Adaption von Foundation Models zur optischen Erkennung in der roboterbasierten Demontage

Kurzbeschreibung

Beschreibung Ausgangssituation Zur Steigerung der Flexibilität und Skalierbarkeit von Automatisierungslösungen wird am iwb an der Steigerung der Autonomie industrieller Robotersysteme geforscht. Bestehende Ansätze zur Roboterprogrammierung sind allerdings nicht auf den Einsatz in der variantenreichen Produktion ausgerichtet. Zielsetzung Ziel der Arbeit ist die Entwicklung einer Adaptionsmethode für Vision Foundation Models wie z.B. SAM3. Dabei soll insbesondere auf den Offset zwischen Trainingsdatensatz der Modelle und des Anwendungsfalls der industriellen Demontage eingegangen werden. Die erfolgreiche Reduzierung der domain/data gap wird abschließend auf einem industriellen Datensatz validiert. Voraussetzungen • Gute Python-Kenntnisse • Erfahrung in der Entwicklung von KI-Modellen mit PyTorch/Tensorflow • Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise