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Neues Forschungsprojekt zu KI-gestützter Span-Detektion
IFW und Rotoclear arbeiten gemeinsam an einer KI-basierten visuellen Überwachung von Prozessen mit kontinuierlichem Schnitt.
Bei der Zerspanung entstehen immer Späne. Das steckt ja bereits im Namen. Doch wenn die Späne besonders lang oder ungünstig geformt sind, fallen sie nicht ab, sondern wickeln sich ab einer gewissen Länge um das Werkzeug oder das Werkstück. Sie können dann eines von beiden beschädigen und die Oberfläche und sogar die Maßhaltigkeit des Werkstücks verschlechtern.
Automatische Späne-Erkennung als Basis für Echtzeit-Analyse
Um solche Gefahren in Zukunft weitestgehend ausschließen zu können, entwickelt das IFW (Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen) der Leibniz Universität Hannover gemeinsam mit Rotoclear gerade eine vollautomatisierte, KI-gestützte Späne-Erkennung – auf der Hardware-Basis des Rotoclear C2: Das System erkennt prozessparallel die Größe der entstehenden Späne und kann auf dieser Basis in Zukunft durch die Integration fortschrittlicher Bildverarbeitung und maschinellen Lernens eine Echtzeitüberwachung und -analyse ermöglichen.
Die Potenziale sind enorm
“Kritische Späne können sofort identifiziert und es kann in den Fertigungsprozess eingegriffen werden, um Maschinen-, Werkzeug-, oder Werkstückschäden zu verhindern“, erläutert IFW-Mitarbeiter Lee Hartung.
„Die Potenziale dieser Technologie in Kombination mit unseren Kamera-Systemen sind enorm: Wenn wir die Entwicklung zur Marktreife bringen, wird sie zehntausende Crashes im Jahr verhindern“, ergänzt Florian Friedrich, Geschäftsführer von Rotoclear.
Erste Einblicke in eine Zukunftstechnologie
Eine Demonstration der ersten Version des Span-Detektors können Sie hier sehen:
Spannend? Wenn Sie sich gerne mehr zu den Potenzialen fortschrittlicher Bildverarbeitung und maschinellen Lernens wissen möchten oder Ideen für weitere Anwendungen haben, freuen wir uns übrigens immer über fachlichen Austausch.
