Aufbau eines Trainings- und Evaluierungsdatensatzes zur Lokalisierung relevanter Ansichten in technischen Zeichnungen sowie Training, Vergleich und umfassende Bewertung geeigneter Detektionsmodelle und Modellarchitekturen unter realen industriellen Randbedingungen. Dabei werden verschiedene Ansätze, darunter regelbasierte Verfahren, klassische Bildverarbeitung, YOLO, OCR und multimodale Modelle, verglichen und hinsichtlich ihrer Robustheit bei unterschiedlichen Zeichnungsqualitäten und Trainingsdaten untersucht. Sichtung und Strukturierung technischer Daten zur Entwicklung eines Annotationsschemas und Erstellung eines qualitätsgesicherten Datensatzes, inklusive Analyse der Label-Konsistenz und Datenqualität, um Baselines für nachgelagerte KI-Modelle bereitzustellen. * Work-Life-Balance: Flexibles Arbeiten hinsichtlich Zeit, Ort und Arbeitsmodell.
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