Projektdetails

+ Segmentierung, Lokalisierung und Auswertung bekannter Objekte in RGBD-Daten, Tiefenbildern und Punktwolken
+ Entwicklung / Optimierung von Machine-Vision-Algorithmen für Palletierung / Depalletierung inkl. Konsolidierung des Erkennungsergebnisses
+ Erstellung von Tests sowie Vermessung und Bewertung der Erkennungsleistung
+ Kamera-Kalibrierung, Registrierung von RGB- und Tiefendaten sowie 3D-Datenverarbeitung
+ Einbindung in bestehende Produkt- und Entwicklungsumgebungen
+ Nutzung von Simulationsdaten und Unterstützung beim Sim2Real-Transfer

+ Vorerfahrung in Logistik-, Robotik- oder industriellen Automatisierungsanwendungen
+ Kenntnisse in OpenCV, NumPy, PCL, Open3D, Docker, GPU- oder Edge-Deployment

Musthaves:
+ Mehrjährige Erfahrung in industrieller Bildverarbeitung + Erfahrung mit RGBD-Daten, 3D-Kameras, Punktwolken, Segmentierung, Lokalisierung und Objekterkennung + Kenntnisse in 3D-Geometrie, Koordinatentransformationen und Kamera-Kalibrierung + Sicherer Umgang mit Python, C++ und PyTorch + Erfahrung mit U-Net, Detection-Transformer oder vergleichbaren Architekturen

Erforderliche Sprachkenntnisse:
deutsch, englisch