Bildverarbeitungs- und Maschine Learning Algorithmen für 3D‑Punktwolken auf FPGAs

Masterprojekt Elektrotechnik - Schwerpunkt Elektrotechnische Systementwicklung

Masterprojekt Maschinenbau - Schwerpunkt Mechatronik

Masterprojekt Maschinenbau - Schwerpunkt Virtuelle Produktentwicklung

Masterprojekt Nachhaltige Ingenieurwissenschaft

KURZBESCHREIBUNG:

3D-Kameras haben sich aufgrund ihrer rasanten Entwicklung in den letzten Jahren stark verbreitet. Durch solche Kameras erzeugte 3D-Punktwolken müssen mithilfe verschiedener Algorithmen der Bildverarbeitung aufbereitet und für ihre jeweilige Anwendung angepasst werden. Mögliche Anwendungen sind beispielsweise Klassifikationsaufgaben aus dem Bereich Machine Vision. Hierbei wird eine ganze Reihe von rechenaufwendigen Bildverarbeitungsalgorithmen vorausgesetzt. Häufig stellt dies eine Herausforderung für die Implementierung echtzeitfähiger Systeme auf SoCs dar. Hier besteht eine mögliche Lösung darin, verschiedene Algorithmen auf einen FPGA auszulagern, um parallel ablaufende Prozesse zu beschleunigen.

Ihre Aufgaben ist zunächst der Aufbau eines Prototyps aus einer ToF-Kamera einem SoC und einem FPGA zur effizienten Bildverarbeitung. Zudem sollen Sie evaluieren, welche Algorithmen sinnvoll auf einem FPGA umgesetzt werden können, um den Prozess der Bildverarbeitung zu beschleunigen.

Sie arbeiten bei uns im Team mit anderen Masteranden und Doktoranden und erhalten so auch Einblick in benachbarte Themenstellungen sowie interdisziplinäre Hilfestellungen in kniffligen Fragen.

PROJEKTPHASEN:

• Masterprojekt 1
  Konzeptionierung des Prototyps und Einarbeitung in die Algorithmik der Bildverarbeitung von 3D Punktwolken
• Masterprojekt 2
  Aufbau des Prototyps und Umsetzung der Algorithmik auf dem FPGA
• Masterthesis
  Optimierung und Benchmarking der Algorithmik und des Prototyps

Anzahl Plätze: 2