dazu sollen Trainingsdaten erweitert, Segmentierungsmodelle verbessert und verschiedene Ansätze zur robusten Lokalisierung der Probe untersucht werden.
Für eine Masterarbeit kann das Thema auf Bernsteinproben erweitert werden, bei denen eingeschlossene Insekten trotz Reflexionen, Streuung und unregelmäßiger Probengeometrie erkannt werden sollen.

The thesis may also be written in English.

https://www.iai.kit.edu/Studentische_Arbeiten_5824.php
https://www.iai.kit.edu/english/973_5824.php

Requirement

Requirements for students

• Erfahrung mit Python
• Interesse an Bildverarbeitung und Machine Learning
• Erste Erfahrung mit OpenCV, PyTorch oder YOLO hilfreich
• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise
• Interesse an interdisziplinärer Forschung

Faculty departments

• Engineering sciences
  Biological engineering
  Electrical engineering & information technologies
  Mechanical engineering
  Mechatronics & information technologies
  Mechanical Engineering
  Biomedical Engineering
  Electrical Engineering and Information Technology
  Mechatronics and Information Technology

Supervision

Title, first name, last name

M. Sc. Nick Böse

Organizational unit

Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)

Email address

nick.boese@kit.edu

Link to personal homepage/personal page

Website

Application via email

Application documents

• Cover letter
• Curriculum vitae
• Grade transcript

E-Mail Address for application
Senden Sie die oben genannten Bewerbungsunterlagen bitte per Mail an nick.boese@kit.edu


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