- AutorIn
- M. Sc. Tobias Stuke Weidmüller Interface GmbH & Co. KG, Detmold
- Prof. Dr.-Ing. Thomas BartschTH Ostwestfalen-Lippe, Lemgo
- Prof. Dr.-Ing. Thomas RauschenbachFraunhofer IOSB-AST, Ilmenau
- Titel
- Adaptiver Griff-in-die-Kiste
- Untertitel
- die methodische Lücke zwischen Forschung und Industrie
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:l189-qucosa2-776334
- Konferenz
- 18. AALE-Konferenz. Pforzheim, 09.03.-11.03.2022
- Quellenangabe
- Tagungsband AALE 2022
Herausgeber: Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig
Erscheinungsort: Leipzig
Erscheinungsjahr: 2022
ISBN: 978-3-910103-00-9 - Erstveröffentlichung
- 2022
- DOI
- https://doi.org/10.33968/2022.14
- Abstract (DE)
- Der Konferenzbeitrag zeigt den Forschungs- und Technikstand bezüglich des Griff-in-die-Kiste auf. Basierend auf einer Literaturrecherche werden Beispiele für regelbasierte und lernende Verfahren vorgestellt. Anschließend erfolgt eine systematische Gegenüberstellung der Verfahren. Hierfür werden die Anforderungen, die ein Griff-in-die-Kiste-System zu erfüllen hat, dargelegt. Die Kriterien resultieren aus einer Expertenbefragung des produktionstechnischen Umfelds der Weidmüller Gruppe. Neben den Anforderungen werden die Gewichtungen zur Bildung einer Rangfolge ermittelt. Die erarbeiteten Anforderungen dienen anschließend zur Bewertung der regelbasierten und lernenden Verfahren. Die Analyse mündet in einer methodischen Lücke zwischen beiden Paradigmen und stellt die Ausgangsbasis für die weitere Arbeit zur Entwicklung des industriellen Griff-in-die-Kiste dar. Abschließend werden erste Arbeitsergebnisse zur Objekterkennung von Reihenklemmen veröffentlicht. In einer Untersuchung werden die Zuverlässigkeit, die Robustheit sowie die Einrichtdauer einer Objekterkennung mithilfe von Deep Learning ermittelt. Das angestrebte Forschungsergebnis stellt einen Entwicklungsschritt von automatisierten Systemen, die in einem definierten Wirkbereich eigenständig arbeiten, zu autonomen Systemen, die selbstständig auf zeitvariante Größen reagieren, dar.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Griff-in-die-Kiste, Bildverarbeitung, Robotik, Deep Learning, lernende Verfahren, regelbasierte Ver-fahren
- Herausgeber (Institution)
- Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:l189-qucosa2-776334
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 27.01.2022
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis
CC BY 4.0