Robot Vision zur Lokalisierung von Aderendhülsen mittels Steifenlichtprojektion und Präzissionskamera

Die Handhabung flexibler Bauteile wie z.B. Kabel ist nach wie vor herausfordernd und mit automatisierten Roboterlösungen kaum umsetzbar. Unter anderem stellt die Erkennung der Kabel und insbesondere die Identifikation der Position der mit Aderendhülsen versehenen Kabelenden im dreidimensionalen Raum eine Herausforderung dar, die aber als Grundlage für folgende Fügeprozesse gelöst werden muss.

Zielsetzung:

Ziel der Arbeit ist es, das Ende eines Kabels unter Anwendung bildverarbeitender Algorithmen und künstlicher neuronaler Netze zu identifizieren und durch die Nutzung einer Präzisionskamera und Streifenlichtprojektion eine eindeutige, dreidimensionale Position im Raum zuzuordnen. Kamerasystem wie Kabelgreifer sind dabei am Toolflansch eines kollaborativen Roboters des Typs Fanuc CR15-iA montiert. Die ermittelten Koordinaten werden an die Robotersteuerung zur Durchführung eines Steckprozesses übergeben und validieren somit die Algorithmik.

Mögliche Arbeitsinhalte:

  • Einarbeitung in Computer Vision (CV) und Künstliche Neuronale Netze (KNN)
  • Auswahl und Implementierung unterschiedlicher Frameworks in Python
  • Erstellen und Trainieren eines KNN zur Objekterkennung
  • Klassische Bildverarbeitung zur Identifikation der Kabelendenposition
  • Integration Keyence Kamerasystem und Streifenlichtprojektor an Roboterflansch
  • Ableiten von Korrekturbewegungen für den Roboter
  • Bewertung und Justage des Systems

Was Du mitbringen sollest

  • Selbstständige Arbeitsweise
  • Gute Kenntnisse deutscher und englischer Sprache
  • Programmierkenntnisse wünschenswert

Weitere Infos auf Anfrage. Der Arbeitsumfang kann individuell und entsprechend der Interessen angepasst werden.

Kontakt:

Simon Fröhlig, M.Sc.

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)