Das additive Fertigungsverfahren Binder Jetting erlebt eine Renaissance. Beim Binder Jetting wird ein flüssiges Bindemittel selektiv aufgetragen, um Pulverteilchen Schicht für Schicht zu verbinden, wobei am Ende des Druckvorgangs, die Teile in einem zerbrechlichen, grünen Zustand sind. Danach wird in den nächsten Bearbeitungsschritten der Grünling von Pulverresten befreit und anschließend in verschiedenen Öfen unter kontrollierter Atmosphäre ausgehärtet und gesintert. Für ein bestmögliches Ergebnis der Oberflächenqualität ist es von höchster Wichtigkeit, den Grünling vor der Wärmebehandlung restlos von anhaftendem Metallpulver zu reinigen. Dieser Arbeitsschritt wird derzeit vollständig manuell mit einer Druckluftspritze durchgeführt und ist damit ein relevanter Zeitfaktor in der Kette der Nachbearbeitungsschritte. Zusätzlich ist dieser manuelle Schritt anfällig für verschiedene Fehler, wie bspw. das Übersehen von Pulverresten sowie der mechanischen Beschädigung des Grünlings durch nicht belastungsgerechte Handhabung (Kippen, Ablegen). 
Um den Arbeitsschritt des Entpulverns schneller, zuverlässiger und sicherer zu gestalten, wird in dem vorliegenden FuE-Projekt eine roboterarm-assistierte Entpulverungskabine entwickelt, die den gesamten Teilprozess automatisiert und reproduzierbar abbildet. In diesem Kontext erforscht die TU Ilmenau Ansätze zur Berechnung von Bewegungsprofilen aus den CAD-Daten der Bauteilgeometrie.

Die Förderung erfolgt durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz im Rahmen des Programms „Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)“.
Förderkennzeichen: 16KN108930
Laufzeit: 01.10.2023 - 30.09.2025

Verbundprojekt: Intelligentes Inspektionssystem für Schutzlacke auf elektronischen Baugruppen

Projekt-Nr.: 2024 VFE 0099

Teilprojekt: Entwicklung eines intelligenten Verfahrens für die Erhöhung der örtlichen Auflösung bei der Schichtdickeninspektion  - Intellischicht 

Ziel des Vorhabens ist die zerstörungsfreie Schutzlackprüfung auf elektronischen Baugruppen. Hierfür sollen verschiedenen konfokale optische Sensorprinzipien (Punktmessung) untersucht und für den speziellen Einsatz in der Elektronikindustrie optimiert werden. Angestrebt wird bei dem Forschungsprojekt eine Unsicherheit der Schichtdickenmessung kleiner 1μm. Aus dem Grund einer flächigen Charakterisierung des Prüflings werden Simulationsansätze auf Basis der Schutzlackeigenschaften entwickelt und optimiert, die schwierige Prüfsituationen bewältigen können.

Förderprogramm: Förderprogramm des Freistaats Thüringen zur Förderung von Forschung, Technologie und Innovation (FTI)
Richtlinie FTI-Thüringen Technologie vom 19.02.2024

Fördergegenstand: Forschungs- und Entwicklungsvorhaben - FuE-Verbundvorhaben

Das vom Freistaat Thüringen geförderte Vorhaben wurde durch Mittel der Europäischen Union im Rahmen des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) kofinanziert.

Ausgehend vom gemeinsamen Gesamtziel des Innovationsbasisprojekts „MoSys“, der Entwicklung und Evaluierung neuartiger multimodaler Bildgebungssysteme (siehe Verbundvorhabenbeschreibung MoSys), die insbesondere durch die Entwicklung verschiedener Module und deren Verknüpfung zu verschiedensten Sensoren das Erschließen von System- und Applikationsmärkten in bisher ungekannter Qualität ermöglichen, müssen relevante Module zur Realisierung und Verknüpfung ausgewählter Systemtechnologien von ausgewählten Partnern erarbeitet werden. Die Entwicklung grundsätzlicher Methoden und die Realisierung der technischen Grundfunktionalität der zu entwickelnden Systeme werden im Innovationsbasisprojekt IP erarbeitet.

Die TU Ilmenau adressiert unter Einbringung ihrer Bildverarbeitungs- und KI-Kernkompetenzen sowie der Erkenntnisse bei Entwicklung, Umsetzung und Anwendung von Methoden und Algorithmen zur Sensor-/Systemcharakterisierung der letzten Jahrzehnte hier insbesondere komplexe softwareseitige und algorithmische Aufgabenstellungen im Verbund sowie die Erforschung und Entwicklung grundlegender Methoden zur multimodalen Datenanalyse, wie neuartige Methoden für:

• multispektrale und multisensorielle Kalibrier- und Korrekturverfahren,
• multimodale echtzeitfähige Datenverarbeitung, -und -fusion sowie
• eine multimodal angepasste und optimierte KI-Algorithmik.

Ergänzend dazu entwickelt die TU Ilmenau grundlegende Methoden zur Sensorcharakterisierung von im Vorhaben durch andere beteiligte Partner entwickelten Sensoren.

Im Rahmen des TUI-Teilvorhabens „MoDa“ ist die TUI an der Realisierung verschiedener, nachfolgend genannter und in der Verbundvorhabenbeschreibung aufgeführter Softwaretechnologie-Module zur Datenverarbeitung und Datenanalyse maßgeblich beteiligt: M12 – FPGA: FPGA-basierte Datenvorverarbeitung für mehrere Detektoren, M14 – Kalibrierbaukasten: Methodenbaukasten zur Kalibrierung und Datenfusion multimodaler Sensoren und M15 – Datenanalyse / KI: optimierte KI-Algorithmik für die Anwendung auf hochdimensionalen multimodalen und multispektralen Daten.

Die zu entwickelnden grundlegenden algorithmischen und softwaretechnologischen Lösungen sind für alle im RUBIN-AMI-Verbund geplanten Systeme und Demonstratoren von hoher Relevanz, gehören zum elementaren Bestandteil des Verbundes und haben daher nachhaltigen Einfluss auf die Realisierung eines erfolgreichen Projektabschlusses.

Bewilligungszeitraum: 01.04.2022 bis 31.08.2025

Gefördert durch das Bundesministerium Forschung, Technologie und Raumfahrt, Förderkennzeichen 03RU1U151C

Projekträger Jülich, Forschungszentrum Jülich

Das Projekt „MoWert“ zielt auf die Entwicklung zweier Systeme zur multispektralen multimodalen Datenanalyse von Wertstoffen ab. Dabei soll ein System zur Datenanalyse und Sortierung von Kunstsoffgebinden und ein System zur Sortierung von Bauschutt entwickelt werden. Diese ermöglichen eine ressourceneffiziente Nutzung von Wertstoffen. Sowohl die Wertstoff-Rücknahme, als auch die automatische Güteüberwachung werden in dem Projekt berücksichtigt.

Durch die Kombination verschiedener Kamerasysteme, welche zusammen vom VIS bis in den MWIR Bereich reichen, und 3D-Kameras soll eine Synergie in der Informationserfassung erreicht werden, mit deren Hilfe komplexe, vielseitige Erkennungsaufgaben mit hoher Erkennungsrate gelöst werden können. Für diese Erkennungs- und Analyseaufgaben sind ausführliche Voruntersuchungen notwendig um eine applikationsspezifische Anpassung und Optimierung von Datenanalysealgorithmen durchzuführen. Dazu zählen angepasste neuartige Methoden für die multispektrale und multisonsorielle Kalibrierung für die multimodale Echtzeitdatenverarbeiung und Mekrmalsanalyse zur Auswahl informationsreicher Merkmale im Beriech der Textur-, Form- und Spektralmekrmale. Zur optimalen Informationsnutzung wird die Notwendigkeit von multimodaler Datenverbesserung und Datenfusion ebenfalls untersucht und in die Systeme integriert.

Zur ausführlichen Analyse gehören neben der Kalibrierung und Merkmalsauswertung auch der Aufbau einer Sammlung multispektraler Materialcharakteristiken für Bauschuttrezyklate und Kunststoffmaterialien. Zur Erkennung sollen moderne KI-Algorithmen für die Analyse und Klassifikation von mehrdimensionalen, multispektralen, mutlimodalen Daten entwickelt werden.

Projektpartner: Fraunhofer IOF, AIM Micro Systems GmbH, Steinbeis Qualitätssicherung und Bildverarbeitung GmbH, Vision & Control GmbH, Zentrum für Bild- und Signalverarbeitung (ZBS) e.V., 3plusplus GmbH, LUCAS instruments GmbH

Fördermittelgeber: Bundesministerium Forschung, Technologie und Raumfahrt

Förderkennzeichen: 03RU1U152C

Projektlaufzeit: 01.09.2022 - 31.08.2025

Für die Vorbereitung des Förderprojekts "Schwarmbasierte Robotik- und Automatisierungstechnologien für den Waldumbau" liegen erste Ideenkonzepte vor die den Waldumbau zum Teil automatisieren sollen. Im Rahmen des beantragten Innovationsgutscheins soll dieser Verbundantrag weiterentwickelt werden. Hierbei soll eine Verbundvorhabenbeschreibung ausgearbeitet, geeignete Partner evaluiert und integriert werden. Die zu entwickelnde Verbundvorhabenbeschreibung soll sich inhaltlich an den Vorgaben des Förderträgers orientieren.

Das Verbundvorhaben Robotik- und Automatisierungstechnologien für den klimaresilienten Waldumbau (RAUTE) beinhaltet das Teilvorhaben Navigation und Sensorkonzept für den roboterbasierten klimaresilienten Waldumbau (NAVSENS).

Das Ziel im Rahmen des Teilvorhaben NAVSENS ist es eine Konzeptstudie für die Navigation und Sensorik für eine Automatisierung im klimaresilienten Waldumbau zu entwerfen, welche ein nachgelagertes Umsetzungsprojekt definieren soll. Im Fokus steht dabei eine Analyse des aktuellen Standes der Technik und Defizite zu erkennen. In einem mehrstufigen Prozess wird eine Problemanalyse des klimaresilienten Waldumbaus durchgeführt, theoretische Vorarbeiten des roboterbasierten klimaresilienten Waldumbaus betrachtet sowie vorangegangene Arbeiten zum klimaresilienten Waldumbau evaluiert. Die Navigation in unbekanntem Gebieten, in denen keine GPS-Lokalisierung möglich sein könnte bildet neben der Bodenverdichtung im Wald eine weitere Herausforderung. Dies verdeutlicht die Relevanz von Verfahren der automatisierten Wegplanung in schwierigem Gelände aus multimodalen Sensorinformationen. Diese Informationen sollen ebenfalls genutzt werden können, um eine Berechnung des idealen Pflanzortes vorzunehmen. Für die Dokumentation des Pflanzvorganges werden ebenfalls Konzepte erarbeitet, um eine Protokollierung von geeigneten Statistikdaten für den Anwuchserfolg zu erhalten. Die Analyse von Techniken sowie Methoden für die Bestandspflege mit minimalem invasivem Aufwand wird ebenfalls konzeptionell untersucht.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Hauptziele in diesem Teilvorhaben die Erarbeitung einer sensorbasierten Navigation des Roboters sowie die sensorbasierte Bestimmung des Pflanzortes im Abgleich mit bereits existierendem Expertenwissen sind. Außerdem wird die Überwachung des Pflanzvorganges und die multimodale Bestimmung der Begleitvegetation sowie Methoden zur Entfernung konzeptionell geklärt. Eine Strategie für die Dokumentation und Überwachung der roboterbasierten Bestandspflege wird zusätzlich entworfen.

Dieses Verbundvorhaben wird durch die Fördermaßnahme WIR! – Wandel durch Innovation in der Region unterstützt und ist dem Bündnis Holz-21-Regio angegliedert.

Projektpartner: TU Ilmenau (Fachgebiet Biomechatronik), Fachhochschule Erfurt, Hohe Tanne GmbH
Bewilligungszeitraum: 01.07.2025 bis 30.06.2026

Gefördert vom: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt
Förderkennzeichen: 03WIR3613A
Projektträger Jülich | Forschungszentrum Jülich GmbH

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung von KI-Werkzeugen, die zur chemisch-mineralogischen Klassifikation von Baumaterialen angewendet werden können, welches ein essenzieller Schritt in der Qualitätskontrolle und -sicherung von Baustoffen, in der Sortierung oder beim Recycling ist. Dabei sollen die Vorteile der LIPS-Technologie (Laserinduzierte Plasmaspektroskopie), welche zwar einen chemischen Fingerabdruck der Proben ermöglicht, jedoch nicht echtzeitfähig und mit sehr hohen Arbeitsschutzauflagen verbunden ist, mit der echtzeitfähigen, jedoch chemisch unsensibleren Hyperspektraltechnologie verbunden und durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens, unter anderem auch neuronaler Netze und der statistischen Datenauswertung miteinander fusioniert werden. Da besonders in realen Anwendungsfällen die Datenerhebung aufwändig ist und Daten sehr unterschiedlicher Natur sind, ist die Entwicklung weiterer ergänzender Konzepte zur Datenaugmentierung notwendig. Die neu entwickelten Verfahren können zukünftig auch für Untersuchungen an anderen Bauteilen, Baustoffen, Oberflächen und Strukturen aus heterogenen Materialien genutzt und weiterentwickelt werden. Somit ist die geplante Fusion der Sensorik in Verbindung mit KI universell und lässt sich schnell an andere Aufgabenstellungen anpassen.

Fördermittelgeber: Thüringer Aufbaubank (TAB)
Gefördert durch den Freistaat Thüringen aus Mitteln des Europäischen Sozialfonds Plus.
Projektpartner: Institut für Angewandte Bauforschung Weimar gGmbH (IAB), Materialforschungs- und -prüfanstalt an der Bauhaus-Universität Weimar (MFPA)
Förderkennzeichen: 2023 FGR 0088
Laufzeit: 01.01.2024 – 31.12.2026

Verbundprojekt: Smartes Bildverarbeitungssystem für KI-basierte Qualitätschecks für kontinuierliche industrielle Produktionsprozesse  

Projekt-Nr.: 2024 VFE 1003566

Teilprojekt: Generative TPU KI Netzwerke für das maschinelle Sehen in der Qualitätssicherung -PUKINet- 

Im Projekt PUKI Net sollen verschiedene Methoden zur Datenaugmentierung untersucht werden und mit Hilfe einer Plausibilitätsprüfung eine applikations-spezifische Auswahl geeigneter Datenaugmentierungsmethoden teilautomatisiert werden. Dazu soll neben der algorithmischen Umsetzung von Augmentierung und Plausibilitätsprüfung auch ein Leitfaden zur Nutzung des Verfahrens entstehen. Durch den Einsatz von TPUs soll die Prozessgeschwindigkeit im Vergleich zur Verwendung von CPUs erhöht werden.

Förderprogramm: Förderprogramm des Freistaats Thüringen zur Förderung von Forschung, Technologie und Innovation (FTI)
Richtlinie FTI-Thüringen Technologie vom 19.02.2024

Fördergegenstand: Forschungs- und Entwicklungsvorhaben - FuE-Verbundvorhaben

Das vom Freistaat Thüringen geförderte Vorhaben wurde durch Mittel der Europäischen Union im Rahmen des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) kofinanziert