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MRK-Projekt Easy Cohmo

Wenn der Roboter beim Prüfen hilft

Eine zentrale Anwendung beim Roboter-Einsatz ist die Kollaboration zwischen Mensch und Maschine – beispielsweise die Unterstützung bei für den Menschen belastenden Aufgaben. Welche Vorteile eine produktive Mensch-Roboter-Kooperation (MRK) haben kann, zeigt das Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut, HHI bei der Überprüfung von Schweißnähten in der Automobilindustrie

(Bild: ©Fraunhofer HHI)

(Bild: ©Fraunhofer HHI)

Fehlerfreie Schweißnähte gehören zu den kritischen Stellen im Automobilbau. Deren Überprüfung wird zukünftig gemeinsam von Roboter und Mensch übernommen, bei der beide Seiten ihre Vorteile ausspielen können. Gesteuert durch Gesten und Sprachbefehle trägt und bewegt der Roboter die Bauteile – und Facharbeiter können Fehlstellen markieren und protokollieren.

Easy Cohmo

Das Verbundprojekt Easy Cohmo (Ergonomics Assistance Systems for Contactless Human-Machine-Operation), an dem auch das Fraunhofer HHI beteiligt ist, zeigt, wie anhand der Sichtprüfung von Schweißnähten an wichtigen Bauteilen in der Automobilproduktion Mensch-Roboter-Kooperation (MRK) funktionieren kann. Das System soll in den nächsten Jahren die Prüfung bei Volkswagen unterstützen.

Bisher läuft der Prüfprozess wie folgt ab: Jedes Bauteil wird zunächst händisch in einen Drehpositionierer eingespannt, damit es von allen Seiten begutachtet werden kann. Dabei lassen sich ergonomisch ungünstige Haltungen für Mitarbeiter nicht vermeiden. Zudem ist für diesen aufwändigen Prozess nur eine kurze Zeit vorgesehen, worunter die Begutachtungsqualität leidet. Zwar kann der Prüfprozess von den Mitarbeitern frei gestaltet werden. Doch diese nicht standardisierten Vorgehensweise erschwert es, aus den Beobachtungen systematische Fehlstellen zu erkennen. Hinzu kommt, dass entdeckte Fehler oft gar nicht protokolliert oder in einem separaten System eingetragen werden müssen.

Einsatz bei Volkswagen

In den nächsten Jahren sollen Roboter am Sichtprüfplatz die schweren, zu prüfenden Teile in einer für den Menschen ergonomischen Position halten und bewegen können. Der Roboter besteht aus mindestens sechs Achsen und kann so das Bauteil in alle Richtungen drehen, kippen und verschieben. Er entnimmt das Bauteil selbst vom Fließband und präsentiert es. Der Mitarbeiter interagiert mit dem Roboter durch Gesten und steuert so, welche Positionen vom Roboter angefahren werden sollen. Mitarbeiter können such auf die Fehlersuche konzentrieren.

Die vom Fraunhofer HHI entwickelte Middleware koordiniert dabei verschiedene Sensoren, um die Arbeitssituation komplett zu erfassen. So werden aus der Position und den Körpergesten des Mitarbeiters die nötigen Bewegungen des Greifarms abgeleitet. Dies gewährleistet zusätzlich die Sicherheit des Menschen. „Bei der Steuerung des Roboters sind auch individualisierte Eingaben möglich“, sagt Paul Chojecki, Projektleiter beim Fraunhofer HHI. Mit dem Perceptual Interface können personalisierte Gesten und eigene Sprachkommandos erfasst werden.

3D-Dokumentation

Über solch eine Geste werden auch die Fehler am Bauteil virtuell markiert und mithilfe von Projektoren visualisiert, bevor sie vom Mitarbeiter bestätigt werden. Dadurch erfolgt zusätzlich eine 3D-Dokumentation der Qualitätsprobleme der schadhaften Schweißnähte, die es beim bisherigen verfahren so nicht gibt. Systematische Fehlerquellen werden schneller sichtbar und können bereits beim Schweißvorgang vermieden werden.

Der Ansatz, über eine optimierte Middleware mit Hilfe passgenauer Regelanweisungen und maschinellem Lernen viele Sensoren mit multimodalen Steuerungsmöglichkeiten zu kombinieren, kann für weitere MRK-Anwendungen von Nutzen sein. Ein weiteres Einsatzfeld könnten etwa Fräsmaschinen sein, aber auch interaktive Assistenzroboter in nicht-industriellen Anwendungen.

Das Verbundprojekt wird im Rahmen der 3Dsensation Allianz, im Förderprogramm ‘zwanzig20 – Partnerschaft für Innovationen‘ durch das BMBF finanziert. Zu den Partnern gehören neben dem Fraunhofer HHI die Carl Zeiss AG, die Carl Zeiss Microscopy GmbH, die Charité Universitätsmedizin Berlin, die Humboldt-Universität zu Berlin (Institut für Informatik), die Pilz GmbH, die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, die Volkswagen AG sowie das Zentrum für Bild- und Signalverarbeitung.


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