Dr. Michael Haub

IIot, Data Science und Domäne verbinden, um wirkungsvolle Mehrwerte aus Daten zu generieren.

Data Science, Predictive Maintenance, Sensorik, Computer Vision, Industrie 4.0, Digitalisierung in der Produktion

Miniaturisierung von Beschleunigungssensoren auf Basis des Tunneleffekts: Sensorentwicklung, Nanotechnologie, Datenanalyse, Etwa 1800h der Mikro und Nanoanalyse/ -bearbeitung mit Rasterelektronenmikroskopie und Focused Ion Beam, MEMS Design, Messtechnik, Rastertunnelmikroskopie, TEM-Probenherstellung, Sensordatenanalyse und -visualisierung mit Python, Numerische Simulation mit COMSOL Multiphysics, Publikationen in internationalen wissenschaftlichen Zeitschriften

Entwicklung und Aufbau eines Prüfstandes. Recherche, Untersuchung und Anwendung diverser Messtechnik und Sensorik, optischer Verfahren und Komponenten. Programmierung/Softwareentwicklung in C++ und C# für die Anbindung der Hardware und Auswertung der Sensordaten. Industrielle Bildverarbeitung mit OpenCV und Neurocheck. Projektplanung, Zeitmanagement. Tätigkeitsbereich: Versuch.

Während meiner Bachelorarbeit habe ich mich mit der Grundsatzuntersuchung zu einem Prüfstand für eine neue Messanforderung beschäftigt. Hierbei ging es um die Auswahl eines geeigneten Messprinzips für die Messung von Anpressdrücken an Reinigungsmaschinen. Schwerpunkt war die Untersuchung eines Verfahrens kombiniert aus Sensorik und Optik (industrielle Bildverarbeitung).

Arbeiten im Rohbau, Rumpfbau, Flügelbau, Schlosserei, Endmonatge, Wartung, Qualitätskontrolle vor allem mit Faserverbundwerkstoffen (8 Wochen). Konstruktionsaufgaben mit Solid Edge (12 Wochen).

Grundparktikum für Maschinenbau: Bohren, Drehen, Feilen, Sägen, Fräsen und erste Erfahrungen in der Bauteilmodellierung mit CAD

Miniaturisierung von Beschleunigungssensoren auf Basis des Tunneleffekts

Mikrosystemtechnik, Technische Optik, Gerätetechnik Masterarbeit (Note: 1,0): Entwicklung eines Messstandes zur optischen Analyse von Tropfengeometrien und -bewegungen mit Hilfe industrieller Bildverarbeitung | Computer Vision | Python | OpenCV Studienarbeit (Note: 1,3): Implementierung und Erprobung eines Defekterkennungssystems mit Hilfe eines automatisierten Inspektionsmikroskops für die Herstellung von diffraktiven Mikrostrukturen | Computer Vision | Klassifizierung | Python | OpenCV

Produktentwicklung, Mechatronik, Fahrzeugtechnik Bachelorarbeit (Note 1,5): Grundsatzuntersuchung und Konzeption eines Prüfstandes zur Messung von Anpressdrücken von Bürsten und Rädern an Bodenreinigungsgeräten