Ausgangssituation:
Ein Zulieferer in der Luftfahrtindustrie bringt seine Dichtungen an Schrauben für Flugzeugträger und Rumpfabschnitte mittels Dichtmittelapplikator per Hand auf. Dabei kann es zu Abweichungen von Dichtungsform sowie Menge und Position des Dichtstoffes kommen. Durch den Einsatz von Augmented Reality soll dieser Prozess optimiert und damit die Dichtungsqualität und Haltbarkeit optimiert werden.
Projektbeschreibung:
In einem gemeinsamen Projekt mit dem BIBA – Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH, entwickeln wir ein mobiles Dokumentations- und Inspektionssystem zur Applikation und Bewertung von Dichtstoffen mit pseudometrischen Freiformflächen.
Durch den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen entsteht ein Inspektionssystem für Weichdichtungen, welches kontinuierlich nachlernt, eine hohe Zuverlässigkeit bietet und darüber hinaus auch in verschiedenen anderen Anwendungen eingesetzt werden könnte.
Das System ist mobil und wird in Form einer Datenbrille in direkter Mensch-Technik-Interaktion am Körper getragen. Über Lage- und Bewegungssensoren am Dichtmittelapplikator sowie einer Schnittstelle zum kabellosen Datentransfer, wird eine genaue Prozessdokumentation möglich. Die so gewonnenen Daten können zur Prozessoptimierung, zur prädiktiven Prozesssteuerung und zur automatischen Erkennung von Prüfzeitpunkten für das Kamerasystem genutzt werden. Somit wird der Prozess bei der Ausführung der Arbeitsaufgabe in Echtzeit bewertet und ggf. durch eine entsprechende Rückmeldung korrigiert.