SmartDispensing
Ein flexibles Robotersystem, das durch Vorzeigen programmiert werden kann, soll es der Uhrenindustrie möglich machen, das Auftragen von Leuchtfarbe auf Ziffernblätter und Zeiger zu automatisieren.
Steckbrief
- Lead-Departement Technik und Informatik
- Institut Institute for Human Centered Engineering (HuCE)
- Forschungseinheit HuCE / Labor für Robotik
- Strategisches Themenfeld Themenfeld Humane Digitale Transformation
- Förderorganisation Innosuisse
- Laufzeit (geplant) 01.03.2023 - 28.02.2026
- Projektverantwortung Prof. Dr. Sarah Dégallier Rochat
- Projektleitung Prof. Dr. Sarah Dégallier Rochat
- Partner IDIAP
- Schlüsselwörter Robotik, flexible Roboter, Programmieren durch Vorzeigen, Dispensing, Uhrenindustrie
Ausgangslage
Damit Ziffernblätter und Zeiger von Uhren im Dunkeln leuchten, müssen sie mit einer speziellen Farbe beschichtet werden. In den meisten Fällen wird dafür die Leuchtfarbe Swiss Super-LumiNova® (SLN) des Schweizer Unternehmens RC Tritec AG verwendet. Das Auftragen der Farbe geschieht manuell – eine repetitive Aufgabe, für die es immer schwieriger wird, Personal zu finden. In der Uhrenindustrie wächst daher das Interesse daran, den Prozess zu automatisieren. Aufgrund von kleinen Stückzahlen und der grossen Vielfalt an Produkten ist eine flexible Automatisierungslösung gefragt. Eine solche wollen Forschende der BFH in einem Innosuisse-Projekt zusammen mit dem Idiap Research Institut und der Ciposa SA entwickeln. Die Firma Ciposa mit Sitz im Kanton Neuenburg ist Spezialistin für die Mikromontage. In den letzten Jahren hat das Unternehmen für die Uhrenindustrie bereits mehrere Maschinen entwickelt, mit denen sich Material gezielt und richtig dosiert auftragen lässt.
Vorgehen
In dem Projekt verfolgen die Forschenden einen innovativen Ansatz, bei dem der Roboter durch manuelles Vorzeigen programmiert wird. Dafür zeichnet die Maschine die Bewegungen des/der Arbeiter*in auf und kombiniert diese Informationen mit Messdaten von verschiedenen Sensoren, um die erforderliche Präzision zu erreichen. Mithilfe von maschinellem Lernen soll der Roboter so in der Lage sein, in der jeweiligen Situation die richtige Strategie für das Auftragen der Farbe zu entwickeln.
