Index

Ausgangssituation:

Beim induktiven Kompaktieren primärisolierter Hochfrequenzlitzen (HF-Litzen) werden während des Prozesses umfangreiche Maschinen- und Induktionssystemdaten erfasst. Diese Daten enthalten potenziell die Information, mit der die resultierende Verbindungsqualität bereits während des Prozesses prädiziert werden kann, was eine Grundvoraussetzung für eine spätere Inline-Qualitätsüberwachung im industriellen Kontext darstellt.

Aus mehreren bereits abgeschlossenen Versuchsreihen am Lehrstuhl liegt ein umfangreicher Datenpool vor, dessen systematische Konsolidierung und Modellierung jedoch noch aussteht. Ziel der Arbeit ist es, aus diesen Bestandsdaten ein datenbasiertes Prozessmodell abzuleiten, das die Korrelation zwischen Prozesssignalen und Verbindungsqualität herstellt und damit die Basis für eine prozessbegleitende Qualitätsüberwachung schafft.

Der Umfang der Arbeit umfasst dabei folgende Arbeitsinhalte:

• Literaturrecherche
  • Methoden der datenbasierten Prozessmodellierung in der Fügetechnik
  • Signalbasierte Qualitätsprädiktion bei Fügeprozessen
• Datenkonsolidierung
  • Sichtung und Vereinheitlichung der bestehenden Maschinen- und Induktionssystemdaten aus mehreren Versuchsreihen
  • Bewertung der Datenqualität, Identifikation von Lücken und Inkonsistenzen
• Feature-Engineering und Modellentwicklung
  • Extraktion prozessrelevanter Merkmale aus Kraft-Weg-Verläufen, Generatorleistungsdaten und Pyrometriesignalen
  • Aufstellung statistischer und maschineller Lernmodelle zur Prädiktion von Kompaktierungsgrad, elektrischem Widerstand und Fehlprobenrate
• Validierung
  • Bewertung der Modellgüte mittels Kreuzvalidierung und Hold-out-Analysen
  • Identifikation der prädiktivsten Prozessmerkmale (Feature Importance)
• Bewertung & Dokumentation
  • Erarbeitung eines Konzepts zur Inline-Anwendbarkeit der entwickelten Modelle
  • Formulierung von Empfehlungen für eine spätere prozessbegleitende Qualitätsüberwachung

Voraussetzungen zur Bewerbung:

• Studiengang: Studium des Maschinenbaus, der Mechatronik, der Elektrotechnik, des Wirtschaftsingenieurwesens, IPEM, oder eines vergleichbaren technischen Studiengangs
• Fachkenntnisse: Sichere Programmierkenntnisse in Python; Grundlagen in Statistik und Datenanalyse; idealerweise erste Erfahrungen mit maschinellen Lernverfahren
• Arbeitsweise: Strukturierte, analytische und eigenständige Arbeitsweise; Bereitschaft, sich in domänenspezifische Prozessdaten und produktionstechnische Zusammenhänge einzuarbeiten
• Sprachkenntnisse: Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Bewerbungen mit Lebenslauf und aktuellem Notenspiegel bitte per E-Mail an: miriam.eichinger@faps.fau.de

Hintergrund
Die Fertigung elektrischer Antriebe, wie etwa Hairpin-, Continuous-Hairpin- oder Axialflussmaschinen, erfordert eine präzise Kontrolle von Material und Prozess. Ein zentraler Schritt ist das Richten von Flachdraht, das bislang auf festen Parametern und Erfahrungswissen basiert. Dabei werden Schwankungen im Material nur unzureichend berücksichtigt. Das Ziel besteht darin, diesen Prozess mithilfe moderner Sensorik, Messtechnik und innovativer Regelungsansätze weiterzuentwickeln, um die Produktionsqualität effizient zu steigern.

 

Mögliche Aufgabenstellungen
Studentische Arbeiten können zu einem der folgenden Themen erarbeitet werden:

• Integration eines Interferometers zur Isolationsschichtdickenmessung
• Modellierung und Simulation des Richtprozesses
• Weiterentwicklung einer flexiblen, mechanischen Abisolierstation für Flachdraht
• SPS-Programmierung einer Schwenkbiege-Anlage zum 2D-Biegen von Flachdraht

Die detaillierten Inhalte und Aufgabenstellungen werden in einem persönlichen Gespräch besprochen.

 

Anforderungsprofil

• Interesse an der Produktion elektrischer Traktionsantriebe
• Je nach Themengebiet sind Grundkenntnisse in Konstruktion, Messtechnik, Programmierung, Datenanalyse (KI/ML) oder Regelungstechnik erforderlich.
• Freude an praktischer Arbeit (Versuchsreihen, Messtechnik, Anlagenaufbau)
• Analytisches, strukturiertes und selbstständiges Arbeiten
• Teamfähigkeit und Kommunikationsstärke
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift

 

Bewerbung
Bitte senden Sie Ihre Bewerbung mit

• Lebenslauf
• Aktuellem Notenspiegel
• Angabe der bevorzugten Aufgabenstellung

per E-Mail an anja.preitschaft@faps.fau.de

Wichtig: Bewerbungen ohne konkrete Nennung eines Themenbereichs können leider nicht bearbeitet werden.

We are looking for curious and motivated master’s students to join an innovative research project on the simulation of microexpressions in virtual human faces for humanoid robotics and human-robot interaction. This thesis combines social robotics, facial expression modeling, computer animation, and user-centered evaluation, contributing to the development of more expressive and socially intelligent virtual agents.

Project Overview:

This master’s thesis focuses on the simulation and evaluation of human microexpressions in virtual faces and computer-based environments. Microexpressions are subtle and short facial movements that play an important role in social communication. The aim of this thesis is to investigate how such expressions can be modeled, implemented, and perceived in virtual humans or simulated humanoid agents.

Possible research directions include:

• Study of the physiological and expressive basis of human microexpressions
• Investigation of methods for modeling subtle facial expressions in virtual agents
• Simulation of microexpressions using animation and facial modeling tools such as Blender, Unity, Unreal Engine / MetaHuman, or related frameworks
• Exploration of facial action units, blendshapes, or similar techniques for implementing subtle facial movements
• Evaluation of user preferences and perception regarding realism, naturalness, and social acceptability

The thesis will help establish a foundation for future emotionally expressive virtual humans and humanoid robots by identifying suitable design approaches and perception-related challenges.

Key Responsibilities:

• Conduct a structured review of literature on microexpressions, facial expression modeling, and human-robot interaction
• Investigate existing methods and tools for simulating subtle facial expressions in virtual environments
• Implement or prototype selected microexpression simulation approaches in a computer-based setting
• Design and analyze a user study to evaluate perceived realism, preference, and social impact

Who We’re Looking For:

• Strong interest in social robotics, virtual humans, humanoid robots, human expression, or human-robot interaction
• Background in robotics, biomedical engineering, computer science, HRI, computer graphics, animation, or a related field
• Interest in simulation, experimental design, and user-centered evaluation
• Independent, structured, and critical way of working
• Fluency in English

How to Apply:

If you are excited about expressive virtual humans and would like to contribute to research on artificial facial behavior, we invite you to apply exclusively via email, including your CV and complete transcript of records (GPA min. 2.5).

Subject: S2.1_Virtual Microexpressions

Initial Situation:

The handling and processing of cables and wires is currently characterized by manual activities due to their flexible material behavior. However, due to the ever-increasing complexity of cable systems in vehicle construction, there is also an acute need for action in industry to automate the process. As part of an automation project with a major German OEM, an automation solution is to be developed for cable harness production and assembly in the vehicle.

Possible thesis:

The objective of this thesis is to optimize existing computer vision algorithms for the robotic insertion of a wiring harness into the center console of a contemporary premium vehicle. The scope is roughly divided as follows and can be tailored according to your interests:

• Designing a comparative framework for benchmarking  event-based vision algorithms against traditional frame-based methods 
• Investigate potential of a multimodal fusion approach integrating event- and frame-based vision with force / acoustic sensing for enhanced process feedback 
• Implementing & testing the system in a simulated or experimental setup involving robotic insertion and inspection tasks 
• Analyzing performance metrics such as latency, accuracy, and robustness under varying conditions 
• Discussion and outlook on further development possibilities

Focus on:

• 3D Computer Vision
• Pose estimation
• Robotics

What you should bring:

• Independent and structured work style
• Good documentation of the approach
• Good knowledge of German or English language
• Python knowledge desirable
• Computer Vision knowledge advantageous

Other notes:

• Start date can be immediate
• Remote work possible
• Work scope can be individually tailored according to interests
• Please apply with a current grade transcript and resume

Initial Situation:

The handling and processing of cables and wires is currently characterized by manual activities due to their flexible material behavior. However, due to the ever-increasing complexity of cable systems in vehicle construction, there is also an acute need for action in industry to automate the process. As part of an automation project with a major German OEM, an automation solution is to be developed for cable harness production and assembly in the vehicle.

Scope of the thesis:

The objective of this thesis is to implement methods for real-time path adjustment based on in order to grasp a wire harness and avoid entanglement of the wires. Several approaches (e.g. Reinforcement Learning, Learning-by-Demonstration and Sim2Real with Nividia Isaac Sim) should be tested and compared.  The thesis is roughly divided as follows:

• Familiarization with ROS2 and programming of industrial robots
• Adaptation of the simulation environment and training of agents
• Improvement of algorithms to generate the parameters for position correction
• Transfer and validation on real systems

Benefits

• Hands-on experience in robotics development
• Exchange with other students at FAPS
• Insights into other areas of research
• Application-oriented work for career entry

What you should bring:

• Interest in AI-supported robotics and learning systems
• Experience in programming with Python/C++ and ROS2, as well as basic knowledge of machine learning
• Independent, structured, and scientifically sound approach to work
• German (C1) or English (C1)

Other notes:

• Start date can be immediate
• Remote work possible
• Work scope can be individually tailored according to interests
• Please apply with a current grade transcript and resume

Motivation
Sehnengetriebene Aktuationssysteme sind ein zentraler Ansatz moderner Robotik, insbesondere für humanoide und leichte, energieeffiziente Systeme. Durch die Entkopplung von Aktuator und bewegter Struktur lassen sich Massen reduzieren und komplexe Bewegungen realisieren. Für Entwicklung, Auslegung und spätere Steuerung solcher Systeme sind realitätsnahe Simulationen essenziell.
Unterschiedliche physikalische Modellierungsansätze für Seil- und Sehnenstrukturen (z. B. vereinfachte oder kontinuierliche Modelle) unterscheiden sich jedoch stark hinsichtlich Genauigkeit, Stabilität und Rechenaufwand. Diese Unterschiede wirken sich direkt auf die Nutzbarkeit in simulationsbasierten Entwicklungsprozessen und insbesondere auf Reinforcement-Learning-Anwendungen in NVIDIA Isaac Sim / Isaac Lab aus.

Ziel der Arbeit
Ziel der Arbeit ist die systematische Untersuchung und prototypische Implementierung ausgewählter Simulationsmethoden für Seil- und Sehnenstrukturen. Im Fokus steht die Frage, wie unterschiedliche physikalische Modellierungen praktisch umgesetzt werden können und welchen Einfluss sie auf das Verhalten der Simulation sowie auf die Trainingsstabilität und Performance von RL-Algorithmen haben.
Die Ergebnisse sollen vergleichbar aufbereitet und hinsichtlich ihrer Eignung für robotische Anwendungen bewertet werden.

Schwerpunkte

• Simulationsmethoden & Implementierung in Isaac Sim / Isaac Lab
• Vergleich & RL-basierte Bewertung

Weitere Informationen
Infos auf Anfrage. Bewerbung per E-Mail mit Lebenslauf und Notenübersicht.

Die freihändige 3D-Rekonstruktion von Ultraschall- und Elastographiedaten erfordert eine zuverlässige Erfassung, Synchronisation und Verarbeitung mehrerer Datenströme. In einem Forschungsprojekt wurde hierfür eine Python-basierte Scan-Pipeline aufgebaut, die jedoch aktuell aus mehreren separaten Skripten besteht und stark von manuellem Bedienwissen abhängt. Dies erschwert die reproduzierbare Durchführung von Messungen und die Weiterentwicklung des Systems.

Ziel dieser Arbeit ist es, die bestehende Pipeline in eine konsistente und bedienbare Softwarelösung zu überführen. Dazu sollen bestehende Komponenten analysiert, geeignete Softwarestrukturen entwickelt und die einzelnen Verarbeitungsschritte in einem robusten Workflow zusammengeführt werden. Die resultierende Lösung soll die Nutzung des Systems vereinfachen und gleichzeitig die Grundlage für standardisierte experimentelle Untersuchungen schaffen.

Inhalte:

• Analyse und Dokumentation der bestehenden Python-basierten Scan-Pipeline
• Identifikation kritischer manueller Prozessschritte und softwaretechnischer Schwachstellen
• Entwurf einer modularen Architektur zur Integration der bestehenden Komponenten
• Implementierung einer zentralen Steuerung für Datenerfassung, Synchronisation und Vorverarbeitung
• Entwicklung von Mechanismen für Logging, Konfigurationsverwaltung und Fehlerdiagnose
• Experimentelle Evaluation der Pipeline hinsichtlich Stabilität, Bedienbarkeit und Reproduzierbarkeit

Voraussetzungen:

• Interesse an Softwareentwicklung im Kontext medizintechnischer Forschungssysteme
• Gute Kenntnisse in Python
• Erfahrung mit modularer Softwareentwicklung, Datenverarbeitung oder Automatisierung von Vorteil
• Kenntnisse in Git, GUI-Frameworks oder experimentellen Softwaresystemen wünschenswert
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

Bewerbung: Interessierte Studierende senden ihre Bewerbung mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf per E-Mail.

Beginn: ab sofort

Der Einsatz von Edge Computing gewinnt in vielen Bereichen an Bedeutung, da er die Datenverarbeitung näher an den Ort der Datenentstehung verlagert und damit Latenzen, Bandbreitenbedarf sowie Abhängigkeiten von Cloud-Verbindungen reduziert. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Automatisierung, Lifecycle Management und Fleet Operations, weil Edge-Knoten oft heterogen sind, in instabilen Netzen laufen und nur eingeschränkt an verteilten Ort gewartet werden können.

Ziel dieser studentischen Arbeit ist der Aufbau und die prototypische Evaluation einer self-managed Edge-Kubernetes-Referenzarchitektur (hub-and-spoke), die zunächst virtuelle Edge Devices (VMs auf Proxmox VE und/oder OpenStack) nutzt und später auf dedizierte Hardware übertragbar ist. Im Fokus steht eine reproduzierbare Day-0 Provisioning Pipeline via (i)PXE boot sowie first-boot configuration mit cloud-init und Ignition/Combustion (optional unter Nutzung von Matchbox). Darauf aufbauend sollen mehrere Linux- und Kubernetes-Cluster-Varianten automatisiert gestartet und zentral mit GitOps sowie Fleet-style Multi-Cluster Rollout verwaltet werden.

(Mögliche) Schwerpunkte der Arbeit:

• Design & Implementierung einer hub-and-spoke Referenzarchitektur für self-managed Edge Kubernetes (Management Cluster + Edge Spokes).
• Provisioning Pipeline: Klassisches (i)PXE, darauf aufbauendes Netboot mittels HTTPBoot via UEFI or U-Boot oder je nach BMC auch IPMI/Redfish, Profilverwaltung (optional Matchbox) und Konfiguration via Ignition/Combustion/cloud-init. Parallel dazu Lifecycle Management mittels Cluster API und entsprechendem Provider (z.B. CAPM3 (Metal³ im Falle OpenStack Ironic) oder CAPT (Tinkerbell im Falle von einfachem iPXE/Netboot))
• Definition von stabilen Cluster-Profilen (z.B. Talos Linux, openSUSE Leap Micro + k3s, Ubuntu + MicroK8s oder Debian + k0s) inkl. automatisiertem Bootstrap und Re-Provisioning (replaceable nodes).
• GitOps-gestützte Baseline: Standardisierte Installation von Add-ons (z. B. Longhorn, Ingress, Observability) über Argo CD oder Flux.
• Persistence & Registry Integration: Longhorn als persistence storage, Deployment-Pipeline über GitLab CI/CD, GitLab Container Registry, Harbor als Proxy Cache und Replication Bridge / Pull-Through Cache (ggf. zunächst lediglich GitLab Dependency Proxy für Docker Hub) und optional K3s Spegel.
• Dokumentation & Demonstrator: Nachvollziehbare Architektur-/Betriebsdokumentation, IaC/Automation in einem Git-Repository sowie eine Demo-Umgebung als Testbed für Forschung/Lehre.

Ausblick auf darauf aubauende Arbeiten:

• Erweiterung des Lifecycle Managements um Foreman und Katello.
• Fleet-style Multi-Cluster Rollout: Vergleich und Bewertung von Rancher Fleet, Argo CD ApplicationSet und Flux (optional Open Cluster Management (OCM) / Karmada) anhand definierter Kriterien (Drift, Skalierbarkeit, Multi-tenancy, Offline-Toleranz, Usability usw.).
• Integration und Reifegradbewertung von KubeEdge/OpenYurt oder LF Edge Komponenten (FIDO Device Onboard, EVE-OS, EdgeX Foundry) im Rahmen der bestehenden Architektur.

Wenn die ausgeschriebene Arbeit noch online ist, dann ist sie auch noch aktuell. Sollten Sie Interesse an der Arbeit haben, so kommen Sie bitte mittels einer E-Mail (in der Sie kurz Ihr Vorwissen darstellen) auf mich zu. Sollten Sie eine intrinsische Motivation für ein angrenzendes oder ähnlichen Thema haben, so stellen Sie in Ihrer Anfrage bitte den Bezug zu meiner Ausschreibung dar.

Bitte stellen Sie die komplette Anfrage in deutscher Sprache, auch wenn Sie die Ausarbeitung in Englisch verfassen werden. Hintergrund ist, dass Sie sich in laufende Forschungsprojekte einbringen mit den Unternehmen austauschen können sollen und von diesen wird mehrheitlich eine Kommunikation auf Deutsch gewünscht.

Weitere Informationen erhalten Sie auf Anfrage, der Arbeitsumfang kann entsprechend der Arbeit angepasst werden und die Bearbeitung weitestgehend im Home-Office stattfinden.

Der Einsatz von Edge Computing gewinnt in vielen Bereichen an Bedeutung, da er die Datenverarbeitung näher an den Ort der Datenentstehung verlagert und damit Latenzen, Bandbreitenbedarf sowie Abhängigkeiten von Cloud-Verbindungen reduziert. Ein Mixed-SBC-Cluster, der verschiedene Single Board Computer (SBC) wie Nvidia Jetson, Raspberry Pi und verschiedene Hardwareerweiterungen umfasst, bietet eine ausgezeichnete Plattform, um die Herausforderungen und Möglichkeiten des Edge Computings zu erproben und zu demonstrieren.

Ziel ist die Entwicklung eines Mixed-SBC-Clusters für die Edge, der als experimentelle Plattform in industrienaher Forschung und für Lehrzwecke im Automatisierungsumfeld dient. Dieser Cluster soll die Heterogenität realer OT-Infrastrukturen bedienen und das Sammeln praktischer Erfahrungen mit Cluster-Management, verteilten Speichersystemen und der Integration von Erweiterungsmodulen (z.B. Funkmodul, Neural Processing Unit und Field Programmable Gate Array) eröffnen.

(Mögliche) Schwerpunkte der Arbeit:

• Aufbau und Konfiguration eines heterogenen SBC-Clusters für Edge Computing Szenarien.
• Einsatz eines Cluster-Management-Systems und Implementierung eines Service Mesh.
• Einsatz von Automatisierungswerkzeugen und Infrastruktur-as-Code (IaC) zur effizienten Verwaltung und Konfiguration.
• Implementierung eines Lifecycle-Managements des Betriebs bestehend aus Monitoring, Sicherung, Wartung und Aktualisierung.
• Integration von Storage-Lösungen und spezifischen Erweiterungsmodulen für verschiedene Anwendungsfälle.
• Integration in Anwendungsfälle der Automatisierungstechnik in industriellen Produktionsanlagen, der Gebäudeautomatisierung und insbesondere des Energiemanagements.
• Beitrag zum Transfer in die Lehre als Praktikumsversuch oder Übungseinheit

Wenn die ausgeschriebene Arbeit noch online ist, dann ist sie auch noch aktuell. Sollten Sie Interesse an der Arbeit haben, so kommen Sie bitte mittels einer E-Mail (in der Sie kurz Ihr Vorwissen darstellen) auf mich zu. Sollten Sie eine intrinsische Motivation für ein angrenzendes oder ähnlichen Thema haben, so stellen Sie in Ihrer Anfrage bitte den Bezug zu meiner Ausschreibung dar.

Bitte stellen Sie die komplette Anfrage in deutscher Sprache, auch wenn Sie die Ausarbeitung in Englisch verfassen werden. Hintergrund ist, dass Sie sich in laufende Forschungsprojekte einbringen mit den Unternehmen austauschen können sollen und von diesen wird mehrheitlich eine Kommunikation auf Deutsch gewünscht.

Weitere Informationen erhalten Sie auf Anfrage, der Arbeitsumfang kann entsprechend der Arbeit angepasst werden und die Bearbeitung weitestgehend im Home-Office stattfinden.