Forschungsprojekte

Montage- und Fabrikhallen visuell zu überwachen ist herausfordernd. Häufig sind die Lichtverhältnisse schlecht oder wechseln, Bereiche können verschmutzt sein und teils glänzende Maschinenteile bewegen sich laufend. Beim steirischen Automatisierungs- und Maschinenbauunternehmen Hage Sondermaschinenbau übernimmt aktuell das Personal die Sicherheitskontrollen, u.a. mithilfe von Vorhängeschlössern, die eingehängt werden müssen oder strategisch angeordneten Quittiertastern. Die Kontrollen sind allerdings zeitaufwändig und nicht gänzlich sicher. Mit dem VRVis möchte Hage diese Prozesse digitalisieren und Unfälle oder Verletzungen der Beschäftigten verhindern.

Anwesenheit von Personen automatisch feststellen

In diesem Test-before-invest-Projekt aus der Förderreihe des EDIH "AI5production" untersuchen die Partner, ob ein Kamerasystem mit Machine Learning kombiniert werden kann, um im Betriebsalltag zuverlässig und automatisiert Personen im Gefahrenbereich der Maschinen auszuschließen. Traditionelle Computer Vision ist in diesem Kontext oft wenig geeignet. VRVis und Hage Sondermaschinenbau wollen passende Kamerasysteme ermitteln und in Folge repräsentative Situationen simulieren und aufzeichnen. Damit wird das Forschungsteam unterschiedliche ML-Komponenten trainieren bzw. testen.

Umfassende Tests in variabler Umgebung

Wichtig ist, eine Funktionseinschränkung des ML-Modells auf die Trainingsdaten zu vermeiden (Overtraining). Das wollen die Projektpartner durch anschließende Tests unter variierenden Standortbedingungen bei Kunden überprüfen.