Unsere Demofabrik für Unternehmen zeigt intelligente Lösungen der Digitalisierung von der Kommissionierung über die Fertigung und Montage bis zur Qualitätskontrolle. Besucher können dort Digitalisierungslösungen anhand der Fertigung eines Stiftes in Losgröße 1 hautnah erleben. Einer der Stationen – bestehend aus einem Stangenlager und einer Drehmaschine – zeigt den Fertigungsprozess der Stifthüllen aus Aluminiumstangen. In dieser Station haben wir eine KI-Lösung implementiert, um den Nutzen von KI-Anwendungen für kleine und mittlere Unternehmen zu präsentieren.


Mit Künstlicher Intelligenz überwachen

Ursprünglich gab es keine Überwachung des Materials an dieser Station. Weder der Materialzustand noch die -zufuhr für die Drehmaschine wurde online kontrolliert – zum Beispiel falsche Stangenpositionen und fehlerhaftes Material wurden nicht erfasst.

Für die Überwachung haben wir ein lernendes visuelles Kontrollsystem aufgebaut, das als Ausgabe Informationen über den Zustand des Lagers und die Lage der darin befindlichen Objekte liefert. Das entwickelte Deep Learning-Modell ist in der Lage, die Objekte im Aluminiumstangenlager zu lokalisieren und zu beschreiben. Alle berechneten Informationen (Typ des Objekts und Position des Objekts) werden visualisiert und in ein von der Kamera gestreamtes Bild integriert.

 

Die Station in der Demofabrik mit Stangenlager und Drehmaschine.

Ein wesentliches Ziel bei der Implementierung einer KI-Lösungen war, die Kosten dafür möglichst gering zu halten. Es gibt mehrere eigenständige Geräte auf dem Markt, die für die Implementierung der KI bestimmt sind. Für die Zwecke unseres Demonstrators wurde der Raspberry Pi 4 Modell B mit Broadcom BCM2711, Quad-Core Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit SoC @ 1.5GHz und mit 4 GB RAM verwendet.

 

Die im Projekt verwendete Hardware: 1. Raspberry Pi 4 Modell B3, 2.Waveshare RPi-Kamera (I) 3. Coral Edge TPU USB.

 

Um eine flüssige Visualisierung für die Überwachung zu erreichen, haben wir das Coral Edge TPU-USB-Beschleunigungsgerät mit dem Raspberry Pi 4 Modell b kombiniert. Durch die Verwendung des TPU-Geräts konnte eine Erhöhung der berechneten Kamerabilder pro Sekunde von 3 B/s auf 30 B/s erreicht werden.

Im Video sehen Sie die Ergebnisse der KI-Implementierung.

 

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