Tätigkeitsbeschreibung:

2D-Bewegungsanalyse mit Machine Learning

Im Bereich der Ölnebelfiltration werden mittels sogenannter Koaleszenzfilter, die meist aus einem Fasergewirr bestehen, feinste Tröpfchen aus einem Gasstrom gefiltert. Ziel aktueller Arbeiten ist es, ein grundlegendes Verständnis über die wirkenden Mechanismen zwischen Faser und Tropfen bei vibrierenden Umgebungsbedingungen zu erlangen.

In diesem Rahmen werden Bewegungsverhalten einzelner Tropfen auf einer Faser analysiert. Zur Differenzierung verschiedener Bewegungsformen des Tropfens, soll mit Hilfe von Machine Learning eine Vielzahl von Videos analysiert werden. Es sind die Bewegungsformen und deren zeitliche Ausdehnung zu bestimmen. Darüber hinaus sind die Videos durch Signalverarbeitung derart aufzubereiten, dass aussagekräftige Features für die Analyse abgeleitet werden können.

Die Aufgabenstellung ist mit Matlab umzusetzen. Grundlegende Kenntnisse mit Matlab und Machine Learning sind hilfreich.

Das Projekt hat 05/2022 begonnen und es besteht die Aussicht langfristig an dem Thema bis 05/2026 mitzuwirken. Zudem bietet das Projekt ausreichen Potenzial für Abschlussarbeiten.

Bei Interesse zeige ich Dir gerne mehr vor Ort.
Schreib mich einfach an oder komm spontan in meinem Büro vorbei.

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