Forschung : Wie robotergestützte Oberflächenbearbeitung die Umwelt schonen soll
Damit grüne Technologien im Gesamtzyklus nachhaltig sind, ist die Wiederaufbereitung von verschlissenen Geräten und Teilen entscheidend. Die Refabrikation zum Beispiel von Windradrotoren, Getriebezahnrädern, Batteriezellen oder Wasserstofftanks minimiert die Umweltbelastung, indem im Vergleich zur Neuproduktion weniger Rohstoffe und energieintensive Bearbeitungsschritte notwendig sind und zusätzlicher Materialtransport vermieden werden kann.
Der Roboter soll in der Lage sein, zur Laufzeit Abweichungen und Oberflächenbeschaffenheit zu antizipieren und sich automatisch zu adaptieren.Darko Katic, ArtiMinds
Da sich der Verschleiß hauptsächlich auf Form oder Oberflächeneigenschaften auswirkt, ist die Refabrikation bisher mit hohem Arbeitsaufwand verbunden. Auch bei einem roboterbasierten Bearbeitungsverfahren ist mit dem derzeitigen Stand der Technik eine sehr häufige manuelle und damit teure Adaption des Roboterprogramms notwendig. Dies macht die Neuproduktion häufig wirtschaftlicher, obwohl sie deutlich weniger nachhaltig ist.
Oberflächenbearbeitung wirtschaftlich machen
Ziel des Forschungsprojekts RoboGrind ist es daher, eine KI-basierte, flexible Automatisierungslösung zu entwickeln, mit der sich der Roboter eigenständig für die Bearbeitungsaufgabe programmieren und einrichten kann. Das Projekt konzentriert sich dabei auf die Prozessschritte Schleifen, Polieren und Entgraten in den Bereichen grüne Mobilität, grüne Energiespeicherung und grüne Stromerzeugung. KI-Forscher Prof. Marco Huber vom IFF der Universität Stuttgart erklärt: „Für eine wirtschaftliche Aufarbeitung von Rotorblättern von Windkraftanlagen oder Zahnrädern von Elektromotoren ist ein kostengünstiges und flexibles System zur automatisierten Oberflächenbearbeitung notwendig. Durch den Einsatz KI-basierter Softwarelösungen ist es möglich, in einem einzigen Robotersystem die Objekterfassung und -vermessung, die kraftgeregelte Oberflächenbearbeitung und die nachgelagerte Sichtprüfung zu integrieren.“
Durch den Einsatz KI-basierter Softwarelösungen ist es möglich, in einem einzigen Robotersystem die Objekterfassung und -vermessung, die kraftgeregelte Oberflächenbearbeitung und die nachgelagerte Sichtprüfung zu integrieren.Marco Huber, Universität Stuttgart
Um einen möglichst hohen Grad an Autonomie und Präzision zu erzielen, streben die ForscherInnen einen hybriden KI-Ansatz an, der wissensbasierte und lernende, datenbasierte Methoden vereint. „Auf diese Weise soll der Roboter in der Lage sein, zur Laufzeit Abweichungen und Oberflächenbeschaffenheit zu antizipieren und sich automatisch zu adaptieren. Erreicht wird dies einerseits durch Vorwissen, welches qualifizierte Werker einbringen können, und andererseits mittels Sensordaten, z.B. von Kraft-Momenten-Sensoren oder Vision-Sensoren“, so Dr.-Ing. Darko Katic, technischer Ansprechpartner für das RoboGrind Projekt und Senior Teamleiter Künstliche Intelligenz bei ArtiMinds.
RoboGrind ist ein von InvestBW gefördertes Gemeinschaftsprojekt der Universität Stuttgart, der DHBW Karlsruhe und SHL AG und wird vom Robotik-Software und Solution Provider ArtiMinds Robotics koordiniert. Die Projektergebnisse werden nach Projektende im September 2023 in den Angeboten der Partner verwertet. Die ArtiMinds Robotics GmbH wurde 2013 als Spin-Off des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) gegründet. Das Unternehmen begleitet den Anwender von der Planung, Programmierung, Simulation und Visualisierung bis hin zur Inbetriebnahme, Wartung und Optimierung seiner Roboterapplikationen.