Potentiale der Low-Cost- und Low-Tech-Bilderfassung Workshop „Reverse Engineering“, 22. November 2017 Matthias Blankenburg

Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik Fraunhofer IPK Prof. Dr. h.c. Dr.-Ing Eckart Uhlmann Mitarbeiter: 151 + 248 Studenten (2017)

Automatisierungstechnik Prof. Dr.-Ing Jörg Krüger Mitarbeiter: 30 + 45 students (2017)

Sicherheitstechnik Matthias Blankenburg Mitarbeiter: 12 + 20 students (2017)

Optische Prüfung Mitarbeiter: 5 + 12 students (2017) IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 2

Agenda Günstige Sensoren

Verbesserung Ein möglicher Ansatz

Anwendundsfelder

Produktion und Logistik IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 3

Preis: ab 90 Euro

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 4

Preis: um die 1400 Euro IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 5

Preis: um die 162 Euro IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 6

Wiederholgenauigkeiten ausgewählter 2,5D- und 3D-Erfassungssysteme

Wiederholgenauigkeit bei 1m Arbeitsabstand in mm

9 IFM Effector ToF

8 7 6 5

Microsoft Kinect V2

4 3 e-Con Tara Stereo Camera

2 1

Stereolabs ZED Sense 2 3D Scanner David Vision Systems Fuel 3D Scanify Laserscanner

0 0

200

400

600

800

1000

1200

PrimeSense Carmine 1.09 1400

1600

Preis in Eur

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 7

Verbesserung der Oberflächenrekonstruktion durch Kombination verschiedener Verfahren – Shape from Polarization Polarisationsfilter • Prinzip: gerichtete Lichtwellenfilterung

Filter

• Vorteilhaft bei Objekten mit hochreflektierenden und transparenten Oberflächen • Automatisch einstellbarer Polarisationswinkel

Quelle: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Wire-grid-polarizer.svg

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 8

Verbesserung der Oberflächenrekonstruktion durch Kombination verschiedener Verfahren – Shape from Polarization

Erzeugung einer Oberflächengeometrie durch mehrdeutige Normalen Mindestens drei Aufnahmen mit unterschiedlichen Polarisationswinkeln erforderlich

Quelle: Kadambi et al. 2015. DOI: 10.1109/ICCV.2015.385

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 9

Pipeline Shape from Polarization

Depth from Focus

Image Stack

Image Stack

ToF

Auto-Fokus

Shape from Motion & IMU

3D-Rekonstruktion

[2]

Handheld

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

[2] http://www.gtr.co.uk/forum/44486-need-pictures-specific-parts-gt-r-body.html

Broker / Cloud

Storage / Database

Seite 10

Inspection of Glass Tubes Solution: Inspection Systems

   

Two separate systems Usage of matrix and line sensors Detection and classification of defects >=10 µm Depth calculation of defects by triangulation

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 11

Project Logic.Cube

Registration of warehouse items

   

Length, Width, Height Volume Weight Visual Features

Identification of warehouse items



ID IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 12

Project Logic.Cube Solution: Logic.Cube

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 13

Project Logic.Cube

Benefits

 

 



Allocation of enhanced product data Generation of multidimensional models Determination of optimal storage spaces Connection of mobile applications Recognition of objects

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 14

Project Logic.Cube

Current development

   

Inline identification system Mobile app for recognition of objects on smart devices Cloud service for recognition Further applications as services

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 15

Project Logic.Cube

Data Input

Vision-based Classification Service

Image Features

Rule-based Decision

Barcode / Data Matrix

Recycling

Weight Start

Weight

Images Dimensions

Sorting

Identification

Reman ?

Reman

End

Disposal

Volume

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 16

Project Logic.Cube Ausblick - Mehrwertdienst Befundung  Formkontrolle mit 3D-bildgebenden Verfahren  Vollständigkeitskontrolle  Gewichtskontrolle

Bauteilidentifizierung

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Defektkontrolle

Entsprechendes Routing

Seite 17

Project Logic.Cube

Ausblick - Mehrwertdienst Ersatzteilidentifikation im Feld  Auslagerung der Bilderfassung an smarte Peripherie beim Kunden  Welches Ersatzteil wird benötigt?  Welches Ersatzteil soll zurückgeschickt werden?

Mobile App IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Broker Cloud

Database / ERP Seite 18

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Kontakt: Matthias Blankenburg Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK Pascalstr. 8-9 10587 Berlin Tel. +49 30 3 14-2 86 89 Mobil +49 177 88 11 000 Fax +49 30 3 91 75 17 Email matthias.blankenburg@ ipk.fraunhofer.de Internet www.ipk.fraunhofer.de

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 19

IPK Automatisierungstechnik∙ Optische Inspektion

Seite 20