Jede Maschine besitzt Signallampen, wodurch angezeigt wird, in welchem Zustand die Maschine sich momentan befindet. Mit Hilfe von Ethernet-Kameras werden diese Signallampen beobachet.
Der Stream von Bilder wird an die Software gesendet, welche diese verarbeitet und durch einen Algorithmus zeigt, welche Lichter blinken, ein- oder ausgeschaltet sind.
Mittels Konfiguration jeder Maschine ist es möglich, diese Signale in Zustände zu übersetzen und das mit dem Auftrag an das Leitsystem zu senden.
C#, ASP.NET, IoT, Bildverarbeitung, Machine Learning, Modulares System
Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Anbindung von bestehenden CNC-Maschinen, Drehbänken und weiteren Bestandesmaschinen der Kunden von Erowa an das Leitsystem zu ermöglichen.
Maschinenzustände sollen mittels Ethernet-Kameras und Bildverarbeitung oder Machine-Learning (ML) visuell ausgelesen werden. Um die Daten mehrerer Kameras abzuholen, temporär zu speichern und
ans Leitsystem weiterzugeben, und Nutzenden die Eingabe von Informationen zum jeweiligen Auftrag per Tablet zu ermöglichen, soll ein Windows-basierter Web-Service entwickelt werden.
Die Firma Erowa stellt mechatronische Systeme und Software her, um die Prozesse und die Handhabung von Werkstücken rund um die spanabhebende Fertigung präziser Teile zu optimieren,
zu flexibilisieren und zu automatisieren. Ein Leitsystem vor Ort hat die Aufgabe, Fertigungsprozesse vollautomatisch abzubilden und zu steuern. Kleine Losgrössen (ca. 1-100 Stück)
werden im 24/7 Betrieb, mit möglichst wenig Personal gefertigt. Die Leitsystemsoftware steuert Beladeroboter und Bearbeitungsmaschinen und kommuniziert optional mit
RFID Identifikationssystemen sowie einem ERP System. Ein Dashboard bietet zudem Monitoring und Reporting. Zusätzlich sollen manuell betriebene Maschinen zukünftig an
das Leitsystem rapportieren und darüber überwacht werden.
Im Projekt 5 wurde bereits eine Lösung für die Erowa AG erarbeitet, bei welcher mithilfe eines Mikrocontrollers die elektrischen Signale der Signalleuchten einer
Maschine verarbeitete und rapportierte.
Der Zustand, in welchem sich die Maschine befindet, wird durch eine Netzwerkkamera beobachtet. Diese verfügt über ein offenes Protokoll wie RTSP, und kommuniziert darüber
mit der Software. Für die Ermittlung der Lichtzustände werden zwei Algorithmen verwendet. Einer verwendet Bildverarbeitung und der andere Machine Machine-Learning. Diese ermitteln den momentanen Zustand
und mit Hilfe eines weiteren Algorithmus wird erkannt, ob ein Licht blinkt, an oder aus ist.
Durch einen Webservice kann der Auftrag sowie Eigenschaften des Werkstücks eingeben werden und Zustände, die nicht über die Signallampen erkannt werden, manuell gesetzt werden
Die Software verwendet Plugins für die Lichtzustandsermittlung und die Anbindung von Datenquellen / Kameras. Neue Implementierungen können dadurch ohne Veränderung der Basissoftware
hinzugefügt werden.
Erowa AG, Knutwilerstrasse 3, 6233 Büron,
