- Anzeige -
- Anzeige -
- Anzeige -
Lesedauer: 0min
KI für das Greifen unbekannter Bauteile
Moderne Lösungen für das Robotergreifen umfassen Machine-Learning-Methoden, die auch das sichere Greifen unbekannter Werkstücke mit variablen Geometrien ermöglichen. Das befähigt Industrieroboter, Objekte zu erkennen, zu lokalisieren und schließlich zu greifen.

 

Bilder: Gestalt Robotics GmbH

Moderne Industrieroboter erweitern mithilfe von Sensorik und künstlicher Intelligenz ihr Anwendungsspektrum. Fernab von statisch programmierten Anwendungen, die sich nicht ohne manuelle (Re-)Programmierung veränderten Anforderungen anpassen, ergeben sich speziell durch moderne Bildverarbeitung in Kombination mit Machine-Learning-Verfahren neue Möglichkeiten. Die resultierenden Applikationslösungen passen sich automatisch an veränderte Werkstückgeometrien und Ablagepositionen an und lassen sich über intuitive Bedienoberflächen in wenigen Schritten erweitern. Somit entstehen flexible Produktionssysteme, die dem industriellen Bedarf hinsichtlich kleiner Losgrößen und Produktindividualisierung genügen sowie dem Fachkräftemangel begegnen. Moderne Lösungen für das Robotergreifen umfassen Machine-Learning-Methoden, die auch das sichere Greifen unbekannter Werkstücke mit variablen Geometrien ermöglichen. Das befähigt Industrieroboter, Objekte zu erkennen, zu lokalisieren und schließlich zu greifen. Es werden hierfür keine kostspieligen Sensorsysteme, CAD-Modelle oder andere Informationen benötigt. Gestalt Robotics bietet die Entwicklung von passgenauen Softwaremodulen (englisch Skills) zum flexiblen Robotergreifern unter Berücksichtigung verschiedener Sensor- und Greifprinzipien, z.B. mechanische Finger- und Backengreifer sowie Saug- und Magnetgreifer. Neben freiliegenden Objekten lassen sich mit Visual-Servoing-Technologien auch Objekte in Bewegung greifen. Zudem lässt sich flexibles Bin Picking in entsprechenden Skills umsetzen.

Adaptives Greifen mit CNNs

Die eingesetzten KI-Module zum adaptiven Greifen basieren auf neuronalen Netzwerken unter Verwendung von 2,5D-Kamerabildern. Auf Basis vortrainierter Netze lassen sich spezifische Skills für das sichere Greifen individueller Bauteilgruppen erstellen, z.B. Behälter oder Schrauben. Ohne Vorwissen über die Positionierung und die genauen Maße der Bauteile sind die neuronalen Netze in der Lage, automatisch sichere Greifposen für den Roboter zu bestimmen. Spezifische Greifprinzipien sowie individuelle Greifparameter, wie z.B. der Hub, werden beim Training der Netzwerke berücksichtigt. Mit Hilfe von selbst entwickelten Werkzeugen, Methoden und Standards ermöglicht Gestalt Robotics den Einsatz von künstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld. Zur Sicherung der Nachvollziehbarkeit wurde gemeinsam mit Partnern die DIN SPEC92001-1 definiert. Diese verfolgt das Ziel, die Qualität von KI-Methoden anhand eines einheitlichen Konzepts zu sichern. Relevante Qualitätsaspekte werden über den gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen hinweg ganzheitlich betrachtet und miteinander in Verbindung gebracht.

KI-Skills aus dem Baukasten

Die Basis für die passgenaue Umsetzung von flexiblen Robotikanwendungen stellt das nahtlose Zusammenspiel verschiedener Technologien aus den Bereichen der Steuerung, KI und Nutzerinteraktion dar. Mithilfe eines Baukastensystems und grafischer Programmierung lassen sich diese passgenau kombinieren und vernetzen. Das flexible Greifen lässt sich somit im Handumdrehen mit einem Skill für die kollisionsfreie Handhabung kombinieren, um die gegriffenen Teile auch in dynamischen Umgebungen sicher am Ziel abzulegen. Weiterführend lassen sich über KI-Skills zur Bauteildetektion auch bei Bedarf nur spezifische Bauteilgruppen oder -klassen greifen.

Herstellerunabhängig und skalierbar

Herstellerunabhängige Software-Schnittstellen und Workflow-Konzepte unter der Nutzung von Industriestandards und Open Source sind die Grundlage für die nahtlose Integration der intelligenten Robotikanwendungen. Derart lassen sich Industrieroboter aller gängigen Hersteller verwenden. Bezüglich skalierbarer KI-Lösungen lassen sich die Integrationskonzepte auf verteilte Architekturen erweitern. Zusätzlich ergibt sich so ein nahtloser Informationsaustausch und die Anbindung an moderne Plattformkonzepte.

Autor:
Firma:

News

Weitere Beiträge

Das könnte Sie auch interessieren

KI-Vorreiter führen ihre KI-Initiativen trotz Corona unbeirrt fort

Unternehmen, die beim Thema künstliche Intelligenz (KI) führend sind, zeigen sich von der Corona-Pandemie unbeeindruckt: 78 Prozent der KI-Vorreiter unter den Unternehmen führen ihre KI-Initiativen wie vor der Pandemie fort, 21 Prozent haben deren Umsetzung sogar beschleunigt. Unter den Unternehmen, die KI noch nicht skalierbar einsetzen, fahren hingegen 43 Prozent ihrer Investitionen zurück und 16 Prozent haben ihre KI-Initiativen eingestellt. In Deutschland haben 44 Prozent der Unternehmen keine Änderungen vorgenommen, 8 Prozent die Geschwindigkeit erhöht und 19 Prozent ihre Initiativen aufgrund der unsicheren Lage eingestellt. Weiterhin verzeichnen Unternehmen mit skalierbaren KI-Anwendungen messbare Erfolge bei der Absatzsteigerung und der Reduzierung von Sicherheitsrisiken und Kundenbeschwerden. Zu diesen und weiteren Ergebnissen kommt die Studie ‚The AI Powered Enterprise: Unlocking the potential of AI at scale‘, für die 950 Unternehmen aus elf Ländern und elf Branchen befragt wurden.

mehr lesen

KI übernimmt Arbeit von Software-Ingenieuren

Für selbstadaptive Software gibt es heute unzählige Anwendungsmöglichkeiten. Doch die Entwicklung der Systeme stellt Software-Ingenieure vor neue Herausforderungen. Wissenschaftler vom Softwaretechnik-Institut Paluno an der Universität Duisburg-Essen (UDE) haben jetzt vielversprechende Ergebnisse mit neuartigen Verfahren der künstlichen Intelligenz (KI) erzielt, die den Entwicklungsprozess selbstadaptiver Systeme automatisieren.

mehr lesen

Wie wird künstliche Intelligenz zum Standardwerkzeug für den Mittelstand?

Das Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU möchte zusammen mit den produzierenden Unternehmen des Mittelstands die entscheidende Barriere für die Anwendung künstlicher Intelligenz überwinden: Die Köpfe sind überzeugt, aber die Umgestaltung der Produktionsanlagen und -prozesse in den Fabriken stockt. Deshalb arbeiten die Forscherinnen und Forscher an einem systematischen Leitfaden, mit dem KI zum Standardwerkzeug werden soll, das bessere Produkte mit geringerem Ressourceneinsatz ermöglicht. Erste Ergebnisse sind vielversprechend.

mehr lesen

Leistungsstarkes KI-System am KIT installiert

Als ein Werkzeug der Spitzenforschung ist künstliche Intelligenz (KI) heute unentbehrlich. Für einen erfolgreichen Einsatz – ob in der Energieforschung oder bei der Entwicklung neuer Materialien – wird dabei neben den Algorithmen zunehmend auch spezialisierte Hardware zu einem immer wichtigeren Faktor. Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) hat nun als erster Standort in Europa das neuartige KI-System NVIDIA DGX A100 in Betrieb genommen. Angeschafft wurde es aus Mitteln der Helmholtz Artificial Intelligence Cooperation Unit (HAICU).

mehr lesen

Machine Learning einfach gemacht

Seit einigen Jahren schon werden die Fantasien der Ingenieure und Anlagenbauer beflügelt durch die Möglichkeiten von KI- und Machine-Learning-Algorithmen. Klingt zwar zunächst sehr kompliziert, bietet aber konkrete Vorteile für die smarte Fabrik. Maschinen und Anlagen bzw. Produktionsprozesse erzeugen kontinuierlich Daten. Erfolgreich werden zukünftig Unternehmen sein, denen es gelingt, Mehrwert aus diesen Daten zu generieren.

mehr lesen

Die vernetze Fabrik für die Zukunft

Krisen decken Schwachstellen auf. In der Corona-Pandemie zeigt sich der Wert der vernetzten Produktion und Logistik. Das Internet der Dinge (Internet of Things, kurz IoT) hilft der Industrie, auf Ausfälle flexibler als bisher zu reagieren, denn in Echtzeit lassen sich Auslastung und Zustand jeder einzelnen Maschine verfolgen, und es herrscht Transparenz über die Lieferkette. Die Bosch-Gruppe, eines der weltweit führenden Technologie- und Dienstleistungsunternehmen, hat damit positive Erfahrungen gemacht.

mehr lesen

Schutz der Privatsphäre und KI in Kommunikationssystemen

Alle zwei Jahre vergeben der VDE, die Deutsche Telekom sowie die Städte Friedrichsdorf und Gelnhausen den mit 10.000 Euro dotierten Johann-Philipp-Reis-Preis an einen Nachwuchswissenschaftler. Dieses Jahr geht er an Prof. Dr.-Ing. Delphine Reinhardt von der Georg-August-Universität Göttingen und an Dr.-Ing. Jakob Hoydis von den Nokia Bell Labs in Nozay, Frankreich. Die beiden Preisträger teilen sich die Auszeichnung und damit das Preisgeld.

Infor bringt Infor Coleman AI auf den Markt

Infor, Anbieter von branchenspezifischer Business-Software für die Cloud, hat bekanntgegeben, dass die Plattform Infor Coleman AI für Embedded-Machine-Learning-Modelle ab sofort verfügbar ist. Sie bietet die Geschwindigkeit, Wiederholbarkeit und Personalisierung, die Unternehmen benötigen, um KI vollständig zu operationalisieren.