RoboGrind – Hybride KI für die flexible und hochautomatisierte Oberflächenbearbeitung mit Robotern

In Kürze

Die Wiederaufbereitung von Gerätekomponenten erfordert bisher einen hohen manuellen Arbeitsaufwand. Im Forschungsprojekt »RoboGrind« wird deshalb ein flexibles und hochautomatisiertes KI-System zur Oberflächenbearbeitung mit Robotern entwickelt, um die Wiederaufbereitung gegenüber der Neuproduktion wirtschaftlich zu machen.

Im Detail

Die Neuproduktion von Komponenten profitiert von einer hohen Normung und lässt sich daher zu großen Teilen automatisieren. Im Gegensatz dazu wirkt sich der Verschleiß jeder Komponente sehr unterschiedlich und individuell auf Form und Oberflächeneigenschaften aus. Dieser Umstand erschwert die automatisierte Bearbeitung solcher Komponenten erheblich und macht die Neuproduktion – wenngleich deutlich weniger nachhaltig – wirtschaftlicher.

Das Projekt »RoboGrind« bringt Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Einklang. KI ermöglicht, ein Werkstück automatisiert und individuell angepasst zu bearbeiten. Dadurch wird die wesentlich nachhaltigere Refabrikation gegenüber der Neuproduktion wettbewerbsfähig. Das KI-basierte Bearbeitungssystem verbindet Sensoren für die Objektvermessung und Sichtprüfung mit ausführenden Robotern und passenden Bearbeitungswerkzeigen sowie einem intuitiven Interaktionssystem für den Menschen.

Die Aufgaben- und Bahnplanung sowie die kraftgeregelte Bearbeitung nutzen modernste Methoden des maschinellen Lernens (ML) zusammen mit physikalischem und empirischem Wissen über den Schleifprozess. Dabei ermöglichen die ML-Methoden eine flexible und individuelle Bearbeitung, wohingegen der Einsatz von physikalischem und empirischem Wissen sicherstellt, dass der ML-Algorithmus mit sehr wenigen Daten eine geeignete Bearbeitung erlernt. Diese Dateneffizienz ist für den Anwendungsfall besonders relevant, da das Akquirieren hochwertiger Daten für Schleifprozesse besonders kosten- und zeitintensiv ist.