QualiTED
QualiTED: Autonomes, mobiles System zur intelligenten Verkettung von Produktionsarbeitsplätzen mit transportparalleler Qualitätssicherung
Ausgangssituation
Moderne Produktion setzt vermehrt auf flexible Materialflusssysteme wie beispielsweise fahrerlose Transportsysteme (FTS). Häufig werden diese durch Roboterarme ergänzt, um mit verschiedenen, insbesondere eintönigen oder schmutzigen Tätigkeiten, die Werker zu entlasten. Dadurch wird auch die Qualität verbessert, da sich typische Fehler in Folge der Monotonie bei einem Roboter nicht einschleichen. Die Fabrik der Zukunft verlangt eine solch hohe Mobilität und Flexibilität. Statische Produktionsstraßen machen der nächsten Roboter-Generation Platz.
Bei Kleinst- und Kleinserien bzw. mittelgroßen Serien im klassischen Maschinenbau und dort besonders in der Produktion ist ein Einsatz der mobilen Robotersysteme wirtschaftlich bislang nicht zielführend. Hier werden heute noch einzelne Produktionsschritte durch starre Stetigfördertechnik oder manuellen Transport verkettet. Gerade in Bereichen mit einer hohen Variantenvielfalt stellen diese starren Systeme bzw. der manuelle Transport zwischen einzelnen Produktionsstationen ein Problem dar bzw. führen häufig zu Fehlern. Eine automatisierte Verkettung bei kleineren Serien wird insbesondere dem breiten Mittelstand helfen, sich besser gegenüber seinen großen Konkurrenten zu platzieren.
Projektziele
Ziel des Projektes QualiTED ist es, ein autonomes, mobiles System zu entwickeln, welches zur intelligenten Verkettung, Dokumentation und Optimierung von Produktionsprozessen eingesetzt werden kann. Eine Produktionsverkettung von direkt nebeneinanderliegenden Produktionsschritten mit kurzen Distanzen oder eine hallenübergreifende Verkettung von einzelnen Produktionsschritten wird mit neuartigen Fahrzeugen möglich. Die entstehenden Transportzeiten sollen genutzt werden, um parallel qualitätssichernde Bildverarbeitungsprozesse durchzuführen.
Hierfür ist es notwendig, dass das System intelligent auf eine sich verändernde Umgebung reagieren kann. Mit Hilfe von KI gestützter Bildverarbeitung soll eine Klassifikation von (un-)befahrbaren Untergründen und Umgebungen stattfinden, welche schließlich durch den Einsatz von Visualisierungstechniken für tiefe neuronale Netze (Deep Learning) analysiert und verbessert wird. Dieser Prozess soll durch den Einsatz von synthetischen Bilddaten durch Transfer Learning, sowie einer energiesparenden Embedded Hardware realisiert werden.
Methodik
Im Rahmen des Projektes wird zur Prozessüberwachung und Qualitätssicherung ein Kamerasystem eingesetzt. Mit diesem Messsystem wird eine Überprüfung von Produktions- und Fertigungsschritten vorgesehen. Mit Hilfe von Sensoren wird die exakte Werkstückposition erkannt und kontrolliert. Zudem werden Mengenzählungen und Gewichtskontrollen sowie deren Auswertungen ermöglicht. Menge, Gewicht und Werkstückposition werden laufend erfasst. Wenn Fehler erkannt wurden, erfolgt eine direkte Anlieferung beispielsweise zu Stationen zur Nachbearbeitung.
Um eine hohe Präzision bei gleichzeitiger Robustheit und Erschwinglichkeit des Systems zu erreichen, wird eine an der Hochschule Karlsruhe entwickelte Toolbox auf Basis der Rendering-Engine Unity3D zur Erstellung synthetischer Trainingsdaten genutzt und weiterentwickelt. Um eine Interpretation der Entscheidungen des lernenden Systems durch Nutzer zu erlauben, werden bestehende Visualisierungstechniken (z.B. Grad-CAM) für den Einsatz bei komplexen Aufgabenstellungen wie der Objekterkennung weiterentwickelt und untersucht. Die Visualisierungen erlauben zum einen das systematische Erkennen von strukturellen Fehlern. Zum anderen erhöhen sie die Nachvollziehbarkeit der erlernten Algorithmen und erhöhen damit das Vertrauen potenzieller Kunden in das System.
Status
Laufendes Projekt 02/2021 — 07/2023
Partner
Kontakt
Projektleitung
Prof. Dr.-Ing. Björn Hein
Tel.: +49 (0)721 925-1942
bjoern.hein
@h-ka.de
Postanschrift:
Moltkestraße 30
76133 Karlsruhe
Projektförderung
Das Projekt QualiTed wird im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM) durch das Bundesminsiterium für Wirtschaft und Energie (früher: BMWi) gefördert