Fabian Jonen verfügbar

Fabian Jonen

Programmierer für Robotik und Bildverarbeitung

verfügbar
Profilbild von Fabian Jonen Programmierer für Robotik und Bildverarbeitung aus Potsdam
  • 14473 Potsdam Freelancer in
  • Abschluss: Master of Science, Elektrotechnik/Automatisierungstechnik
  • Stunden-/Tagessatz: 80 €/Std. 640 €/Tag
    verhandelbar für Remote-Projekte
  • Sprachkenntnisse: deutsch (Muttersprache) | englisch (verhandlungssicher)
  • Letztes Update: 02.10.2019
SCHLAGWORTE
PROFILBILD
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DATEIANLAGEN
CV und Projekte Fabian Jonen (12/2019)

Diese Anzeige ist nur für angemeldete Nutzer möglich.

SKILLS
Technik, Ingenieurwesen
  •  Robotik / Robotertechnik
  •  Automatisierungstechnik (allg.)

IT, Entwicklung
  •  Python
  •  Neuronale Netze mit Tensorflow

Fokus
  • Universal Robots
  • Objekterkennung mit DeepLearning und OpenCV
  • Roboter Check-Up
  • CE-Zertifizierung
  • Konstruktion von Roboterzellen und mobilen Plattformen
PROJEKTHISTORIE
  • 04/2019 - bis jetzt

    • Rolls-Royce Deutschland
    • >10.000 Mitarbeiter
    • Industrie und Maschinenbau
  • Python-Backend für synthetische Roboterprogramme innerhalb eines Forschungsprojektes
  • Aus digitalisierten Montagebauakten sollten automatisch Roboterprogramme für Universal Robots erstellt werden. Mit Python wurden Montageeanweisungen interpretiert und mit Roboterskills abgeglichen. Daten über den aktuellen Arbeitsraum des Roboters werden aus einer Datenbank gezogen oder mit Objekterkennung und 3D-Kamera-Daten selbst generiert. Mit 3D-Daten zu den detektierten Objekten wurden kollisionsfreie Roboterpfade mit Hilfe eines A*-Pathplanning-Algorithmus zu den jeweiligen Montageposen generiert.

    Eingesetzte Qualifikationen

    Tensorflow, Python, 3D-Kamera, Edge Computing mit Google Coral, Universal Robots Script-Language


  • 10/2019 - bis jetzt

    • Kronen GmbH
    • 50-250 Mitarbeiter
    • Konsumgüter und Handel
  • Bildverarbeitung und Objekterkennung mit 3D Kamera
  • Verschiedene Obstsorten sollen mit Objekterkennung und 3D Tiefenbilddaten erkannt werden. Umsetzung mit einer Kombination von Deep Learning Object Detection und einer Depth Map zur Ermittlung von Obstsorte und Größe. Die Umsetzung erfolgt serverlos auf einem Edge Device direkt in der Produktion.

    Eingesetzte Qualifikationen

    Tensorflow, Python, 3D-Kamera, Edge Computing mit Google Coral


  • 11/2019 - 11/2019

    • DB Services GmbH
    • >10.000 Mitarbeiter
    • Transport und Logistik
  • Datenanalyse von SAP-Daten
  • Mit Python wurden diverse Kennzahlen zu Einsatzorten, gefahrenen Kilometern etc. von Servicekräften innerhalb eines großen Datensatzes extrahiert und visualisiert. 

    Eingesetzte Qualifikationen
    Python

  • 08/2019 - 10/2019

    • Kronen GmbH
    • 50-250 Mitarbeiter
    • Konsumgüter und Handel
  • Programmierung eines Avocado-Schäl-Roboters
  • Verfeinern eines bestehenden Programmes für einen Avocado-schälenden Roboter unter Einsatz von pythonseitigem Path-Recording und path smoothing mit polynominaler Regression mittels RTDE-Schnittstelle des Roboters.

    Eingesetzte Qualifikationen

    Python, Universal Robots, Universal Robots Script-Language


  • 07/2019 - 09/2019

    • Rolls-Royce Deutschland
    • >10.000 Mitarbeiter
    • Transport und Logistik
  • Automatisierung eines Fräsprozesses mit einem Cobot
  • Automatisierung eines Fräsprozesses unter Zuhilfenahme eines Kraft-Momenten-Sensors in Verbindung mit einem UR10 Roboter. Verwendet wurde ein bereits vorhandenes Handwerkzeug, welches mittels selbsterstelltem Endeffektor mit dem Roboter kombiniert werden konnte. 

    Eingesetzte Qualifikationen

    Python, UR-Script-Programmierung, 3D-Druck


  • 01/2019 - 03/2019

    • Rolls-Royce Deutschland
    • >10.000 Mitarbeiter
    • Industrie und Maschinenbau
  • Programmierung eines Roboters zur Gleitlagermontage
  • Für die Montage von 372 Gleitlagern in ein Triebwerksteil mit kleinem Arbeitsraum wurde ein spezieller Endeffektor und eine mobile Roboterplattform konstruiert. Die Roboterplattform wird mit Schnellverschlusspins an der Arbeitsstation angeschlossen und der Roboter kalibriert die Position des Montage-Objektes selbstständig mit einem Kraft-Momenten-Sensor. Die Koordinaten der Fügeposen wurden mit Python aus einem 3D-Modell ausgelesen und in Roboterposen umgewandelt.

    Eingesetzte Qualifikationen

    Python, UR-Script-Programmierung, 3D-Druck, Visual Components


  • 06/2018 - 12/2018

    • Rolls-Royce Deutschland
    • >10.000 Mitarbeiter
    • Transport und Logistik
  • Deep Learning Object Detection mit Tensorflow und Google Coral Edge Computing
  • Entwicklung eines neuronalen Netzes zur Detektion von benutzerdefinierten Objekten zur Lokaliserung in einer Montagehalle. Die Objekterkennung wurde mit Tensorflow und Transferlearning mit einem bereits vorhandenen neuronalen Netzes (MobileNetv2) realisiert. Die Trainingsdaten (Bilder und Labels) der zu detektierenden Objekte wurden zum Teil synthetisch in einer 3D-Umgebung (Cinema 4D) mit 3D-Modellen automatisiert erstellt um den manuellen Aufwand gering zu halten. Der Inference-Graph (neuronales Netz) wurde so umgewandelt, dass er auf einem Raspberry Pi in Kombination mit einer Google Coral Edge TPU verwendet werden konnte.

    Eingesetzte Qualifikationen

    Python, Tensorflow, Edge Computing mit Google Coral + Raspberry Pi, Cinema 4D


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