2D-Bewegungsanalyse mit Machine Learning

Art der Arbeit:
Programming

Motivation:
Im Bereich der Ölnebelfiltration werden mittels sogenannter Koaleszenzfilter, die meist aus einem Fasergewirr bestehen, feinste Tröpfchen aus einem Gasstrom gefiltert. Ziel aktueller Arbeiten ist es, ein grundlegendes Verständnis über die wirkenden Mechanismen zwischen Faser und Tropfen bei vibrierenden Umgebungsbedingungen zu erlangen.

Beschreibung:
In diesem Rahmen werden Bewegungsverhalten einzelner Tropfen auf einer Faser analysiert. Zur Differenzierung verschiedener Bewegungsformen des Tropfens, soll mit Hilfe von Machine Learning eine Vielzahl von Videos analysiert werden. Es sind die Bewegungsformen und deren zeitliche Ausdehnung zu bestimmen. Darüber hinaus sind die Videos durch Signalverarbeitung derart aufzubereiten, dass aussagekräftige Features für die Analyse abgeleitet werden können.
Die Aufgabenstellung ist mit Matlab umzusetzen. Grundlegende Kenntnisse mit Matlab und Machine Learning sind hilfreich.

Bei Interesse zeige ich Dir gerne mehr vor Ort.
Schreib mich einfach an oder komm spontan in meinem Büro vorbei.

Viele Grüße
Alexander

Kontakt: Alexander Schwarzwälder, M.Sc.
E-Mail: alexander.schwarzwaelder∂kit.edu
Tel.: +49 721 608-46573
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