Scangineering

Reverse Engineering (RE), teilweise missverständlich als das Kopieren von Konkurrenzprodukten vereinfacht, gehört zu den Engineering-Werkzeugen, deren Bedeutung in den kommenden Jahren weiter stark zunehmen wird. Die Forscherinnen und Forscher unserer Abteilung Modellbasiertes Entwickeln sind auf Methoden und Algorithmen spezialisiert, die dazu dienen, automatisiert CAD-Modelle mit Konstruktionshistorie aus Scandaten zu rekonstruieren. Dabei decken sie alle Teilaspekte der Reverse Engineering-Prozesskette ab: von der Datenaufnahme über die Vorverarbeitung, die Segmentierung und Klassifizierung bis hin zur abschließenden Modellierung .

Inspektion und Scan2CAD
Inspektion und Scan2CAD

3D-Scanning als initialer Prozessschritt

Personalisierung und kundenspezifische Anpassungen von Produkten, als Teilaspekt des Megatrends neuer digitaler Geschäftsmodelle, bedingen das 3D-Scanning dabei als initialen Prozessschritt. Dieser Schritt liefert die notwendigen Daten zur Erzeugung virtueller Instanzen realer Produktausprägungen, die nachfolgend zur Erzeugung von „as-built“-Instanzen genutzt werden können. Ebenso ist das 3D-Scanning integraler Bestandteil für die wachsende Kreislaufwirtschaft. Die Wiederverwendung, Aufbereitung oder das Recycling von Produkten, bedingt, zum Zweck der Anpassung oder Reparatur, ebenfalls die Bereitstellung einer virtuellen Repräsentanz des realen Bauzustandes.

Obwohl seit geraumer Zeit im Einsatz, beruhen eine Vielzahl von Tätigkeiten, die zur Erzeugung von Modellen bestehender Bauteile dienen, auf manuellen, stark Know-how abhängigen Prozessen. Die Weiterverwendung der Modelle, bspw. in CAM-Systemen, geschieht ebenso manuell und beinhaltet zur Erzeugung des NC-Codes eine Vielzahl von repetitiven Aufgaben für den Anwender.

Der Teilaspekt der Virtualisierung kann durch die Integration von automatisierten Systemen eine signifikante Effizienzsteigerung erreichen und bietet in wirtschaftlicher Hinsicht eine Vielzahl von Vorteilen. Hier kann auf die erfolgreichen Arbeiten im Leistungszentrum Digitale Vernetzung (LZDV) der Berliner Fraunhofer Institute zurückgegriffen werden. Das automatisierte Aufbereiten und Segmentieren von aufgenommenen 3D-Scandaten, wurde bis zum Stand einer prototypischen Software für einen Kunden entwickelt. Auf die robusten Algorithmen kann, in angepasster Form, in weiteren Projekten zurückgegriffen werden. Die Algorithmen dienen dabei der Segmentierung von Punktewolken anhand geometrischer Eigenschaften. Des Weiteren sind sie in der Lage CAD-Geometrien in Punktewolken zu lokalisieren und diese anhand der realen Position, welche aus dem Scan ermittelt wird, in der CAD-Baugruppe (bspw. einer DMU) zu (re-)positionieren. Im Bereich der Klassifizierung von segmentierten Punktewolken zur Rekonstruktion von CAD-Geometrien, welche eine aus Features aufgebaute Bauteilhistorie aufweisen, wurden Konzepte für KI-basierte Methoden entwickelt. Diese Konzepte gilt es im industriellen Kontext zu verifizieren, um eine automatisierte Prozesskette, vom Scannen realer Komponenten, über die Aufbereitung, Segmentierung und Klassifizierung, bis hin zum rekonstruierten CAD Modell, zu bewerkstelligen.

Ausgewählte Referenzen

Virtual Modification of Aircraft Cabins

Im öffentlich geförderten Projekt Virtual Modification of Aircraft Cabins (VMOD) wird das Ziel der Optimierung des Produktentstehungsprozesses im Flugzeuginterieur-Unikatbau verfolgt.

Smart Factory

Auf dem Weg zur Industrie 4.0 gilt es, neue Methoden, Konzepte und Technologien zu erproben. Zu diesem Zweck hat das Fraunhofer IPK die Demozelle »Smarte Fabrik 4.0« entwickelt.