Studentische Hilfskraft (w/m/d) – KI-Bildanalyse und Merkmalextraktion von gießereitechnischen Prozess- und laserbasierten Röntgenaufnahmen

Anbieter

Lehrstuhl für Lasertechnik

Unser Profil

Im Rahmen des Sonderforschungsbereichs SFB1120 steht die Generierung von "Präzision aus Schmelze" im Vordergrund. Neben gießereitechnischen Fragestellungen beschäftigt sich der SFB hierbei insbesondere um die laserbasierte Materialbearbeitung, um durch den gezielten örtlichen sowie zeitlichen Energieeintrag die Schmelzeströmung dahingehend zu beeinflussen, präzisionsbestimmende Faktoren maßgeblich zu beeinflussen.

Um den Ursprung von Prozessdefekten zu verstehen oder die Prozessdynamiken in-situ abbilden zu können, werden im Rahmen des Teilprojekts A01 "Steuerung von Geometrie und Metallurgie beim Laserstrahl-Mikroschweißen durch Beeinflussung der Schmelzbaddynamik über örtlich und zeitlich angepassten Energieeintrag" Experimente an Großforschungseinrichtungen durchgeführt. Dazu gehört das Deutsche-Elektronen Synchrotron (DESY) in Hamburg, bei dem die hochenergetische Röntgenstrahlung dazu genutzt wird, laserbasierte Prozesse wie das Schweißen, Schneiden, Löten oder Bohren in-situ in Form von Hochgeschwindigkeitsaufnahmen (bis zu 100.000 Bilder/Sekunde) abzubilden. Um die Auswertung der Prozesse zu automatisieren, werden neuronale Netze verwendet, um in jedem Zeitschritt charakteristische Prozessmerkmale wie Dampfkapillaren oder Poren beim Laserschweißen zu erkennen und die Bildinformationen zu extrahieren. 

Durch die starke Zusammenarbeit der Teilprojekte A01 und B08 im SFB steht im Arbeitskreis "Kompensationsmethoden K5: Schmelzströmungsbeeinflussung" die Zusammenarbeit des Gießereiinstituts mit dem Lehrstuhl für Lasertechnik LLT der RWTH Aachen im Vordergrund. Dabei soll die bereits vorhandene KI zur Bildauswertung laserbasierter Prozesse auf Prozessaufnahmen gießereitechnischer Prozesse transferiert werden. Hierbei ist die automatisierte Erkennung von verschiedenen Porentypen (wie Gasporen oder Schrumpfungsporen) das Ziel des Projekts. Zur Erreichung der Projektmeilensteine müssen insbesondere programmiertechnische Herausforderungen im Bereich des Laserschweißen, der Gießerei sowie der in-situ Prozessvisualisierung bewältigt werden, was das Projekt zu einer stark interdisziplinären Forschung macht. Das Projekt zeichnet sich insbesondere durch folgende Punkte aus:

• Praxisnahe Erfahrung in aktuellen Forschungsthemen rund um die Lasertechnik, Gießereitechnik und KI-basierten Bildauswertung
• Flexible Arbeitszeiten, angepasst an deinen Studienplan
• Arbeit mit modernster Computertechnik für eine effiziente Programmierung und Auswertung
• Möglichkeit, eine anschließende oder parallele Abschlussarbeit zu einem verwandten Thema in unserer Abteilung zu schreiben

Ihr Profil

• Eingeschrieben in einem Studiengang der Informatik, Physik, Elektrotechnik, Maschinenbau oder einem verwandten Fachgebiet
• Interesse an schmelzebasierten Prozessen wie dem Laserschweißen oder Gießereiprozessen und der Weiterentwicklung KI-basierter Auswertungsalgorithmen
• Sehr gute Kenntnisse und Erfahrung mit der Programmierung in Python
• Interesse an einer abwechslungsreichen und anspruchsvollen studentischen Tätigkeit
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Experimentierfreudigkeit, Selbstständigkeit sowie Neugier und Spaß, sich in neue Themengebiete einzuarbeiten

Ihre Aufgaben

Wir suchen eine motivierte, experimentierfreudige und selbstständige studentische Hilfskraft zur Unterstützung unserer Forschungsvorhaben im Bereich der schmelztechnischen Prozesse. Die Arbeit umfasst im Wesentlichen die Unterstützung bei der Programmierung in Python zur Erweiterung unserer Bildauswertungsmechanismen sowie bei dem Transfer der Software auf andere schmelztechnische Prozesse (wie z.B. das Giesen von Aluminiumlegierungen). Dabei erhältst du praxisnahe Einblicke in tagesaktuelle Forschungsthemen und bewältigst die Herausforderungen in einem interdisziplinären Team aus Maschinenbauern, Materialwissenschaftlern, Physikern und Informatikern. Im Detail bestehen deine Aufgaben aus folgenden Punkten:

• Unterstützung unseres Teams bei der Programmierung in Python zur Bewältigung tagesaktueller Herausforderungen
• Unterstützung beim Transfer der KI-Bildauswertung unserer Hochgeschwindigkeitsaufnahmen auf gießereitechnische Prozesse mit enger Zusammenarbeit mit dem Gießereiinstitut der RWTH Aachen
• Weiterentwicklung der KI-Algorithmen zur gezielten Auswertung von Prozessen mit neuen Dynamiken und Merkmalen

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt als Studentische Hilfskraft.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 1 Jahr.
Es handelt sich um eine Teilzeitstelle.
Die regelmäßige Wochenarbeitszeit beträgt bis zu 19 Stunden.
Die Arbeitszeit kann angepasst werden.
Die Eingruppierung richtet sich nach der Richtlinie für studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte.
Die Stelle ist bewertet mit 13,25 € pro Stunde.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.