D-Vision korrigiert Bohrpositionen im Flugzeugbau

Ziel des Projekts DiCADeMA (Digital Cabin Architectures and Design for Manufacturing) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) ist es, den digitalen Faden von der Konstruktion bis in die Fertigung durchgängig zu spannen. Änderungen im Kabinendesign, etwa bei Sitzabständen und der damit verbundenen neuen Position der Gepäckfächer, werden direkt in den digitalen Konstruktionsdaten erfasst und automatisch in die Fertigungsplanung übernommen. Simulationen ermöglichen es, diese Varianten zu prüfen, bevor überhaupt ein physisches Bauteil entsteht. Sobald die digitale Validierung abgeschlossen ist, kann die Produktion unmittelbar starten.

Um diesen digitalen Prozess greifbar zu machen, wurde ein automatisiertes System zur Markierung von Bohrpositionen an einem Mock-up einer Flugzeugrahmenkonstruktion entwickelt. Hier arbeiten mehrere vernetzte Systeme Hand in Hand: Ein autonomer mobiler Roboter (AMR) fährt den Rahmen an und positioniert sich in der Nähe der Zielstelle. Auf ihm ist ein Leichtbauroboter montiert, der die Markiereinheit samt 3D-Kamera an die Aufnahmeposition bringt. Dort übernimmt die Ensenso-Kamera von IDS die Feinarbeit. Ein integriertes Manufacturing Execution System (MES) steuert alle Teilprozesse. 

Die Rolle der 3D-Kamera

Die eingesetzte Kamera, eine Ensenso N36, erfasst die Umgebung als dreidimensionale Punktwolke und gleicht diese mit den CAD-Daten des Flugzeugrahmens ab. Auf diese Weise lassen sich selbst kleinste Abweichungen zwischen dem Soll-Modell und der realen Geometrie erkennen. Aus diesen Daten berechnet das System präzise Korrekturwerte, die an das übergeordnete MES übermittelt werden. Die Kommunikation erfolgt dabei über eine standardisierte OPC-UA-Schnittstelle, die den reibungslosen und sicheren Datenaustausch zwischen Kamera, Roboter und Steuerungssystem ermöglicht. Das MES übersetzt die gewonnenen Informationen in konkrete Steuerbefehle für den Roboter, der daraufhin die Markierung der Bohrstelle ausführt. Der autonome Roboter erreicht eine Positioniergenauigkeit von rund fünf Millimetern5 mm. Damit kann die Aufnahmeposition für die Kamera kollisionsfrei erreicht werden.

Die Ensenso-Kamera wird zum wichtigen Bindeglied zwischen digitalem Entwurf und realer Fertigung: Sie erkennt lokale Geometrien, hier mehrere Nieten und die Fläche, auf der die Nieten gesetzt wurden, und vergleicht die erfassten Punktwolken mit den Referenzdaten aus dem CAD. Dieser Vergleich ist unter anderem mithilfe der Hand-Auge-Kalibrierung und einem iterativen Minimierungsverfahren möglich. Als Ausgabe wird eine Transformationsmatrix zur Verfügung gestellt, die die exakte Korrektur der Bohrposition beschreibt. Die Bohrposition wird mit dem Korrekturwert beaufschlagt und kann exakt gesetzt werden. Ein Arbeiter folgt dem Fahrzeug und bohrt das Loch direkt im Anschluss an der markierten Stelle. Dieser Vorgang wird für jeden Installationspunkt wiederholt, während Roboter und Mensch sicher in unmittelbarer Nähe zueinander arbeiten können.

Mit KI zur perfekten Nudel

Die industrielle Herstellung von Instantnudeln erfordert höchste Qualität bei gleichzeitig sehr hohen Produktionsgeschwindigkeiten. Moderne KI-basierte Bildverarbeitungssysteme erkennen hier selbst kleinste Defekte in Millisekunden und ermöglichen eine zuverlässige Inline-Inspektion unter realen Produktionsbedingungen.

Steve Zhu

Für den vorliegenden Anwendungsfall im Flugzeugbau ist eine kompakte Kamera mit sehr geringem Fokusabstand erforderlich, um den Weg von der Aufnahmeposition zur Bohrposition möglichst kurz zu halten. Dadurch bleibt eine hohe Genauigkeit erhalten und übermäßige Roboterbewegungen werden vermieden. Die Ensenso N36 bietet diese Eigenschaften.

Die Ensenso-N-Serie wurde speziell für den Einsatz unter anspruchsvollen Umgebungsbedingungen entwickelt. Dank ihrer kompakten Bauform lässt sie sich platzsparend sowohl stationär als auch mobil auf einem Roboterarm installieren. So eignet sie sich gleichermaßen zur 3D-Erfassung bewegter wie auch statischer Objekte. Der integrierte Projektor sorgt selbst bei schwierigen Lichtverhältnissen für eine kontrastreiche Textur: Er projiziert mithilfe einer Pattern-Maske mit zufälligem Punktemuster zusätzliche Strukturen auf die Objektoberfläche und ergänzt damit fehlende oder nur schwach vorhandene Merkmale. Alle Kameras sind ab Werk vorkalibriert und lassen sich daher schnell und unkompliziert in Betrieb nehmen.

Nutzen für die Fertigung und Ausblick

Der digitale Prozess bietet dem DLR gleich mehrere Vorteile. Durch die kameragestützte Ausrichtung steigen Präzision und Wiederholgenauigkeit deutlich. Gleichzeitig ermöglicht die durchgängige Datenerfassung eine lückenlose Dokumentation und Rückverfolgbarkeit der Arbeitsschritte. Montagepersonal wird entlastet, da der Roboter die zeitaufwendige Positionsbestimmung übernimmt, während die Fachkräfte sich auf den eigentlichen Montagevorgang konzentrieren können. Hinzu kommt eine Verkürzung der Produktionszeiten, da keine manuellen Messungen oder Nachjustierungen mehr notwendig sind.

Die Demonstration am Mock-up zeigt, welches Potenzial in der Kombination aus digitaler Prozesskette, Robotik und 3D-Bildverarbeitung steckt. In weiteren Projektschritten sollen die Genauigkeit des Systems und die Leistungsfähigkeit der Auswertungsalgorithmen noch näher untersucht werden. Dabei geht es nicht nur um die Kamera selbst, sondern auch um die Optimierung der mathematischen Verfahren, mit denen Soll- und Ist-Punktwolken abgeglichen werden.

Was heute im Flugzeugbau erprobt wird, kann künftig auch in anderen Industrien zum Einsatz kommen. Das System zeigt dabei eindrucksvoll, wie optische Sensorik und intelligente Software gemeinsam den Weg in eine neue Ära der Fertigung ebnen: vernetzt, effizient und auf den Punkt genau.