Maschinelles Sehen: Software simuliert menschliches Auge

Die Sensoren von Maschinen werden dem menschlichen Auge immer ähnlicher. Stereo-Farbkameras können Ort und Art von Maschinen bestimmen und Unfällen vorbeugen. Eine lernfähige Software verbessert die Interaktion von Mensch und Maschine.

Forscher haben eine Software entwickelt, die Maschinen nach dem Prinzip des menschlichen Auges sehen lässt. Konventionelle Systeme zum maschinellen Sehen können zwar Positionen einzelner Objekte im Raum bestimmen, sie allerdings nicht voneinander unterscheiden. Am Fraunhofer Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik (IWU)wurde eine vergleichsweise kostengünstige Softwarelösung zum 3D-maschinellen Sehen entwickelt, die der Funktionsweise des menschlichen Auges nachempfunden ist.

Technologien zur exakten Positionsbestimmung von Objekten im Raum kommen überall dort zum Einsatz, wo Sicherheitsbereiche sowie Produktions- und Logistikabläufe exakt überwacht werden müssen. Bewegt sich ein Mensch in den Arbeitsbereich eines Roboters, leiten diese Systeme eine Abschaltung ein. Befindet sich die Hand eines Anlagenbedieners in einem Gefahrenbereich, können Unfälle verhindert werden.

Das neue System verzichtet auf die Abtasttechnik mittels Laser- bzw. Infrarotstrahlung und arbeitet stattdessen ausschließlich mit Stereofarbkameras. Das Herzstück ist eine leistungsfähige Software.

„Wir haben uns die Natur zum Vorbild genommen und setzen auf die Funktionsweise des menschlichen Auges, das mittels der sogenannten passiven Triangulation exakte Informationen über den Standort und die Identifikation eines Objekts im Raum liefert“, erklärt Matthias Mende, Projektleiter am Fraunhofer IWU. Aus den so gewonnenen Daten können 3D-Griffpositionen und -lagen für Roboter generiert und in Echtzeit der Maschinensteuerung übergeben werden.

Im Bereich der Sicherheitstechnik und Logistik können Objekte auf ihrem Weg durch die Fabrik verfolgt und ihre Annäherung an kritische Stellen vor einer Kollision erkannt werden. Die Neuentwicklung erkennt hierbei nicht nur, wo sich ein bestimmtes Objekt befindet, sondern auch um welches Objekt es sich handelt. „Das System ist lernfähig. Wir definieren im Vorfeld bestimmte eindeutige Objekte, die von den Kameras dann später identifiziert werden können. Im Vergleich zu bestehenden Lösungen ist das ein Novum und kann sich in zahlreichen Bereichen als Enabler für weitere Technologien erweisen, so zum Beispiel in der Mensch-Maschine-Kooperation.“

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