Intelligentes Konfigurationssystem für flexible Automatisierungslösungen im Produktionsprozess (FlexKonfig)

1. Projektziele
Ziel des Projektes war die Entwicklung eines neuen, intelligenten Konfigurationssystems, das den Benutzer bei der Konfiguration von automatisierten sensorbasierten Maschinen- und Roboteranwendungen unterstützt. Hierfür werden einerseits die Werkstückeigenschaften und die durchzuführende Aufgabe und deren Randbedingungen durch ein zu entwickelndes geeignetes Tool intuitiv beschrieben. Anschließend wählt das im Projekt entwickelte, intelligente System automatisiert die geeigneten Geräte, Sensoren, Algorithmen und Parameter aus bzw. überprüft, in wie weit vorhandene Geräte angepasst oder ersetzt werden müssen. Abschließend wird die Applikation automatisiert für die konkrete Aufgabenstellung von der Software bezüglich Bauteilhandling, Messgenauigkeit, Erreichbarkeit usw. optimiert.
2. Vorgehensweise
Der aktuelle Stand der Wissenschaft und Technik im Bereich 2D/3D-Bildverarbeitung wurde in den letzten Jahren maßgeblich durch Hardware-Verbesserungen (z.B. Kameraauflösung, Taktrate von Prozessoren) geprägt. Während sich in der Industrie sensorbasierte 2D-Inspektionssysteme bereits sehr gut etabliert haben, werden an Universitäten und Forschungsinstituten neue 3D-Bildverarbeitungsverfahren zur Mess-/Prüftechnik und Objekt-/Lageerkennung entwickelt. Für die Mess- und Prüftechnik gibt es bereits kommerzielle 2D-Bildverarbeitungsbibliotheken, welche die Ansteuerung von Kameras und eine umfangreiche Sammlung von Standardoperatoren zur Bildanalyse und -interpretation (z.B. Messen eines Bohrungsdurchmessers im Durchlicht) über eine einfache Benutzerschnittstelle bereitstellen.
Ein Assistenzsystem zur Konfiguration und Parametrierung von 2D/3D-Objekt- und Lageerkennungsverfahren existiert nicht, so dass sowohl beim Systemdesign als auch bei der -wartung Expertenwissen notwendig ist.
Auch bei der 3D Objekterkennung ist die Konfiguration und Parametrierung der 3D-Erkennungsalgorithmen für die zu greifenden Bauteile noch komplex und kann nur durch Experten mit genauem Wissen über die Funktionsweise der Algorithmen durchgeführt werden, was sich als ein Haupthinderungsgrund für den praktischen Einsatz von 3D Objekterkennung basierenden Applikationen herausstellt. Teilziel des FuE-Projekts ist es daher, allgemeine Standards und Strategien zu entwickeln, wie komplexe Bildverarbeitungsalgorithmen um die Funktionalität ¿Selbstkonfiguration und -parametrierung¿ erweitert werden können. Darauf basierend wird eine repräsentative Auswahl von 3D-Erkennungsalgorithmen so angepasst, dass deren Funktionalität über eine einfache Schnittstelle flexibel und angepasst verwendet werden kann.
3. Ergebnisse und Anwendungspotenzial
Die Projektergebnisse werden grundsätzlich auf zweifache Weise durch die beteiligten Industriepartner und das Forschungsinstitut verwertet. Damit wird zu einer Beseitigung vorhandener Theorie- und Umsetzungsdefizite beitragen: Die wirtschaftliche Verwertung der Ergebnisse aus dem FuE-Projekt erfolgt durch den Projektpartner robomotion. Hierbei werden die Ergebnisse zum Aufbau von Applikationen im Bereich sensorbasierter Handhabung und Automatisierung von robomotion teilweise selbst genutzt und um weitere branchenspezifische Funktionalitäten erweitert.
Die Firma robomotion als Systemintegrator und Dienstleister für den Maschinenbau hat einen guten Marktzugang in die Branchen Nahrungsmittel- und Verpackungsmaschinenbau aber auch in der Konsumgüterindustrie. Durch das neue System können Applikationen flexibler gestaltet werden.

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein
• Hans-Jörg Wieland Blechbearbeitung und Anlagenbau
• robomotion GmbH