•••3••• Innovationen sodass Mitarbeitende die Reste händisch entnehmen müssen. Das br ingt die Linie aus dem Takt. Hinzu kommt: Je leerer die Kiste wird, umso länger braucht oft das Robotersystem zur Entnahme. Die Schwankungen in der Taktzeit können entweder über Wor s t- Case -Aus legung oder Puffer ausgeglichen werden. Beides ist nicht ideal. Um diese Probleme zu lösen, entwickelt das Fraunhofer IPA seit vielen Jahren die Technologien rund um den Gr iff- in-dieKiste weiter. Besonders im Blick haben die Forscher Lösungen für Bauteile, die für die Bildverarbeitung des Robotersystems schwierig zu erkennen sind. Der neu entstehende Demonstrator setzt deshalb die Griff-in-die-Kiste- Anwendung mit Blechteilen um. Die Anwendung wurde mit dem Praxispartner im Projekt, der Firma Trumpf, definiert, der auch die Bauteile bereitstellt. Die IPA-Exper ten entwickeln die Anwendung gemeinsam mit der Firma Compaile. Der entstehende Demonstrator ist Teil des Forschungsprojekts „FabOS2, dessen Ziel es ist, ein offenes, verteiltes, echtzeitfähiges und sicheres Betriebssystem für die Produktion zu schaffen. Blechteile im Blick Aufgabe der IPA-Experten ist, ihre Algorithmen für die Bildverarbeitung an die Herausforderungen der Blechteilerkennung anzupassen. Hierfür nutzen sie die bestehende Software bp3TM, die bereits in einigen Produktionen im Dreischichtbetrieb im Einsatz ist und die Firmen über eine Lizenz erwerben können. Um die flachen Blechteile gut erkennen zu können, werden zunächst mithilfe von Kameras 3D-Daten der Bauteile erzeugt. Die Algorithmen fokussieren sich dann auf Flächen und Kanten, um die Bauteile besser erkennen und sie insgesamt robuster und schneller handhaben zu können. Dazu gehört auch das definierte Ablegen, damit das Bauteil direkt dem nächsten Prozessschritt zugeführt werden kann. Per spek t i v i sch i s t gep l ant , mithi lfe von KI -Methoden ein kontinuierliches Lernen zu ermöglichen. Das heißt, dass die Sof tware beispielsweise aus Fehlgriffen lernen würde. Gibt es mehrere Gr i f f- in - die - K i s - te-Zel len, könnten die Daten al ler Zel len zentral verarbei - tet und Erkenntnisse daraus an die Zel len zurückgespiel t werden. Auch ist geplant, das Roboter system anhand von Bauteildaten in einer Simulati - onsumgebung für das Greifen zu trainieren. Bauteile fehlerfrei zuordnen Die Firma Compaile ergänzt die Anwendung mi t einer KI -basierten Bauteilerkennung. Diese beruht nicht auf klassischer Bildverarbeitung, sondern auf einem inhaltlichen Ähnlichkeitsvergleich des Bauteils. Basierend auf neuronalen Netzen kann das Bauteil vorliegenden Konstruktionsplänen zugeordnet werden. Zudem geben die neuronalen Netze aus, wie wahrscheinlich es ist, dass sie mit ihrer Angabe richtigliegen. So kann die Anlage sich vollautomatisch auf das aktuelle Bauteil einstellen, ohne dass eine Fachkraft dieses Bauteil vorgeben muss. Im Gegensatz zur üblichen Klassifizierung mit neuronalen Netzen benötigt der inhaltliche Ähnlichkeitsvergleich keine Anpassungen für neue, bisher unbekannte Bauteile. Die beschr iebene Technologie der KI-basierten Bauteilerkennung wird bereits auf der diesjährigen Hannover Messe zu sehen sein. Weiterhin planen die Projektpartner, den gesamten Demonstrator mit allen dazugehör igen Technologien vom Fraunhofer IPA und von Compaile im Laufe des kommenden Jahres zu präsentieren. Robuster und schneller Blechteile automatisiert vereinzeln Intelligente Algorithmen zur Bildverarbeitung vom Fraunhofer IPA und eine KI-basierte Bauteilerkennung der Firma Compaile ermöglichen einen leistungsstarken Griff-in-dieKiste. Foto: Fraunhofer IPA / Foto: Rainer Bez Fortsetzung von Seite 1 Die Königsklasse U. a. mit: Neuem Wärmepumpen-Ventilator FPowlet – Energiesparer Nr. 1, kaum hörbar im Betrieb oder sicherste Ventilatoren für Rechenzentren – wir haben Oberschwingungsverzerrungen unter Kontrolle mit den größten Energiesparventilatoren der Zukunft Energie-Gipfel in Halle 11, Stand C71 Zukunft spüren www.ziehl-abegg.de der Lufttechnik, Regeltechnik und Antriebstechnik
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