Ziel dieser Arbeit ist die Auslegung und Validierung einer bildgestützten Optimierung von Laser-Flachbettmaschinen zur Vermeidung verkippter Teile. Es werden drei verschiedene Ansätze zur visuellen Detektion der Auflagen vorgestellt und darauf aufbauend erörtert, inwiefern eine Änderung der Schachtelung der zu produzierenden Teile zu Effizienzsteigerungen genutzt werden kann. The aim of this work is the design and validation of an image-based optimization of laser flatbed cutting machines to avoid tilted parts. Three different approaches for the visual detection of the slats are presented and, based on this, it is discussed to what extent a change in the nesting of the parts to be produced can be used to increase efficiency.
Aktualisiert: 2022-01-27
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Obwohl das Laserschneiden von Metallen ein etabliertes Verfahren ist, besteht ein erhebliches Verbesserungspotenzial hinsichtlich verschiedener Anforderungen an die fertigende Industrie. Dieses wird identifiziert und anschließend wird gezeigt, wie Verbesserungen mithilfe von maschinellem Lernen erzielt werden könnten. Als Grundlage dafür dient eine Datenbasis, die die verwendeten Prozessparameter, RGB-Bilder, 3D-Punktwolken und verschiedene Qualitätsmerkmale von fast 4000 Schnittkanten enthält. Although laser cutting of metals is a well-established process, there is considerable potential for improvement with regard to various requirements for the manufacturing industry. First, this potential is identified and then it is shown how improvements could be made using machine learning. For this purpose, a database was generated. It contains the process parameters, RGB images, 3D point clouds and various quality features of almost 4000 cut edges.
Aktualisiert: 2022-01-20
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