Industrial Sensors

Die Automatisierung der Produktion erfordert zuverlässige Systeme zur Überwachung und Steuerung von Prozessen in Echtzeit. Unser Vision sind Lösungen basierend auf Künstlicher Intelligenz (KI), die es Menschen und Maschinen ermöglichen, sicher zusammenzuarbeiten. Dafür müssen die Systeme Präzision und Zuverlässigkeit gewährleisten, beispielsweise indem sie Anomalien erkennen und potenzielle Gefahren vorbeugen. Um dies zu erreichen, arbeitet das Fraunhofer IKS im Rahmen der industriellen Sensorik an folgenden beiden Bereichen:

  • Verlässliche Personenerkennung
  • Flexible Qualitätsprüfung

 

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Verlässliche Personenerkennung

Object and Person detection through tablet
© iStock.com/piranka

Roboter sind seit Jahrzehnten ein unverzichtbarer Bestandteil unserer Industrie. Sie helfen in der industriellen Montage, als fahrerlose Transportsysteme in der Logistik und in der Produktion im Allgemeinen. Aufgrund der hohen Sicherheitsanforderungen sind Roboter und Mensch jedoch oft räumlich getrennt. Konkret bedeutet das, dass heutige Robotersysteme in der Regel in Produktionsbereichen eingezäunt sind. Sicherheitszäune, Türen und Lichtschranken sorgen zwar für die Sicherheit der Menschen, schränken aber auch die Effizienz der Systeme ein. 

Das soll sich in Zukunft ändern: Das Ziel des Fraunhofer IKS sind kollaborierende Roboter mit zuverlässiger KI-basierter Personenerkennung, die direkt mit Menschen im gleichen Arbeitsbereich, zum Beispiel in der Produktion, zusammenarbeiten können. Um eine sichere Integration der KI-basierten Personenerkennung in allen denkbaren Situationen zu gewährleisten, integrieren wir zusätzliche Monitore wie Körperteildetektoren sowie adaptive prototypische Detektoren, die zuverlässig mit Fehlalarmen umgehen können. Darüber hinaus führen wir eine systematische Sicherheitsanalyse für Personendetektoren in der Produktion mit entsprechenden Garantien durch.

Dies ermöglicht ein Höchstmaß an Effizienz und Flexibilität ohne zusätzliche Verzögerungen durch Fehlalarme, erhöhte Flexibilität und Sicherheit für die Mitarbeitenden in den Produktionsprozessen.

Kernkompetenzen des Fraunhofer IKS

Im Bereich der zuverlässigen Personenerkennung konzentrieren wir uns auf folgende Themen:

Personen- und Objekterkennung

Robuste KI: Unsicherheitsabschätzung

Standards für KI, Safety und Automation

Flexible Qualitätsprüfung

KI-basierte Automatisierung kann Unternehmen dabei unterstützen, visuelle Qualitätskontrollen effizienter und genauer durchzuführen. Dies ist insbesondere in Zeiten des Fachkräftemangels und der Kleinserienproduktion von Bedeutung.

Obwohl Deep Learning (DL)-Lösungen für die Bilderkennung seit mehr als 10 Jahren bahnbrechende Ergebnisse liefern, werden diese Ansätze noch nicht in großem Umfang in der Industrie eingesetzt. Ein großes Hindernis für robuste KI-Lösungen ist, dass häufig nicht genügend Daten über fehlerhafte Proben zur Verfügung stehen. Darüber hinaus stellen die geringe Zuverlässigkeit und die mangelnde Übertragbarkeit von DL-Systemen auf neue Produkte und wechselnde Umgebungen große Herausforderungen für den praktischen Einsatz dar.

Das Fraunhofer IKS bietet innovative Lösungen für dateneffiziente, zuverlässige und flexible visuelle Qualitätsprüfsysteme. Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen.

Kernkompetenzen des Fraunhofer IKS

Im Bereich der flexiblen Qualitätsprüfung konzentrieren wir uns auf folgende Themen:

FAST – Feedback-gesteuerte Automatisierung von Teilaufgaben

​Modular Concept Learning

Blogartikel über Industrial Sensors

Lesen Sie mehr über industrielle Sensortechnik in unserem Safe Intelligence Blog:

 

Visuelle Inspektion

FAST: Mit wenig Daten zu besserer Automatisierung durch KI

Visuelle Information wird häufig für wichtige Entscheidungen herangezogen. Um diese Entscheidungen zu automatisieren, braucht es komplexe KI-Systeme. Doch diese können in der Regel keine zuverlässigen Aussagen treffen. FAST hat darauf eine Antwort: ein Framework, um zuverlässige KI-Systeme mit wenig Ausgangsdaten zu entwickeln.

 

Konzept-basierte Modelle

Wie visuelle Konzepte helfen, die Entscheidung einer KI zu verstehen

KI-Modelle haben bei verschiedenen Computer-Vision-Aufgaben bemerkenswerte Fähigkeiten bewiesen. Ihr Entscheidungsprozess bleibt jedoch undurchsichtig (Black-Box-Problem). Das Fraunhofer IKS erforscht Wege, Transparenz in diese Black Box zu bringen.

 

Automation

Ein neues Paradigma in der Produktion

Die Produktionstechnologie entwickelt sich stetig weiter und Unternehmen geraten in Zugzwang. Erfahren Sie hier, was sich derzeit in der industriellen Automatisierung ändert und warum es lohnt, sich darauf einzulassen.

 

Out-of-Distribution-Erkennung

Dreht sich alles um Cluster?

Können tiefe neuronale Netze in der Bildverarbeitung zuverlässig neue, unbekannte Testmuster erkennen? Erste Überlegungen zu verschiedenen Methoden - vor allem für sicherheitskritische Anwendungen.

 

Autonomes Fahren

Sichere Fußgängererkennung im Straßenverkehr

Fußgänger müssen von autonomen Fahrzeugen zuverlässig erkannt werden. Das übernehmen hauptsächlich Deep-Learning-Ansätze. Deren Ergebnisse müssen im Vergleich zu klassischer Software zusätzlich überprüft und verifiziert werden, was verschiedene, aufwendige technische Maßnahmen voraussetzt. Welche das sind, skizziert dieser Beitrag.  

 

Fahrerlose Transportsysteme

Wie Roboter in Lagern sicher und effizient arbeiten

Eine vom Fraunhofer IKS entwickelte Simulation ebnet den Weg für ein sicheres Zusammenspiel von Robotern und Menschen und das ohne die Effizienz zu beeinträchtigen.