Kategorie: ‘Objekterkennung’
Automatisierte robotische Demontage – Schraubenerkennung und -entfernung für das Recycling von EV-Batterien
Vollautomatische Demontage mit Präzision!
Unser neues robotisches System revolutioniert die Demontage von E-Auto-Batterien. Mithilfe des Neura Lara 8 Roboters und modernster Bildverarbeitungstechnologien erkennen wir Schrauben vollautomatisch und positionieren den Roboter präzise, um sie sicher zu entfernen.
Durch die Integration von YOLOv8 und Intel RealSense Tiefenkameras kann das System Schrauben in Echtzeit lokalisieren und selbstständig die optimale Positionierung vornehmen. Kein manuelles Eingreifen nötig – das System arbeitet komplett autonom!
Unser Ziel: Den Recyclingprozess sicherer, schneller und effizienter zu machen. Weniger Risiken für die Arbeiter und gleichzeitig eine Maximierung der Rohstoffrückgewinnung. Das ist die Zukunft der Kreislaufwirtschaft!
Weitere Informationen zu #dimonta findet ihr hier.
Ansprechpartner:
Markus Schmitz
Daniel Gossen
Workshop zu Umweltwahrnehmung in Sharework
Beim Trainings-Workshop „Manufacturing environment perception for an effective human-robot collaboration“ konnten wir unsere Themen in den Bereichen Werkraumüberwachung und Objekterkennung mit einfachen Lernverfahren präsentieren. Der Vortrag umfasst eine kurze theoretische Einführung in das maschinelle Lernen mit Zufallswäldern, präsentiert die Arbeitspakete des IGMR in Sharework und gibt eine paar Tipps für die Verwendung der Methoden in eigenen Projekten. Neben unseren Arbeitspaketen wurden auch die Beiträge der anderen Partner, u.a. auf dem Gebiet der Ontologie und Bewegungsprimitive präsentiert.
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Ansprechpartner:
Daniel Gossen
Frohe Weihnachten und frohes neues Jahr!
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Wir wünschen euch eine schöne Weihnachtszeit und einen guten Rutsch ins neue Jahr! Bleibt gesund 💙 #merrychristmas #happynewyear
Ansprechpartner:
Kamerakalibrierung in SHAREWORK – Teil 2
Im Oktober letzten Jahres haben wir bereits gezeigt, wie sich ein Kameranetzwerk kalibrieren lässt. Mit dem damaligen Kalibrierziel ließ sich bereits eine Kalibriergenauigkeit im Sub-Pixel-Bereich generieren. Auf die hohen Distanzen von ca. 8 Meter und bei einer Auflösung von „nur“ 4MP sind das allerdings immer noch mehrere Millimeter Abweichung in der realen Welt. Für unsere finalen Tests haben wir nochmal in die Trickkiste gegriffen und uns ein größeres Kalibrierziel besorgt. Jetzt ist die Manövrierfähigkeit allerdings nicht mehr so einfach. Wie so ein Kalibriervorgang mit einem über 3qm großen Ziel aussieht, seht ihr im Video.
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Ansprechpartner:
Kamerakalibrierung in SHAREWORK
Im EU-Projekt SHAREWORK wird ein Framework für die Industrie entwickelt, dass es erlaubt Mensch-Roboter-Kollaboration auch mit schweren Industrierobotern durchzuführen. Wir entwickeln dazu kamerabasierte Methoden zur Lokalisierung von Gegenständen im Arbeitsraum und leiten daraus Prozesszustände ab, die wiederum in einer Aufgabenplanung weiterverarbeitet werden können.
Zur Inbetriebnahme des Kameranetzwerks haben wir vier Stereolabs ZED Stereokameras in unserer Halle aufgebaut und kalibriert. Bei der Kalibrierung kamen sowohl Zufalls-, Schachbrett-, Aruco-, als auch ChAruco-Muster zum Einsatz. Letztlich haben wir es geschafft die Kameras auf Sub-Pixelgenauigkeit zu kalibrieren. Im Video seht ihr ein paar Daten aus unseren Kalibriersets. Aktuell werden die Daten aufbereitet und wir hoffen in wenigen Wochen mehr zeigen zu können.
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Projektseite:
https://www.igmr.rwth-aachen.de/index.php/de/rob/rob-sharework
Ansprechpartner:
