RoboGrind

Hybride KI für die flexible und hochautomatisierte Oberflächenbearbeitung


Projektbereich:

Intelligente vernetzte Systeme


Cluster:

  • Neue Materialien und Produktionsprozesse
  • Unternehmensführung und -steuerung
  • Intelligente vernetzte Systeme
  • Innovation in Lehr-/Lernprozessen
  • Industrie 4.0 und die Digitalisierung der Lebensbereiche sowie seine Auswirkungen

Auftraggeber/Mittelgeber:

Baden-Württemberg invest BW


Projektträger:

VDI/VDE/IT


Kooperationspartner:

Artiminds Robotics GmbH, Universität Stuttgart, SHL Automatisierung


Projektkoordinator:

Artiminds Robotics GmbH


Projektlaufzeit:

01.10.2021-31.12.2023


Projektbeschreibung + Zielsetzung:

"Die nachhaltige Wiederaufarbeitung/Refabrikation von Gerätekomponenten erfordert einen hohen manuellen Arbeitsaufwand. Während die Neuproduktion von einer hohen Normierung der Komponenten in jedem Produktionsschritt profitiert, wirkt sich bei der Refabrikation der Verschleiß jeder Komponente sehr unterschiedlich auf Form oder Oberflächeneigenschaften aus. Dies erschwert die Automatisierung massiv und macht die Neuproduktion – obwohl deutlich weniger nachhaltig – wirtschaftlicher. Dieses Vorhaben bringt Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit durch künstliche Intelligenz (KI) in Einklang. KI erlaubt eine automatisierte individuelle Anpassung der Bearbeitung eines Werkstücks. Dies macht die Automatisierung einsetzbar und die Refabrikation im freien Markt gegenüber der Neuproduktion wettbewerbsfähig. Das KI-basierte Bearbeitungssystem verbindet Sensoren für die Objektvermessung und Sichtprüfung mit ausführenden Robotern und passenden Bearbeitungswerkzeugen, sowie einem intuitiven Interaktionssystem für den Menschen. Die Aufgabenplanung und kraftgeregelte Bearbeitung durch den Roboter nutzen modernste Methoden des maschinellen Lernens. Für drei Bereiche nachhaltiger Zukunftstechnologien - grüne Mobilität, Energiespeicherung und Stromerzeugung – wird jeweils eine exemplarische konkrete Anwendung für die Erprobung adressiert"


Zielgruppe:

Automatisierungsfirmen, GreenTech-Firmen, Aufbereitungsfirmen, oberflächenbearbeitende Firmen, Windkraftindustrie, Universitäten, Hochschulen und Forschungseinrichtungen


Vorgehensweise/Methodik:

Entwicklung eines automatisierten Workflows bestehend aus Oberflächenscan, Vorverarbeitung der Punktwolken, Schadensdetektion, Bahnplanung, Regelungstechnik basierend auf hybrider KI und abschließender Sichtprüfung mit ggf. Wiederholung des Workflows. Zum Einsatz kommen unter anderem der Laserlinienscanner Gocator 2490 von LMI Technologies Inc., der kollaborative Roboterarm UR10e von Universal Robots und das Schleifgerät OnRobot Sander der gleichnamigen Firma. Die Forschungsergebnisse wurden auf den Konferenzen IAS und ICRA veröffentlicht und werden von dem Konsortialpartner ArtiMinds GmbH verwertet. Dort stehen sie zusammen mit einem Meta-Wizard-System zur einfachen Konfiguration und Anwendung zur Verfügung.


Status/Stadium des Projekts:

Abgeschlossen


Ansprechpartner:

Prof. Dr. Marcus Strand


Links:

Labor: Robot and Human Motion Lab