Engineering-Tools für den Systementwurf
Im Video werden zwei Engineering-Tools für den Enwurf datenintensiver Applikationen und deren Zusammenspiel vorgestellt. Der E4SM-Editor ist ein Tool für die Systemmodellierung, in dem einzelne Komponeneten und Datenflüsse visuell modelliert werden können. Anschließend kann das entworfene Modell automatisiert bezüglich Korrektheit und Ausführbarkeit bewertet werden. Das Modell kann anschließend im zweiten Entwurfstool, den StreamVizzard, detaillierter entworfen werden. Der StreamVizzard ermöglicht den Entwurf der Datenstrom-Pipeline. Dabei können Datenflüsse durch Visualisierungen analysiert werden. Im Video wird die Analyse am Beispiel des Laserstrahlschweißens demonstriert. Dabei sind verschiedene Analysen, Statistiken und Debuggingmöglichkeiten zu sehen. Anschließend kann das verfeinerte Modell wieder in den E4SM-Editor überführt werden.
Anwendungsbeispiel: Vorichtungsfreies Laserstrahlschweißen
Im Video wird das Szenario des Vorrichtungsfreies Laserstarhlschweißens erläutert. Beim Laserstrahlschweißen von hochlegierten, dünnwandigen Stählen im Stumpfstoß kommt es aufgrund entstehender Spannungen zur Entstehung eines mittigen Fügespaltes. Beim Überschritt der maximalen Spaltüberbrückbarkeit kann dies zu einem vollständigen Prozessabbruch führen. Um den Fügespalt zu minimieren, werden bislang massive Spannsysteme eingesetzt. Diese sind jedoch sehr kostenintensiv und müssen stets individuell angepasst werden. Die vollständige Fixierung führt zudem zu einer Erhöhung des Eigenspannungszustandes, der bis hin zum vollständigen Versagen der Fügeverbindung führen kann. Im Vorhaben E4SM wird der Fügespalt während des Schweißprozesses aktiv erfasst, mittels künstlicher Intelligenz analysiert und bewertet. Dadurch kann eine aktive Lage-Regelung der Bleche während des Laserstrahlschweißens umgesetzt werden, um die Entstehung von Nahtfehlern zu vermeiden sowie aktiv auf fertigungsbedingte Toleranzabweichungen reagieren zu können. Unter Anwendung eines Engineering-Ansatzes mit vollständiger Durchgängigkeit wurde im Rahmen des Projektes ein Demonstrator entwickelt, welcher diesen Anforderungen gerecht wird. Hierbei besteht der Demonstrator aus einem bewegbaren Schweißkopf mit feststehendem Gestell und vereint auf engstem Raum hochmoderne Sensorik und Aktorik zur aktiven Lage-Regelung. Während des Schweißprozesses ist ein Fügepartner durch zwei Schwenkspanner vollständig fixiert, während der andere Fügepartner beweglich ist. Um die Lage dieses Partners anzupassen, kommen zwei stirnseitig montierte Linearaktoren zum Einsatz. Zusätzlich wird der Fügespalt sowohl taktil durch drei induktive Messtaster erfasst als auch optisch durch den Einsatz eines Laserlinienscanners kontaktlos bewertet. Weiterhin wird die Qualität der Schweißnaht durch den Einsatz einer langwelligen Infrarotkamera aufgezeichnet und in Echtzeit zur Vorhersage von Nahtfehlern genutzt. Mit dem Start des Schweißprozesses werden die aufgezeichneten Daten der Sensorik in Echtzeit an ein Rechencluster übertragen und verarbeitet. Durch die KI wird die Schweißnahtqualität bewertet und vorhergesagt, um Nahtfehler vor deren Entstehung bereits zu erkennen. Durch ein zweites neuronales Netzwerk werden anhand der Spaltgröße und -änderung wichtige Stellgrößen für die Lageregelung abgeleitet und an die Aktorik
übergeben. Dies wird echtzeitfähig, latenzarm und ressourceneffizient während des Laserstrahlschweißens umgesetzt. Die Erkennung von Nahtfehlern sowie der dadurch ermöglichte frühzeitige Eingriff in den Prozess steigern die Prozessstabilität erheblich, tragen zur massiven Reduktion von Ausschuss bei und stellen somit eine Alternative zum Einsatz von bisherigen Spannsystemen dar.
Anwendungsbeispiel: Kollaborative Montage
Im Video wird die Kollaboration zwischen einem Menschen und einem Roboter bei der Montage gezeigt. Ein Arbeiter montiert ein Möbelstück. Dabei wird die Montagetätigkeit des Arbeiters durch den Roboter analysiert. Auf dem Bildschirm ist zu sehen, welche Aktionen durch die Analyse des Skeletts erkannt werden. Durch das Befestigen des Fußes mit dem Schraubenschlüssel wird der Roboter getriggert und holt den nächsten Fuß aus dem Lager und übergibt ihn an den Arbeiter. Der Vorgang wird mehrfach wiederholt bis der Roboter erkennt, dass er den benötigten Fuß im Lager nicht mehr finden kann.
Roboterbasierte Kalibrierung eines Multi-Kamera-Systems
Das Video wird in Kürze verfügbar sein.