Fraunhofer-Projekt CAMStylus

Werkzeugbahnen im virtuellen Raum planen und skizzieren

Werkzeugbahnen für Zerspanprozesse in CAM-Systemen zu planen erfordert Expertenwissen. Viele Parameter müssen bestimmt und geprüft werden, um die Bahnplanung Schritt für Schritt zu optimieren. Im Projekt CAMStylus arbeiten die Beteiligten daran, diese Aufgabe zu vereinfachen – per KI-gestützter Virtual-Reality-Umgebung.

(Bild: Guido Flüchter/Fraunhofer-Institut IPT)

Werkzeugbahnen für CNC-Werkzeugmaschinen werden heute mithilfe von CAM-Software geplant, die eine Vielzahl an CAM-Parametern berücksichtigt. Diese Parameter geben dem CAM-System vor, wie die genaue Werkzeugbahn generiert wird, bevor der Werkzeugweg an die Maschinensteuerung übergeben wird. Je komplexer ein Bauteil ist, desto umfangreicher und auch fehleranfälliger ist die Beschreibung des Werkzeugpfades. Daher setzt eine gute CAM-Programmierung eine hohe Expertise voraus, denn nur sehr geübte und erfahrene Arbeitskräfte können das Ergebnis schnell und ohne zahllose aufwändige Iterationen richtig abschätzen. Häufiger müssen in mehreren Durchgängen viele verschiedene Parameter ausprobiert werden, bis das Werkzeug den optimalen Weg abfährt.

Diesen Aufwand möchte das Forschungsteam des Fraunhofer IPT gemeinsam mit seinen Industriepartnern reduzieren: Im Projekt CAMStylus arbeitete das Team daran, die Planung von Werkzeugbahnen in CAM-Systemen durch eine Virtual-Reality-Anwendung (VR) intuitiver zu gestalten. Die VR-Anwendung in Kombination mit speziell entwickelter Hardware erlaubt es den Anwenderinnen und Anwendern, Werkzeugbahnen durch Gestensteuerung dreidimensional zu beschreiben. Aus den erfassten Gesten errechnet das System dann die CAM-Parameter, die im CAM-System zur Berechnung der Werkzeugbahn verwendet werden.

Mit dem Stift in der Hand den Weg vorzeichnen

Das Fraunhofer-Team entwickelte dazu im ersten Projektabschnitt die VR-Umgebung und programmierte eine passende Software zum Tracking von Gesten, die die Bahnbewegungen beschreiben. Die Kombination aus Hard- und Software ermöglicht es, die Bewegungen sogenannter Trackingstifte zu erfassen, die ebenfalls im Projekt entwickelt wurden.

Damit aus den Daten des Bewegungs-Trackings die richtigen Informationen für die vorgesehene Werkzeugbahn abgeleitet werden können, setzt das Forschungsteam auf eine KI-Anwendung auf Grundlage neuronaler Netze, die anhand speziell designter geometrischer Körper für diese Aufgabe trainiert wurden. Eine Herausforderung bei der Softwareentwicklung war es, die CAM-Daten immer wieder mit den erfassten Daten des Trackingsystems abzugleichen, um für die späteren Berechnungen über eine verlässliche Datenbasis zu verfügen.

Voxeldarstellung zur Beschreibung der Gesten

Die VR-Anwendung nutzt einen Stereo-Bildschirm zur Erzeugung des 3D-Effekts. Mit dem Tracking-Stylus können die Gesten eingegeben werden. Die erfassten Positionen und Orientierungen des Eingabegeräts werden in Echtzeit in der VR-Anwendung dargestellt, sodass ein direktes Feedback zur eingegebenen Geste erfolgt. Im Anschluss rechnet das System die Daten in eine Voxeldarstellung um, aus der die künstliche Intelligenz die wesentlichen Merkmale der Geste erkennt. Die Software berechnet anhand der erkannten Merkmale dann die Werkzeugbahn. Diese kann, wie in konventionellen CAM-Systemen, dazu genutzt werden, um den Prozess zu simulieren, zu untersuchen und durchzuführen.

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