Bei der CAM-Programmierung werden mithilfe einer spezialisierten Software die Werkzeugbahnen für CNC-Werkzeugmaschinen geplant. Die Programmierer legen manuell eine Vielzahl an Prozessparametern fest, anhand derer die CAM-Software eine Werkzeugbahn berechnet und grafisch darstellt. Die CAM-Programmierer überprüfen nun, wiederum manuell, ob die berechnete Bahn für das gewünschte Ergebnis passend ist. Die Auswahl der Parameter sowie die Überprüfung der Werkzeugbahn obliegt derzeit den CAM-Programmierern und ist eine Frage der Erfahrung. Häufig müssen in mehreren Durchgängen viele verschiedene Parameter ausprobiert werden, bis die richtige Bahn erreicht wird – besonders dann, wenn die Programmierer noch nicht über viel Erfahrung verfügen. Das kostet viel Zeit.
Ziel im Forschungsprojekt »CAMStylus – Entwicklung einer KI-gestützten Virtual-Reality-Lösung für die intuitive Bedienung von Computer-Aided-Manufacturing-Systemen« ist es, die Planung der Werkzeugbahnen in der Software deutlich intuitiver zu gestalten und so zu erleichtern: Durch Gesten können die CAM-Programmierer künftig Werkzeugbahnen erstellen.
Dazu entwickeln die Projektpartner eine Virtual-Reality-Anwendung, mit der sich CAM-Systeme intuitiver bedienen lassen, sowie ein neuronales Netz, das mit Bildern von Handbewegungen trainiert wird, sodass es die korrekten Parameter für die optimalen Werkzeugbahnen findet. Die intuitive Bedienung erleichtert zudem die Qualifizierung neuer und unerfahrener Mitarbeitender, da sie nicht mehr sämtliche Details zu den verschiedenen Parametern der jeweiligen CAM-Software erlernen müssen. Auch erfahrene CAM-Programmierer profitieren vom CAMStylus-System, da sie mit der intuitiven Bedienung ebenfalls schneller die gewünschte Werkzeugbahn erreichen können.
Die Forscherinnen und Forscher des Fraunhofer IPT entwickeln im ersten Projektabschnitt eine VR-Umgebung und programmieren eine Software zum Tracking von Gesten, die die Bahnbewegungen aufzeigen. Dies ermöglicht es nicht nur, Bewegungen der Hand zu erfassen, sondern auch mit sogenannten »Trackingstiften«, die das Team zusätzlich zu der VR-Umgebung und der Software ebenfalls im Projekt entwickelt.
In der zweiten Projektphase baut das Forschungsteam ein neuronales Netz auf, das aus den Daten des Bewegungs-Trackings die richtigen Informationen für die vorgesehene Werkzeugbahn ableiten soll. Hier setzen die Projektpartner auf einen Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem das neuronale Netz anhand einer Vielzahl an Trainingsdaten und nachfolgender Bewertung des Ergebnisses lernt, eine vorher festgelegte Aufgabe zu lösen. Die Aufgabe besteht im CAMStylus-Projekt darin, aus den Bewegungsdaten des Programmierers die korrekten Parameter für eine gewünschte Werkzeugbahn ermitteln und für die Bahnplanung zu nutzen. Die geplante Bahn wird dann am Bildschirm grafisch dargestellt.
In dieser Projektphase gilt es, die Trainingsdaten zu generieren und ein neuronales Netz aufzubauen, das in der Lage ist, diese Aufgabe mithilfe der Trainingsdaten zu meistern. Der Erfolg des Trainings wird anschließend durch Tests validiert. In einem letzten Schritt werden die einzelnen Komponenten zu einem Gesamtsystem zusammengeführt, das aus der Software und dem Trackingstift besteht. Die Praxistauglichkeit des Gesamtsystems zeigt das Projektteam schließlich am Beispiel anwendungsnaher Demonstratoren.
Das Forschungsprojekt »CAMStylus – Entwicklung einer KI-gestützten Virtual-Reality-Lösung für die intuitive Bedienung von Computer-Aided-Manufacturing-Systemen« wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert.
Förderkennzeichen: 01IS22006D
DLR Projektträger – Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.