Fliegender Lieferservice für Bauteile

Helge Grund, FRAMOS

Gewerbliche Drohnen und Unmanned Aircraft Vehicles (UAV) etablieren sich mehr und mehr als Transport- und Aufklärungsmittel im Industrie-Einsatz indoor und outdoor. Neben den Flugeigenschaften sind für Unternehmen insbesondere die in Drohnen integrierten Embedded-Vision-Systeme und Big-Data-Analysen mit Deep Learning für eine Nutzung wichtig. Worauf kommt es bei visuell gesteuerte Drohnen im industriellen Alltag konkret an und welche Herausforderungen müssen Unternehmen beachten?

Drohnen übernehmen im industriellen und zivilen Umfeld zumeist Helikopteraufgaben. Sie bieten Zugang zu entlegenen Orten, sammeln Daten aus neuen Perspektiven und transportieren Kleinstgüter schnell und effizient. Amazon experimentiert mit der Paketauslieferung, Audi testet den werksinternen automatisierten Teiletransport und in der Landwirtschaft können Reifegrade und Ernteprozesse analysiert werden.

Pipelines und Industrieanlagen können aus der Vogelperspektive zeitsparend und kostengünstig inspiziert werden. Für Broadcasting und Entertainment bieten sich spannende Einsatzmöglichkeiten bei Sport- und Kulturveranstaltungen. Die Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsgebiete für Drohnen reichen von der Inspektion und Vermessung aus der Luft über den Intralogistik-Einsatz bis zur Inspektion von Industrieanlagen, Pipelines und Off-Shore-Parks.

Ausgefeilte Embedded-Vision-Systeme sind Basis und Kernstück gewerblicher Drohnen-Applikationen. Die visuelle Sensorik navigiert nicht nur um Hindernisse, sondern liefert mit aus Bilddaten extrahierten Informationen vor allem Datenfutter für die Bilderkennung und -analyse. Für alle Bild-Drohnen gelten bei der Entwicklung der integrierten Vision-Systeme ähnliche Herausforderungen: Alle Bauteile müssen möglichst klein und leicht sein. Für die Bildstabilisierung und eine hohe Bildqualität sollte neben einer kardanischen Aufhängung auch die Kamera selbst eine Stabilisierungsfunktion mitbringen. Da die Drohne im besten Fall ein autonomes System darstellt, müssen alle Schritte von der Bildaufnahme, -verarbeitung, -analyse sowie die weiterführende  Übertragung und Steuerung on board erledigt werden. Mithilfe von selbstlernenden Algorithmen kann die Drohne intelligent entscheiden und sich selbst steuern.

Für eine präzise und verlässliche Steuerung müssen alle Vorgänge in Echtzeit ablaufen. Die bildverarbeitungsgestützte Erfassung und Verarbeitung der visuellen Daten benötigt ein schnelles und leistungsstarkes Vision System.

Folgende Anforderungen muss das Bildverarbeitungssystem abdecken:
– Erreichung hoher Auflösungen und Bildraten
– Prozessieren hoher Datenmengen
– Ausreichend Speicherplatz
– Schnelle Schnittstellen für eine Übertragung ohne Latenzen
– Funktion unter rauen und wechselnden Bedingungen

Sensorfusion und Stereoskopie für hochwertige Rundum-Bilder sowie hyperspektrale Anforderungen erfordern zusätzliches Fachwissen. Je spezifischer die individuellen Anforderungen an die  Bildverarbeitung in der Drohne sind, desto wichtiger ist auch die Frage „Kaufen oder selbst bauen?“ Für die intelligente Bilddatenanalyse auf Basis von neuronalen Netzen und Algorithmen künstlicher Intelligenz wird zusätzliche Expertise benötigt.

Die Drohne der Zukunft ist ein sich selbstständig steuerndes und autonom entscheidendes Werkzeug. Für die Entwicklung oder den Kauf eines Embedded-Vision-Systems sowie die Zusammenstellung und Abstimmung der einzelnen Komponenten und Funktionen ist es daher wichtig, erfahrene Imaging Partner zur Seite zu haben. So können die Drohnen-Applikationen im wahrsten Sinne des Wortes erfolgreich abheben.

 

2017-12-27 Fliegender Lieferservice für Bauteile
undefined
Future Manufacturing