Phosphoreszierende Farbe auf Uhren

Schweizer Forschende entwickeln Roboter, der durch Beobachten lernt

Uhr
von Rodolphe Koller und Übersetzung: Coen Kaat

Forschende der Berner Fachhochschule haben einen Roboter entwickelt, der phosphoreszierende Farbe auf die Zeiger einer Uhr auftragen kann - ohne dass er für jedes neue Zifferblatt einzeln programmiert werden muss. Das Projekt kombiniert Sensoren, Augmented Reality und maschinelles Lernen.

(Source: zVg)
(Source: zVg)

Schweizer Forschende haben ein flexibles Robotersystem entwickelt; dieses ist in der Lage, phosphoreszierende Farbe auf analoge Uhren aufzutragen, ohne dass es zuvor programmiert werden muss. Das Projekt namens Smartdispensing wird von einem Forschungsteam des Institute for Human Centered Engineering der Berner Fachhochschule in Zusammenarbeit mit dem Idiap in Martigny und dem neuenburger Unternehmen Ciposa durchgeführt und von Innosuisse unterstützt. Das Unternehmen hat sich auf die Mikromontage spezialisiert und bereits Maschinen entwickelt, die eine präzise dosierte Materialanwendung für die Uhrenindustrie ermöglichen.

Programmieren durch Vorzeigen

Das Ziel des Projekts besteht darin, die Schwierigkeit zu überwinden, Personal für die repetitive Aufgabe des Auftragens von phosphoreszierender Farbe auf die Uhrzeiger zu finden. Die Automatisierung dieser Arbeit ist jedoch nicht einfach, aufgrund der erforderlichen Präzision, des geringen Volumens und der grossen Vielfalt an Produkten. Die Idee der Forschenden ist daher, einen Roboter zu entwickeln, der nicht für jedes Modell einzeln programmiert werden muss.

Ihr Ansatz basiert auf einem früheren Forschungsprojekt, bei dem eine Person die Bewegungen ausführt, die von einem Trackingsystem erfasst und dann mit einer Augmented-Reality-Vorrichtung korrigiert, bevor sie an den Roboter übertragen werden (tangible Programmierung).

Das neue Projekt basiert auf dem gleichen Ansatz: Die Maschine erfasst die menschlichen Bewegungen und kombiniert diese Informationen mit den Messdaten verschiedener Sensoren. Um die Lösung für jedes Modell zu generalisieren, setzt das Projekt diesmal jedoch auf maschinelles Lernen. Dies soll dem Roboter ermöglichen, eine Farbauftragungsstrategie unabhängig vom Modell zu entwickeln.

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z4pCiCi9