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Confovis ist Entwickler und Hersteller von AOI Tools und optischen 3D-Oberflächenmesssystemen aus Jena, Thüringen. Mit unseren leistungsstarken und anwendungsorientierten Systemlösungen bedienen wir namenhafte Kunden aus den Bereichen Halbleiter & MEMS, Oberflächentechnik, Automotive & Aerospace sowie der optischen Industrie.

Das Alleinstellungsmerkmal unsere Produkte am Markt sowie unser kontinuierliches Wachstum verdanken wir unseren Mitarbeitern, die mit Wissen, Können, Erfahrung und Engagement am Unternehmenserfolg mitwirken. Wir freuen uns auf neue Kollegen, die Freude daran haben mit uns weiter zu wachsen.

Abschlussarbeiten im Bereich Softwareentwicklung (Master)

Voll- oder Teilzeit
Jena, Deutschland
Student/in
15. März 2023

Du bist kurz vor deinem Bachelor- oder Masterabschluss im Bereich Informatik, Ingenieurwissenschaften mit Spezialisierung in Informatik oder in einer vergleichbaren Studienrichtung (LOT, Bioinformatik oder Physik) und bist auf der Suche nach einem Praxis-Partner für deine Abschlussarbeit?

Wir, die confovis GmbH aus Jena-Göschwitz, bieten dir spannende Themen, mit denen du deine Kenntnisse aus dem Studium praxisnah anwenden kannst. Alle unsere Themen aus dem Bereich Software sind eng mit unserer Produkt- bzw. Softwareentwicklung verknüpft und fließen direkt in die Weiterentwicklung unserer AOI-Tools und optischen 3D-Oberflächenmesssysteme ein.

Aktuell haben wir folgende Themen für Abschlussarbeiten (Bachelor/Master) im Bereich Software ausgeschrieben:
  • KI-basierte Optimierung konfokaler Messverfahren:
    Mit unseren konfokalen Messsystemen wird eine Probe in mehreren Ebenen abgescannt und der Kontrast zwischen den aufeinanderfolgenden Bildern berechnet. Daraus resultiert schließlich eine Kontrastkurve mit (mindestens) einem Maximum. Durch Messstörungen oder optische Effekte ist das Maximum nicht immer eindeutig definiert und Fehler in dessen Bestimmung resultieren in Messfehler. Mit der Verfügbarkeit einer Vielzahl dieser Kontrastkurven ist das Ziel der Arbeit zu ermitteln, inwiefern KI genutzt werden kann, um das Maximum zuverlässig zu bestimmen.
  • KI-gestützte Qualitätsbewertung von Wafern:
    Die automatische Inspektion von Wafern in der Halbleiterproduktion ist ein wachsender Geschäftszweig. Bei dieser Aufgabe geht es darum, basierend auf Graubildern der Wafer eine Qualitätseinschätzung abzugeben. Basierend auf Bildern und der Bewertung von Experten soll ein KI-gestütztes Model entwickelt werden, das eine Bewertung der Wafer ausschließlich anhand eines Graubildes ermöglicht.
  • Optimierung der Korrektur optischer Artefakte:
    Aufgrund der eingesetzten Objektive und der Belichtung kommt es zu optischen Artefakten (zum Beispiel Bildfeldwölbung). Diese Artefakte resultieren in Messungenauigkeiten des optischen Verfahrens und müssen korrigiert werden. Diese Korrekturen sind mathematisch komplex und aufwendig und bieten daher Potential zur Optimierung.

  • Automatisierte defektbezogene Beleuchtungsoptimierung:
    Die Erkennung von Defekten in der Halbleiterproduktion ist ein wichtiges Instrument zur Qualitätssicherung. Wir entwickeln und produzieren Systeme zur automatischen Detektion von verschiedenen Defekten auf Wafern. Die Herausforderung ist, dass sich verschiedene Defekttypen je nach Beleuchtung unterschiedlich darstellen. Ziel dieser Aufgabe ist es, die Beleuchtungsparameter so zu optimieren, dass möglichst viele Defekte erkannt werden.

  • Automatisierte Parameter-Berechnung für ein Wafer-Fokus-Raster:
    Wafer-Substrate sind nur in der idealen Welt 100%-ig flach. In der Realität weisen diese oft ein so genanntes Bending oder Warpage auf, welches die Notwendigkeit einer automatisierten Fokusnachführung während einer Scan-Messung aufwirft. Eine Möglichkeit, dem zu begegnen, ist die Aufnahme eines Fokus-Rasters vor der Wafer-Messung. Die Aufnahme eines solchen Fokusrasters benötigt mehrere Eingangsparameter und Annahmen, welche die Dimensionen des Wafers und die verwendete Beleuchtungsoptik betreffen. Ziel soll es sein, all die verfügbaren Wafer- und Maschinenparameter heranzuziehen, um auf dynamische Weise die notwendige Frequenz und die Positionierung des Rasters vor der Ausführung festzulegen.
Was bringst du mit?
  • Studium (Master), idealerweise im Bereich Informatik, Ingenieurwissenschaften mit Spezialisierung in Informatik oder in einer vergleichbaren Studienrichtung (LOT, Bioinformatik oder Physik)
  • Hohe Motivation und Leistungsbereitschaft
  • Selbstständiges Arbeiten, Zuverlässigkeit und eine gute Auffassungsgabe
  • Kenntnisse im .NET-Framework und/oder in Python

 

Was erwartet dich?
  • Eine spannende, eigenverantwortliche Aufgabe mit großem Gestaltungsspielraum
  • Eine professionelle Betreuung Deiner Abschlussarbeit
  • Flache Hierarchien
  • Ein angenehmes Arbeitsklima in einem jungen, dynamischen Team
  • Die Chance, nach dem Studium als festes Teammitglied einzusteigen

 

Haben wir Dein Interesse geweckt? 

Dann freuen wir uns auf Deine Bewerbung, in der du uns Dein Wunsch-Thema und möglichen Startzeitpunkt mitteilst.

Hast du eigene Ideen für ein Thema? Dann teile uns Deine Vorstellungen mit und wir finden zusammen ein passendes Thema!

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