Machine Vision Entwickler – RGBD-Segmentierung und Objekterkennung
Wir suchen einen erfahrenen Entwickler im Bereich Machine Vision und Erkennungssysteme für ein spannendes Projekt in der industriellen Bildverarbeitung. Sie werden an der Entwicklung und Optimierung von Algorithmen für die automatisierte Palettierung und Depalettierung arbeiten.
Ihre Aufgaben umfassen die Segmentierung, Lokalisierung und Auswertung von Objekten in RGBD-Daten, Tiefenbildern und Punktwolken. Sie entwickeln und optimieren Machine-Vision-Algorithmen, erstellen umfassende Tests und bewerten die Erkennungsleistung. Weitere Schwerpunkte sind Kamera-Kalibrierung, Registrierung von RGB- und Tiefendaten sowie 3D-Datenverarbeitung. Sie integrieren Ihre Lösungen in bestehende Produkt- und Entwicklungsumgebungen und unterstützen den Sim2Real-Transfer mit Simulationsdaten.
Wir erwarten mehrjährige Erfahrung in industrieller Bildverarbeitung sowie fundierte Kenntnisse in RGBD-Daten, 3D-Kameras, Punktwolken und Objekterkennung. Sie sollten sich mit 3D-Geometrie, Koordinatentransformationen und Kamera-Kalibrierung auskennen. Sicherer Umgang mit Python, C++ und PyTorch ist erforderlich. Erfahrung mit modernen Architekturen wie U-Net oder Detection-Transformer ist notwendig.
Idealerweise bringen Sie Vorerfahrung aus Logistik-, Robotik- oder industriellen Automatisierungsanwendungen mit. Kenntnisse in OpenCV, NumPy, PCL, Open3D, Docker sowie GPU- oder Edge-Deployment sind von Vorteil.
Das Projekt ist auf mindestens 4 Monate ausgelegt und kann remote oder vor Ort am Bodensee durchgeführt werden. Die Position ist mit 100% Auslastung ausgeschrieben.
Skills erklärt
- Machine Vision
- Technologie, die Kameras und Bildverarbeitung nutzt, um automatisch Objekte zu erkennen, zu inspizieren oder zu vermessen.
- Bildverarbeitung
- Technologie zur automatisierten Analyse und Verarbeitung von digitalen Bildern, häufig in Qualitätskontrolle und Automatisierung eingesetzt.
- Python
- Universelle Programmiersprache für Webentwicklung, Datenanalyse, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
- C
- Programmiersprache für Systemprogrammierung und Anwendungsentwicklung, bekannt für Effizienz und Nähe zur Hardware.
- PyTorch
- Open-Source-Framework für Machine Learning und künstliche Intelligenz, das vor allem für Deep Learning und Datenverarbeitung verwendet wird.
- Segmentierung
- Methode zur Aufteilung von Daten, Kunden oder Märkten in homogene Gruppen für zielgerichtete Analyse oder Bearbeitung.
- Punktwolken
- Digitale Darstellung von räumlichen Objekten als Millionen einzelner Messpunkte mit Koordinaten, entstehend etwa durch 3D-Scanning oder Lidar-Technologie.
- OpenCV
- Open-Source-Bibliothek für Bildverarbeitung und Computer Vision, die es ermöglicht, Bilder und Videos automatisiert zu analysieren und zu verarbeiten.
- NumPy
- Python-Bibliothek für numerische Berechnungen und Datenverarbeitung; wird für mathematische Operationen auf großen Datenmengen verwendet.
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Häufige Fragen zu Nexus
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- Welche Projektplattformen werden unterstützt?
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