Logic.Cube: Bauteilerkennung per APP

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Routine im Logistikalltag: Für die Produktionsvorbereitung werden zugelieferte Bauteile und Materialien im Wareneingangskontrolllager erfasst. Dabei wird das Lagergut registriert, ggf. ent- oder verpackt, geprüft und einem Lagerplatz zugeordnet. Nicht selten werden auch lose Einzelteile ohne Verpackung, ohne Typenschilder oder ohne Barcodes vorgefunden. Die Erfassung oder Wiedererkennung dieser Objekte ist nur mit Expertenwissen oder manueller, zeitaufwändiger Suche möglich. Mit Logic.Cube hat das Fraunhofer IPK eine Technologie entwickelt, die den Erfassungsprozess maßgeblich beschleunigt und eine konsistente Datengrundlage für die weiterführende Prozesslandschaft in der Logistik und Fertigung zur Verfügung stellt.

Dafür ist es zunächst notwendig, die betreffenden Objekte zu digitalisieren. Vor allem bildhafte Daten, aber auch Informationen über das Objektgewicht oder das Verpackungsvolumen sind einfach zu erfassende Informationen, die aber für logistische Anwendungen essenziell sind. Im Fall von Logic.Cube werden die Objekte in eine würfelförmige Vorrichtung gelegt und dort mit bis zu neun Industriekameras zeitgleich aufgenommen. Das so entstandene Bilderset kann durch Bildverarbeitungsalgorithmen dazu genutzt werden, um die äußeren Abmaße, also das Verpacksungsvolumen, automatisiert zu bestimmen. Eine integrierte Waage vermisst das Objektgewicht bis auf ein Gramm genau.

Mithilfe der so erfassten Daten kann ein KI-basiertes Assistenzsystem bei der Teilewiedererkennung unterstützen. Auf Grund der hohen Anzahl an zu unterscheidenden Teilen, der hohen Vielfalt, aber auch der starken Ähnlichkeit braucht es robuste Methoden zur Wiedererkennung. Am Fraunhofer IPK nutzen wir Convolutional Neural Networks (CNNs) sowie Techniken wie Transfer Learning (gezielte Anwendung von Vorwissen) oder Data Augmentation (künstliche Erweiterung der eigenen Daten), um bereits mit wenig Trainingsdaten gute Wiederkennungsraten zu erzielen.

Flexibilisierung durch Cloud-Dienste

Nicht immer ist ein fester Standort für Identifikationssysteme wie den Logic.Cube aus Platzgründen möglich oder wirtschaftlich. Deshalb verwendete das Fraunhofer IPK-Team die grundlegende Bildverarbeitungsmethode dieser Technologie als Basis, um eine flexiblere, einfacher anwendbare und günstigere Alternative zu entwickeln: eine App. Eine cloudbasierte Client-Server-Architektur ermöglicht es, Bilder eines unbekannten Objekts mit einem mobilen Endgerät aufzunehmen. Anschließend wird das Foto mit der speziell dafür entwickelten Smartphone-App an einen Server gesendet. Hier erstellt ein CNN auf Grundlage des gesendeten Bildes eine sortierte Vorschlagsliste, die zur Einschränkung des Suchbereichs dient. Diese Liste wird anschließend an den Anwender zurückgesendet. Durch die serverseitige Auslagerung der Bildverarbeitung können auch Tablets oder Laptops mit Webcam als mobiles Endgerät genutzt werden.