- Titel
- AI-Guided Robot
- Autor/in
- Datierung
- 03.01.2025
- Beschreibung
- Die zunehmende Verbreitung von Elektrofahrzeugen und das Recycling ihrer Batterien erfordern automatisierte Demontageprozesse. Diese Arbeit erforscht den Einsatz von Computer Vision und neuronalen Netzwerken zusammen mit einem Industrieroboter zur automatisierten Entfernung von Schrauben aus Autobatterien. Die zentrale Frage lautet, ob eine am Roboter-Effektor montierte Kamera ausreicht, um Schrauben zu lokalisieren und den Roboter in iterativen Schritten zur Schraube zu führen. Dazu wurde eine Simulationsumgebung entwickelt und synthetische Bilddaten generiert, um das neuronale Netzwerk zu trainieren. Das System wurde an einem realen Roboter getestet und konnte Schrauben erkennen sowie schrittweise anfahren. Die Ergebnisse zeigen, dass das Konzept Potenzial für industrielle Anwendungen bietet, jedoch weitere Optimierungen in Genauigkeit und Effizienz notwendig sind. Abschliessend wird diskutiert, wie die Methoden verbessert werden können.
The increasing adoption of electric vehicles and the need to recycle their batteries highlight the importance of automated disassembly processes. This study explores the use of Computer Vision and neural networks in conjunction with an industrial robot for automated screw removal from car batteries. The main question addresses whether a camera mounted on the robot’s end effector is sufficient to locate screws and guide the robot in iterative steps toward the screw. A simulation environment was developed, and synthetic image data were generated to train the neural network. The system was tested on a real robot and successfully detected and approached screws step-by-step. Results indicate that the concept has potential for industrial applications but requires further optimization in accuracy and efficiency. Finally, the study discusses how the methods can be improved.
- Die zunehmende Verbreitung von Elektrofahrzeugen und das Recycling ihrer Batterien erfordern automatisierte Demontageprozesse. Diese Arbeit erforscht den Einsatz von Computer Vision und neuronalen Netzwerken zusammen mit einem Industrieroboter zur automatisierten Entfernung von Schrauben aus Autobatterien. Die zentrale Frage lautet, ob eine am Roboter-Effektor montierte Kamera ausreicht, um Schrauben zu lokalisieren und den Roboter in iterativen Schritten zur Schraube zu führen. Dazu wurde eine Simulationsumgebung entwickelt und synthetische Bilddaten generiert, um das neuronale Netzwerk zu trainieren. Das System wurde an einem realen Roboter getestet und konnte Schrauben erkennen sowie schrittweise anfahren. Die Ergebnisse zeigen, dass das Konzept Potenzial für industrielle Anwendungen bietet, jedoch weitere Optimierungen in Genauigkeit und Effizienz notwendig sind. Abschliessend wird diskutiert, wie die Methoden verbessert werden können.
- Urheberrechtshinweis
- Müller Markus, Hochschule Luzern - Departement Technik & Architektur
HSLU
- Departement
- Studiengang
- Art der Arbeit
- Betreuer/Betreuerin
Werk
- Titel
- AI-Guided Robot
- Beschreibung
- Die zunehmende Verbreitung von Elektrofahrzeugen und das Recycling ihrer Batterien erfordern automatisierte Demontageprozesse. Diese Arbeit erforscht den Einsatz von Computer Vision und neuronalen Netzwerken zusammen mit einem Industrieroboter zur automatisierten Entfernung von Schrauben aus Autobatterien. Die zentrale Frage lautet, ob eine am Roboter-Effektor montierte Kamera ausreicht, um Schrauben zu lokalisieren und den Roboter in iterativen Schritten zur Schraube zu führen. Dazu wurde eine Simulationsumgebung entwickelt und synthetische Bilddaten generiert, um das neuronale Netzwerk zu trainieren. Das System wurde an einem realen Roboter getestet und konnte Schrauben erkennen sowie schrittweise anfahren. Die Ergebnisse zeigen, dass das Konzept Potenzial für industrielle Anwendungen bietet, jedoch weitere Optimierungen in Genauigkeit und Effizienz notwendig sind. Abschliessend wird diskutiert, wie die Methoden verbessert werden können.
The increasing adoption of electric vehicles and the need to recycle their batteries highlight the importance of automated disassembly processes. This study explores the use of Computer Vision and neural networks in conjunction with an industrial robot for automated screw removal from car batteries. The main question addresses whether a camera mounted on the robot’s end effector is sufficient to locate screws and guide the robot in iterative steps toward the screw. A simulation environment was developed, and synthetic image data were generated to train the neural network. The system was tested on a real robot and successfully detected and approached screws step-by-step. Results indicate that the concept has potential for industrial applications but requires further optimization in accuracy and efficiency. Finally, the study discusses how the methods can be improved.
- Die zunehmende Verbreitung von Elektrofahrzeugen und das Recycling ihrer Batterien erfordern automatisierte Demontageprozesse. Diese Arbeit erforscht den Einsatz von Computer Vision und neuronalen Netzwerken zusammen mit einem Industrieroboter zur automatisierten Entfernung von Schrauben aus Autobatterien. Die zentrale Frage lautet, ob eine am Roboter-Effektor montierte Kamera ausreicht, um Schrauben zu lokalisieren und den Roboter in iterativen Schritten zur Schraube zu führen. Dazu wurde eine Simulationsumgebung entwickelt und synthetische Bilddaten generiert, um das neuronale Netzwerk zu trainieren. Das System wurde an einem realen Roboter getestet und konnte Schrauben erkennen sowie schrittweise anfahren. Die Ergebnisse zeigen, dass das Konzept Potenzial für industrielle Anwendungen bietet, jedoch weitere Optimierungen in Genauigkeit und Effizienz notwendig sind. Abschliessend wird diskutiert, wie die Methoden verbessert werden können.
- Autor/in
- Externe Praxispartner
- CSEM AG, Alpnach
- Datierung
- 03.01.2025
- Format
- 62 Seiten
- Ort
- Sprache
Rechte
- Urheberrecht
- Müller Markus, Hochschule Luzern - Departement Technik & Architektur
- Hinweis zu Rechtsgrundlagen
- Lizenzierung
- Klassifikation