Dennis hat in seiner Bachelorarbeit ein Modell entwickelt das in der Lage ist eine zuverlässige Aussage über den Zustand des zu überprüfenden Teils zu liefern. Er benutzt hierbei Methoden des maschinellen Lernens, auf deren Basis eine optische Qualitätskontrolle in einer Produktionsanlage umgesetzt werden kann.

Das zu bearbeitende Projekt handelt von der Entwicklung und Fertigung einer Produktionsanlage, die vollautomatisiert Reinigungstextilien zur Bodenreinigung in verschiedenen Produktkategorien herstellen soll. In der Produktionsanlage integriert ist eine Kamera, die mit Hilfe eines Programms Bildaufnahmen der produzierten Artikel anfertigen soll. Mit Hilfe von maschinellem Lernen werden die Bilder auf Fehler und Unregelmäßigkeiten geprüft. Im Falle eines Fehlers soll durch das entwickelte Programm die Steuerung der Produktionsanlage benachrichtigt werden, damit das Produkt entfernt wird.

Für die Umsetzung benutzt Dennis den Jetson, einen eingebetteten Rechner, der speziell für die Verwendung in den Bereichen der Robotik und der künstlichen Intelligenz konzipiert ist. Das Programm auf dem Jetson wird, wie für Machine Learning Anwendungen üblich, in der Programmiersprache Python entwickelt.

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