Derzeit ist der Einsatz von Biokompositen auf weniger kritische Anwendungen beschränkt, die keine besonderen Anforderungen an die mechanische Leistung stellen. Die Verwendung von synthetischen Verbundwerkstoffen aus Kohlenstoff- oder Glasfasern weist jedoch einige Schwierigkeiten hinsichtlich des Recyclings und der Abhängigkeit von Drittländern auf. Etwa 98 % dieser synthetischen Verbundwerkstoffe landen immer noch auf Mülldeponien und etwa 80 % der Rohstoffe werden derzeit außerhalb Europas hergestellt.

Um diese Situation zu verbessern, befasst sich das Projekt BioStruct mit den Herausforderungen beim Einsatz von Biokompositen für Strukturbauteile und zielt darauf ab, das Anwendungsspektrum von Biokompositen zu erweitern.

Dies wird durch die Entwicklung eines präzisen Drapierungsprozesses zur Steuerung der Faserausrichtung, durch die Erstellung von Materialmodellen, die die natürliche Variabilität des Materials erfassen, und durch die Integration nanostrukturierter, biobasierter Sensoren zur Überwachung der Bauteile im Einsatz erreicht. Durch die erhöhte Genauigkeit und durch zusätzliche Regelkreise im Herstellungsprozess werden die gewünschten Eigenschaften und eine konstante Qualität erreicht.

Im Rahmen dieses Projekts werden Anwendungsfälle aus der Windenergie und dem Bootsbau untersucht, mit dem Ziel, ein Rotorblatt in Originalgröße und einen Schiffsrumpf herzustellen, um die technische Machbarkeit zu demonstrieren und TRL7 für die Fertigungstechnologien zu erreichen.

Das Konsortium besteht neben den Endanwendern aus Partnern aus den Bereichen Automatisierung, Maschinenbau, Messtechnik, Materialherstellung und Simulationssoftware, um alle Aspekte der Entwicklungen abzudecken. Basierend auf dem prognostizierten Wachstum des Biokompositmarktes, der bis 2030 voraussichtlich um den Faktor 2,5 zunehmen wird, erwartet das Konsortium bis 2030 ein Marktpotenzial von etwa 100 Mio. €.

PROFACTOR übernimmt nicht nur die Projektkoordination inklusive Daten-, Risiko- und Innovationsmanagement, sondern konzipiert, konstruiert und baut den Sensor zur Inspektion von Naturfasermaterialien. Die Adaption einer bestehenden Drapier-Roboterzelle für den Einsatz mit Naturfasermaterialien sowie die Konstruktion, Entwicklung und Herstellung eines Sensors zur Überwachung der produzierten Strukturbauteile im Einsatz sind weitere Aufgaben, die durchgeführt werden.

 

Projektname: BioStruct

Projektwebseite: www.biostruct-project.eu/

Förderung: HORIZON-IA

Projektvolumen: €5,495,530

Laufzeit: 01 Jan 2024 – 31 Dec 2024

Projektpartner:


Ihr Ansprechpartner

DI Daniela Kirchberger
Machine Vision

+43 7252 885 319
daniela.kirchberger@nullprofactor.at

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Im Projekt DrapeBot wird ein kollaboratives Robotersystem für das Drapieren von Kohlefaserverbundbauteilen entwickelt. Der Roboter übernimmt dabei das Drapieren der großflächigen, wenig gekrümmten Teilflächen, während der Mensch die stärker gekrümmten und schwierig erreichbaren Teilflächen faltenfrei drapiert. Den Transport großer Zuschnitte, die mehrere Meter lang sein können, führen Mensch und Roboter gemeinsam durch.

Ein besonderer Schwerpunkt des Projektes ist die Effizienz der Kooperation, die einen wirklichen Mehrwert im Vergleich zu rein robotischer oder rein manueller Arbeit bringen soll. Dazu wird kamerabasierte Sensorik genutzt sowie Kraft- und Momentensensoren, die in einer echtzeitfähigen Rückkopplung die Bewegungen des Roboters anpassen.

Um eine technisch einwandfreie Ausführung des Drapierprozesses sicherzustellen, wird ein flexibler und modularer Greifer entwickelt, dessen integrierte Sensorik die Position der Zuschnitte und die Verformung des   Gewebes beim Drapieren überwachen kann. Bei der Entwicklung des Greifers werden auch die Anforderungen der Mensch-Roboter Kooperation spezifisch berücksichtigt.

Die Einsetzbarkeit des Roboters muss auch in realen Arbeitsumgebungen sichergestellt sein. Dazu werden begleitende Untersuchungen zum Thema Anwendbarkeit und Vertrauen durchgeführt, so dass die Kooperation Mensch-Roboter auch auf nicht-technischer Ebene optimal funktioniert.

 

Projektname:

Collaborative Draping of Carbon Fiber Parts

 

Förderung:

H2020-ICT-46-2020

 

Laufzeit:

01.01.2021 – 31.12.2024

Ihr Ansprechpartner

Dr. Christian Eitzinger
Head of Machine Vision

+43 7252 885 250
christian.eitzinger@nullprofactor.at

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Im Projekt werden Machine Learning Methoden für die Produktion von Mikrofluidikkomponenten entwickelt (C) istockphoto/ luchschen

Der Einsatz von Machine Vision in der automatischen Qualitätssicherung produziert enorme Datenmengen, um Fehler zu detektieren. Das langfristige Ziel der Qualitätsprüfung ist aber nicht nur die robuste iO/niO-Erkennung, sondern die Verringerung oder Vermeidung von Ausschuss. Dazu ist eine Rückkoppelung der Daten aus der Qualitätsprüfung mit den Prozess- und Designdaten nötig. Das ermöglicht die Extraktion von Prozess- und Qualitätsparametern und eine Verbesserung des Produktionsprozesses.

Im Projekt MV-Control sollen Machine Learning Methoden entwickelt werden, die aus heterogenen Daten mögliche Ursachen für Defekte erkennen. Dabei werden Systemidentifikations- und Regressionsmodelle sowie regelbasierte Klassifikatoren genutzt.

Die Forschungsthemen des Projekts sind:

  • Fusionierungskonzepte für die Kombination von Qualitätsdaten, Design- und Prozessdaten.
  • Vorhersagemodelle, die aus Prozess- und Qualitätsdaten Zusammenhänge mit Hilfe von Zeitreihenmodellen und Klassifikatoren über mehrere Produktionsschritte erkennen.
  • Modellbasierte Erkennung von Defekten, und Ableitung von Gegenmaßnahmen.
  • Modellbasierte Methoden zur Prozessoptimierung, mit denen die Konfiguration für Produktvarianten beschleunigt wird.

Das Ergebnis des Projekts werden Methoden und Algorithmen in Form von Software sein. Sie wird im Projekt am Beispiel der Produktion von Mikrofluidikkomponenten entwickelt und getestet. Die Ergebnisse zielen aber auf generische Methoden für ein breites Einsatzspektrum ab.

 

Projektname:
Generating process feedback from heterogeneous data sources in quality control

Förderung:
FFG – ICT of the Future

Laufzeit:  
01.10.2015 – 30.09.2018

Ihr Ansprechpartner

Dr. Christian Eitzinger
Head of Machine Vision

+43 7252 885 250
christian.eitzinger@nullprofactor.at

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Rissprüfungen sind sowohl für die  Qualitätssicherung als auch für die reguläre Überprüfung von Bauteilen – zum Beispiel in der Luftfahrt – wichtig. Die aktuell eingesetzte Technologie ist bereits mehrere Jahrzehnte alt. Sie basiert auf fluoreszierenden, magnetischen Partikel und ist aufwendig und ökologisch problematisch.

Ziel von ThermoBot ist es, ein thermographisches Prüfsystem zu entwickeln, das komplexe Bauteile automatisch prüfen kann und sich sowohl für In-line Qualitätssicherung als auch für regelmäßige Bauteilüberprüfungen eignet. Das Prüfsystem besteht aus einem Roboter, der den Bauteil vor der Thermokamera und einer Wärmequelle positioniert. Während der Prüfung wird der Teil kontinuierlich bewegt – in Gegensatz zu „Stopp and go“. Damit wird eine ausreichend kurze Taktzeit erreicht.

Die Schwerpunkte in der Entwicklung von ThermoBot sind daher:

  • Automatische Pfad- und Bewegungsplanung für den Roboter, mit der aus dem 3D-CAD Modell des Teils der Inspektionsablauf automatisch erzeugt werden kann.
  • Bildverarbeitungsmethoden zur robusten Erkennung von Rissen in Bauteilen.
  • Optimierung des Prüfprozesses, um möglichst kurze Taktzeiten zu erreichen.

 

Im Rahmen des Projektes wird die Prüfung von Schmiedeteilen in der Automobil- und Luftfahrtindustrie näher untersucht. Weitere Anwendungsfelder ergeben sich in der regelmäßigen Sicherheitsüberprüfung von Bauteilen.

Projektname: ThermoBot 2 -Prüfroboter zur Risserkennung in Schmiedeteilen mit aktiver Thermographie

Förderung:
FFG – 15. Ausschreibung Produktion der Zukunft 2015

 

Projektname: ThermoBot – Autonomous Robotic System for Thermo-graphic Detection of Cracks

Förderung:
Finanziert vom 7. Rahmenprogramm (FP7) der EU

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