Kurzvorstellung Projekt

Projektname:
PlugBot – Plug and Produce Robotic Building Blocks

Förderung:
FFG –  Produktion der Zukunft (28. Ausschreibung)

Laufzeit:  
1.04.2019 – 31.12.2021

Kurzvorstellung: https://www.youtube.com/watch?v=AKxSrTHv72M

Usecases: https://www.youtube.com/watch?v=-p-Q1Au-iHE

Heterogene Robotersysteme, wie zum Beispiel mobile Manipulatoren oder Spritzgussmaschinen mit integriertem Robotersystem, sind komplex in Aufbau, Programmierung und Betrieb, da unterschiedliche Komponenten beim Anlagenbetreiber integriert und sicher funktionieren müssen. Hauptziel dieses Projektes ist die Umsetzung eines modularen Roboterbaukastensystems, das während der Programmierung von Experten und bei der Bedienung durch nicht speziell geschultes Personal verwendet wird um heterogene Robotersysteme umzusetzen und integriert zu betreiben. Der gewählte Ansatz umfasst die Entwicklung von standardisierten Schnittstellen, die Entwicklung eines Konfigurations- und Programmierframeworks, innovativen Bedienmerkmalen für ungeschulte Bediener, sowie die Entwicklung von Sicherheitskonzepten und Sicherheitssensoren die den sicheren und produktiven Betrieb derartiger Roboteranlagen ermöglichen. Dabei wird auf die Kooperation zwischen Mensch und Roboteranlage besonderes Augenmerk gelegt. Die Projektergebnisse werden, um die universelle Anwendbarkeit zu demonstrieren, in mehreren sehr unterschiedlichen anwendungsnahen Szenarien demonstriert.

Ziele

Im Projekt PlugBot werden Systeme entwickelt, die modular sind, über standardisierte Schnittstellen kommunizieren, und flexibler und einfacher zu programmieren sind.

Projektziele Z1-Z5 im Detail:

  • Z1. Interoperabilität heterogener Systeme verbessern
    • Schnittstellen und Informationsmodelle für heterogene Robotersysteme basierend auf offenen industriellen Kommunikationsstandards und herstellerunabhängig kombinierbare Robotersysteme umsetzen.
  • Z2. Programmierung heterogener Robotersystemen erleichtern
    • Konfigurations- und Programmierumgebung für Robotersysteme mit heterogener Hardwarearchitektur entwickeln.
  • Z3. Intuitive Inbetriebnahme ermöglichen
    • Innovative Bedienkonzepte für heterogene Robotersysteme erforschen
  • Z4. Sicherheit heterogener Robotersysteme gewährleisten
    • Innovative Sicherheitskonzepte und ihre Umsetzung für heterogene Robotersysteme erarbeiten
  • Z5. Gewährleistung der Brauchbarkeit
    • Umsetzung dreier industrienaher Usecases

 

Ergebnisse

Demonstratoren bei SonyDADC und Lenze Operations Austria GmbH

Demonstratoren bei WB Wittmann Group Holding GmbH

Präsentation Ergebnisse

Publikationen

Beiträge in relevanten fachspezifischen Publikationen

Industriemagazin

KunststoffWeb

Polimerica

plasticker

Kunststoffe.de

 

Wissenschaftliche Publikationen

SPITZER, Fabian, et al. A generic Approach for the Industrial Application of Skill-based Engineering using OPC UA. In: 2020 25th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA). IEEE, 2020. S. 1671-1678.

FUHRMANN, Ferdinand, et al. Multimodal Interaction in the Production Line-An OPC UA-based Framework for Injection Molding Machinery. In: Proceedings of the 2021 International Conference on Multimodal Interaction. 2021. S. 837-838.

Michael Hofmann, Matthias Propst, Andreas Pichler, Fabian Spitzer, Roman Froschauer, Markus Ikeda, An easy to use Skill Framework using OPC UA implemented in C++ and C#: A Case Study, FAIM2022

Georg Weichhart and Matthias Propst and Markus Ikeda and Roman Froschauer, PlugBot Tools for Modular Manufacturing, I-ESA22

Ihr Ansprechpartner

DI Markus Ikeda
Research Engineer
Robotics and Assistive Systems

+43 72 52 885 308
markus.ikeda@nullprofactor.at

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Partner:

Blue Danube Robotics GmbH

FH OÖ Forschungs & Entwicklungs GmbH

FOTEC Forschungs- und Technologietransfer GmbH

HABA Verpackung GmbH

JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH

Lenze Operations Austria GmbH

sony DADC Europe Limited

WB Wittmann Group Holding GmbH

Die öffentliche Ausschreibung hat es zum Ziel, intelligente und innovative Lösungen in  Produktionsprozesse einzuführen. Hierfür soll ein überregionales Voucher-Programm getestet werden, das den interregionalen Transfer von intelligenten Lösungen (d. h. Smart Manufacturing) in heimische, produktionsorientierte kleinste-, kleine- und mittlere Unternehmen (KMU) unterstützt.

Ziel der Ausschreibung

Ziel der Ausschreibung ist es, die Einführung von intelligenten und innovativen technischen Lösungen in Produktionsprozesse voranzutreiben, und damit die Effizienz von produzierenden KMU zu verbessern. Im Kontext des Projektvorhabens zur Durchführung einer Studie zur technischen Umsetzbarkeit einer Smart Factory Lösung bedeutet dies, dass KMU sowohl finanzielle Hilfe als auch die Unterstützung von Lösungsanbietern in Anspruch nehmen können um Lösungen zur Optimierung der (1) Kosteneffizienz, (2) Qualitätssicherung und (3) des Risikomanagements voranzutreiben und schlussendlich den Übergang zur Industrie 4.0 zu schaffen.

Die öffentliche Ausschreibung, bei der eine Dienstleistung in Form einer Studie ausgewählt werden soll, findet als eine Teilaktivität des SMART FACTORY HUB Projekts statt und fällt unter das Danube Transnational Programme:

  • Arbeitspaket AP6: Pilot-Instrument & -Modell, Aktivität A6.1: Transferlabor-Pilotprojekt – Transregionales Smart Factory Voucher-Programm.

Wer ist förderbar?

  1. Der Antrag muss einem Unternehmenszusammenschluss entsprechen, bei dem ein Partner als „Antragsteller“ und ein anderer Partner als „Lösungsanbieter“ fungiert.
  2. Der Antragsteller kann nur ein produzierendes kleinst-, kleines- oder mittleres Unternehmen sein, das als juristische oder natürliche Person agiert, das in der Bundesrepublik Österreich eine wirtschaftliche Tätigkeit ausübt und das als Unternehmen oder Einzelunternehmer mit Geschäftssitz in der Bundesrepublik Österreich registriert ist.
  3. Der Lösungsanbieter muss eine juristische Person mit Sitz in Deutschland, Bulgarien, Kroatien, Tschechien, Slowenien, Ungarn, Rumänien, der Slowakei, Serbien sein. Der Antragsteller darf weder in einem finanziellen noch in einem anderen Eigentumsverhältnis zum Lösungsanbieter stehen. Zusätzlich darf kein Zusammenhang zwischen dem Management des Lösungsanbieters und dem, des Antragstellers bestehen.
  4. Der Antragsteller kann nur mit einer Bewerbung an der öffentlichen Ausschreibung teilnehmen. Treten mehrere Bewerbungen desselben Bewerbers auf, wird nur die zuerst eingegangene Bewerbung berücksichtigt, die anderen werden verworfen.

 

Einreichfrist:

18.1.2019 bis 15 Uhr

Bewerbung bitte an Verena Musikar schicken.

Ablauf der Förderung

Die Umsetzung der öffentlichen Ausschreibung erfolgt anhand der nachfolgenden Meilensteine:

  • Ablauf der Frist für die Einreichung des Antrags: 18.1.2019
  • Ablauf der Frist für die Ergebnisbekanntmachung und Unterzeichnung des Vertrages: 1.2.2019
  • Beginn des Projektvorhabens: 1.2.2019
  • Ende des Projektvorhabens und Ablauf der Frist für die Einreichung des Endberichts: 31.3.2019 (Template wird zu Beginn des Vorhabens zur Verfügung gestellt)
  • Überweisung der Zahlung für die erbrachte Dienstleistung: 1.5.2019

Dokumente:

Ausschreibung im Detail

Antragsformular

 

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Project name:
SMART FACTORY HUB – IMPROVING RD AND BUSINESS POLICY CONDITIONS FOR TRANSNATIONAL COOPERATION IN THE MANUFACTURING INDUSTRY

Funding:

199,825 EUR
Interreg – Danuabe Transnational Programme

Project Co-funded by European Union funds (ERDF, IPA, ENI

Duration:  
01.01.2017 – 30.06.2019

Website:
http://www.interreg-danube.eu/approved-projects/smart-factory-hub

Ihr Ansprechpartner

DI Christian Wögerer, MSc

International Networks

+43 72 52 885 200
christian.woegerer@nullprofactor.at

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Partner:

Pomurje Technology Park
Technical University of Cluj-Napoca
Croatian Agency for SMEs, innovations and investments
University of Stuttgart – Institute for Human Factors and Technology Management
PROFACTOR GMBH
University of West Bohemia
Slovak Chamber Of Commerce and Industry
Pannon Business Network Association
Foundation “Cluster Information and Communications Technologies”
Chamber of Commerce and Industry of Serbia
Public Agency for Entrepreneurship, Internationalisation, Foreign Investments and Technology
Stuttgart Region Economic Development Corporation
Ministry of Economy of the Republic of Serbia

SYNERGY aims at strengthening currently underdeveloped linkages, cooperation and synergies between companies, industry, research, intermediaries and policy makers in central Europe.  The project will analyse funded and finalised innovation projects and cluster institutions involved in projects into three key areas covering the most promising modern industrial technologies.

These areas include

  • additive manufacturing and 3D printing,
  • micro- and nanotechnology-related processes and materials, as well as
  • the industry 4.0 sector.

Institutions and clusters included in each area will form ‘synergic networks’ based on a novel projects assessment methodology and a ‘synergic consortia matchmaking’ IT online tool. Moreover, the project will define new crowd innovation services and test them in different types of pilot actions. As a result, project activities will boost the creation of innovative services and facilitate transnational cooperation in the industrial sector.

 

Project name:
Synergy – SYnergic Networking for innovativeness Enhancement of central european actoRs focused on hiGh-tech industrY

Funding:

Interreg – Central Europe Programme

 

Duration:  
01.08.2017 – 31.07.2020

Website:
http://www.interreg-central.eu/Content.Node/SYNERGY.html

Ihr Ansprechpartner

DI Christian Wögerer, MSc

International Networks

+43 72 52 885 200
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Kollaborative Leichtbauroboter sind in der Industrie im Trend. Sie sind vergleichsweise günstig. Die Entwicklungen im Forschungsfeld des maschinellen Lernens machen sie zunehmend flexibel und sorgen für eine leichtere Bedienung. Die Herausforderungen für die Forschung liegen auf der Hand. Die Maschinen müssen mit einer kognitiven Intelligenz ausgestattet sein, um eine veränderte Umwelt adaptieren und neue Aufgaben verstehen zu können. Die in dem Projekt angestrebten Ziele gehen weit über den State-of-the-Art der Forschung hinaus.

Im Mittelpunkt steht das „Transfer Lernen“: von manuellen Tätigkeiten des Menschen auf den Roboter sowie von einer Produkt- oder Prozess-Variante auf eine ähnliche ab.

Die wesentlichen Forschungsziele in dem Projekt:

  1.  Das Mapping der Bewegung des Menschen auf den Roboter
  2. Das „Verstehen“ temporaler Task-Zusammenhänge und Prozessparameter durch den Roboter
  3. Die Adaptierbarkeit auf ähnliche Prozesse mit möglichst wenig neuen Beispielen

Für die Durchführung des Projekts sind keine externen Kooperationen vorgesehen.

Projektname:
LERN4MRK: Modellieren, Erlernen und Abstrahieren von Prozessen für die Mensch-Roboter Kooperation

Förderung:
bmvit

Laufzeit:  
01.07.2017 – 30.06.2021

Publikationen

S.C. Akkaladevi, M. Plasch, and A. Pichler, „Skill-based learning of an assembly process“ Elektrotech. Inftech. (2017) 134: 312, Springer Vienna. https://doi.org/10.1007/s00502-017-0514-2 

C. Heindl, T. Poenitz, G. Stuebl, A. Pichler, and J. Scharinger, “Spatio-thermal depth correction of RGB-D sensors based on Gaussian Processes in real-time” in The 10th International Conference on Machine Vision, to be published, 2017.

Ihr Ansprechpartner

DI Dr. Gernot Stübl
Scientist
Robotics and Assistive Systems

+43 72 52 885 313
gernot.stuebl@nullprofactor.at

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Technologielabor für die humanzentrierte, assistive Produktion der Zukunft

Ziel des Projekts ist der Aufbau eines vernetzten Technologie-Laboratoriums zur Entwicklung und Erprobung neuartiger, assistiver Technologien, Methoden und Konzepte für eine künftige digitale humanzentrierte Produktion.

Hauptzielsetzung ist der Aufbau wissenschaftlicher Expertise in den folgenden Themenfeldern:

  • Intuitive Interaktion und innovative BedienerInnen Assistenz
  • Kognitive Systeme im industriellen Produktionsprozess
  • Situative Entscheidungsunterstützung für die Systemauslegung
  • Mensch Roboter Kooperation in der Fertigung

Im Smart Factory Labor ist ein Demonstrationsarbeitsplatz aufgebaut, welcher neue Möglichkeiten zur Bedienerführung bzw. Interaktionsmöglichkeiten zwischen Mensch und Maschine zeigt. Besondere Bedeutung hierbei hat die ‚Useability‘ für den Mitarbeiter in der Produktion. Die Entlastung  des Mitarbeiters ist oberstes Ziel.

Exemplarische Arbeitsabläufe im Produktionskontext werden durch dynamische Projektion direkt auf den Arbeitsbereich oder das Bauteil angeleitet. Der Mitarbeiter wird geführt und ‚die Bedienungsanleitung für den aktuellen Bauplan‘ wird im direkt im Arbeitsbereich eingeblendet. Für zusätzliche Systemintelligenz dient eine 3D Sensorik, welche mittels Objeklageerkennung bzw. Objekttracking (2D oder 3D) permanent das Bauteil bzw. die Hände des Werkers im Auge behält und somit dynamisch den Projektionsinhalt verändern kann. Alternative bzw. komplementäre Technologien werden laufend evaluiert und gegenübergestellt; das Grundkonzept mit neueren Endgeräten umgesetzt basiert beispielsweise auf der Kombination aus einem Trackingsystem und einer Datenbrille.

Für intuitivere Benutzereingaben (Mensch zu Maschine Kommunikation) werden Tasten und Eingabemöglichkeiten in den unmittelbaren Arbeitsbereich (z.B. mittels Projektion) des Produktionsmitarbeiters verlagert, welcher dann durch einfache Gesten oder ganz natürlichen Bewegungen die entsprechenden Maschinen und (Assistenz-)Werkzeuge triggern kann.

Im Allgemeinen wird in diesem Themenbereich großer Wert darauf gelegt mit low-cost Ansätzen und entsprechender Systemintelligenz dem Mitarbeiter komplexe Produktion möglichst einfach zu gestalten.

Für die visuelle Prüfung von kompliziert geformten Bauteilen wird ein Inspektionsroboter eingesetzt, der den Bauteil unter dem jeweiligen Prüfsystem positioniert und in ein einer kontinuierlichen Scan-Bewegung die gesamte Oberfläche erfasst. In der Prüfzelle sind verschiedene Sensoren integriert:

Der Faserwinkelsensor „FScan“ prüft die Verläufe von Fasern auf Verbundbauteilen aus Karbon- oder Glasfaser und ermöglicht die Detektion von Defekten, wie Einschlüssen im Bauteil.

Der Sensor „LScan“ wird für die Überwachung von Ablegeprozessen („Automated Fiber Placement“) von CFK-Bauteilen verwendet, und detektiert typische Abweichungen im Prozess wie gaps, overlaps, twisted tows oder fuzzballs.

Der „TP-Scan“ Sensor wird für die Prüfung von metallischen Oberflächen eingesetzt und erlaubt eine sichere Unterscheidung von Lunkern, Kratzern oder Beschädigungen, die als Fehler erkannt werden sollen, und Verschmutzungen oder Verfärbungen, die akzeptable Abweichungen darstellen. Die Roboterbewegung für die jeweilige Prüfaufgabe wird auf Basis des CAD Modells des Bauteils und eines physikalischen Modells des Prüfprozesses automatisch kollisionsfrei geplant.

In diesem Themenfeld werden Technologien der Verteilten Künstlichen Intelligenz auf ihre Anwendbarkeit in Produktionsprozessen untersucht. Insbesondere die Teilbereiche Multi-Agenten-Systeme, Actor-Systeme, Holonik und Semantische Interoperabilität werden hier untersucht und ein Demonstrator entwickelt.

Im Mittelpunkt steht die Interaktion von Mensch und Maschine / Robotersystemen im gemeinsamen Arbeitsraum .

Die Demonstratoren im  Smart Factory LAB ermöglichen das schnelle und einfache Erstellen von verschiedener Arbeitsprozesse mit dem Roboter. Ziel ist es, die Systeme binnen wenigen Minuten auch von Nicht-Experten programmiert werden können. Interaktive Bedienung durch Mixed Reality Interaktion aber auch einfache  „Drag & Drop“ Funktionen erleichtern das Erstellen und Einfügen neuer Skills (Fähigkeiten) am Robotersystem.

Ihr Ansprechpartner

DI (FH) Harald Bauer
Head of Visual Computing

+43 7252 885 302
harald.bauer@nullprofactor.at

Dieses Projekt wird aus Mitteln des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung kofinanziert.

Nähere Infos finden Sie unter: www.efre.gv.at 

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Die produzierende Industrie ist ein Motor für Forschung und Entwicklung, Innovation, Wachstum und Beschäftigung. Angesichts des zunehmenden Drucks auf die Hersteller (höhere Produktionskapazitäten in Niedriglohnländern und ein höherer Grad an Komplexität der Lieferketten in Hochlohnländern) müssen die Hersteller neue Technologien, Prinzipien und Ansätze anwenden.

Mit anderen Worten, die Hersteller müssen ihre Produktion digitalisieren und dabei auch die Verbesserung der Prozesse und des Personalmanagements berücksichtigen.

Hauptziel des Smart Factory HUB-Projekts ist die Verbesserung der Rahmenbedingungen für Innovationen im Bereich der „Smart Factory“.

Ziel des Projekts ist es daher, FuE- und geschäftspolitische Rahmenbedingungen für die transnationale Zusammenarbeit in der produzierenden Industrie zu entwickeln.

Das Ergebnis ist eine verbesserte Zusammenarbeit zwischen Forschung und Entwicklung und der Wirtschaft, basierend auf dem RIS3-Modell (Research and Innovation Smart Specialization Strategy). Die Partner werden neue Lösungen in den folgenden drei Bereichen finden: Anwendung neuer Technologien, Anwendung effektiver Produktionsprozesse und Anwendung eines effektiven Personalmanagementsystems.

SMART FACTORY COOPERATION PLATTFORM ist online.

SMART FACTORY HUB - Public Call

Die öffentliche Ausschreibung hat es zum Ziel, intelligente und innovative Lösungen in  Produktionsprozesse einzuführen. Hierfür soll ein überregionales Voucher-Programm getestet werden, das den interregionalen Transfer von intelligenten Lösungen (d. h. Smart Manufacturing) in heimi ...

Project name:
SMART FACTORY HUB – IMPROVING RD AND BUSINESS POLICY CONDITIONS FOR TRANSNATIONAL COOPERATION IN THE MANUFACTURING INDUSTRY

Funding:

199.825 EUR
Interreg – Danuabe Transnational Programme

Project Co-funded by European Union funds (ERDF, IPA, ENI

Duration:  
01.01.2017 – 30.06.2019

Website:
http://www.interreg-danube.eu/approved-projects/smart-factory-hub

Ihr Ansprechpartner

DI Christian Wögerer, MSc

International Networks

+43 72 52 885 200
christian.woegerer@nullprofactor.at

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Partner:

Pomurje Technology Park
Technical University of Cluj-Napoca
Croatian Agency for SMEs, innovations and investments
University of Stuttgart – Institute for Human Factors and Technology Management
PROFACTOR GMBH
University of West Bohemia
Slovak Chamber Of Commerce and Industry
Pannon Business Network Association
Foundation “Cluster Information and Communications Technologies”
Chamber of Commerce and Industry of Serbia
Public Agency for Entrepreneurship, Internationalisation, Foreign Investments and Technology
Stuttgart Region Economic Development Corporation
Ministry of Economy of the Republic of Serbia
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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Märkte, in denen die Nachfrage nicht immer genau vorhergesagt werden kann, bzw. Unternehmen, die mit kleinen Fertigungslosen arbeiten, profitieren nicht von der erhöhten Produktivität durch Roboter. Der Trend hin zu individualisierten Serienfertigung verschärft die Problematik zusätzlich. Industrieroboter-Anlagen haben großen Platzbedarf und erfordern Sicherheitsinfrastruktur wie automatisierte Zäune und Türen. Das erhöht die Systemkosten sowie die Kosten für die Automatisierung und Programmierung der Anlagen. Produktion in kleinen Losgrößen bis hin zu Losgröße 1 Produkten erfordert Robotersysteme die mobil sind, ohne Schutzzaun arbeiten können – im Idealfall in Mensch-Roboter-Kooperation, und aufgrund sensorischen Fähigkeiten in der Lage sind ihre Programmierung an die a priori undefinierte Umgebungssituation (hinsichtlich Werkstückpräsentation, …) anzupassen. Das erhöht die Systemkomplexität enorm, da zu Anlagenbauern und Roboterprogrammierern im Extremfall Bildverarbeitungsspezialisten und Spezialisten zur Programmierung Sensordatenabhängiger Robotersoftware hinzukommen.

Im Projekt FlexRoP werden Systeme entwickelt, die flexibler und einfacher zu programmieren und die lernfähig sind.

Projektziele im Detail:

  • Integration einer Assistenzroboterplattform mit erweiterten sensorischen Fähigkeiten
  • Definition einer universellen Darstellung für die Fähigkeit (Skill), eine Montageaufgabe zu bewältigen.
  • Implementierung automatischer und halbautomatischer Fähigkeiten zur Parametrierung der Skills über visuelle und kinästhetische Beobachtung von Menschen.
  • Techniken zur Verallgemeinerung, um die in der Anlernphase erworbenen Fähigkeiten in unterschiedlichen Situationen anwenden zu können.
  • Implementierung von Algorithmen zur Aktionssynthese, um Bearbeitungsprogramme aus Sensordaten ableiten zu können.

Projektname:
Flexible, assistive robot for the customized production.

Förderung:
FFG –  ICT of the Future

Laufzeit:  
1.09.2016 – 31.08.2018

Ihr Ansprechpartner

DI Markus Ikeda
Research Engineer
Robotics and Assistive Systems

+43 72 52 885 308
markus.ikeda@nullprofactor.at

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Der „Griff in die Kiste“ ist gelöst

Das Handling von unförmigen und unsortiert dargebotenen Teilen – zum Beispiel in einer Schütte – stellt für die Automatisierung eine Herausforderung dar. Der von PROFACTOR und IH Tech gemeinsam entwickelte iRob Feeder®  ist in der Lage, unterschiedliche Werkstücke in unterschiedlicher Lage zu detektieren, zu ergreifen und für die Weiterverarbeitung zu positionieren. Die 3D-Lage der Werkstücke wird auch in nicht-standardisierten Umgebungen erkannt. Die Werkstücke müssen nicht mehr sortenrein geschlichtet zur Anlage transportiert werden.

Der iRob Feeder®  wurde im Partnerverbund mit dem Unternehmen IH Tech entwickelt und ist eine kompakte Gesamtlösung für das individuelle, automatische Bestücken von Industrieanlagen. Er zeichnet sich durch einen flexiblen Systemeinsatz, eine kurze Break-Even-Zeit und eine kompakte Bauweise aus. Der iRob Feeder®  ist einfach integrierbar und erweiterbar.

Für den zielgerichteten Griff des Roboters in die Kiste ist eine passende 3D Bildverarbeitung nötig, die dem Roboter ein Abbild der ist-Situation liefert. Auch diese Komponente wurde von PROFACTOR entwickelt.

 

Ihr Ansprechpartner

Dr. Andreas Pichler
CTO

+43 7252 885 306
andreas.pichler@nullprofactor.at

 

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