Machine Learning im Wartungs- und Reinigungsprozess von Lackierpistolen

Das von mediaman entwickelte System erkennt den aktuellen Zustand der Lackierpistole und gibt dem Anwender entsprechende Anweisungen. Es besteht aus zwei Teilsystemen: einem Objektdetektor und einer Zustandserkennung. Der Objektdetektor erkennt die verschiedenen Komponenten der Lackierpistole im Kamerabild und berücksichtigt dabei deren Position und Größenverhältnisse, um sicherzustellen, dass sie korrekt montiert sind. Die erkannten Zustände werden an die Zustandserkennung weitergeleitet, die den aktuellen Reinigungsschritt bestimmt und dem Nutzer entsprechende Anweisungen auf dem Bildschirm anzeigt. Die Objekterkennung basiert auf einem Convolutional Neural Network (CNN), das durch Transfer Learning an die spezifische Aufgabe angepasst wurde. Das Training erfolgt durch überwachtes Lernen mit annotierten Bildern. Das System wird in Python ausgeführt und verarbeitet Live-Bilder von der Webcam des Computers.

Machine Learning ist eine zukunftsweisende Technologie für Unternehmen. Einmal trainierte Systeme können leicht an ähnliche Szenarien angepasst werden und profitieren von kontinuierlichem Nutzerfeedback. Eine mögliche Weiterentwicklung könnte die Integration in Augmented-Reality-Brillen sein, um Anweisungen und Objekterkennung direkt sichtbar zu machen. Dies würde auch Anwendungen in der Logistik und Qualitätssicherung zur automatischen Erkennung von Objekten oder Fehlern ermöglichen, was zu weniger Fehlern, kürzeren Einarbeitungszeiten und besseren Arbeitsergebnissen führt.

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