08.02.2021

Smarte Algorithmen: Wie Roboter lernen Textilien zu verarbeiten

In der TU Wien lernen Roboter gerade den Umgang mit weichen, verformbaren Materialien. Eine sensitive Arbeit, die bisher den Menschen vorbehalten war. Erste Erfolge könnten nicht nur einen Durchbruch in der Textilindustrie einläuten. 

Wie lässt sich ein weiches Stück Kunststoff auf einen Schuh kleben, so dass es sich der Schuhform anpasst? Wie lassen sich Textilien straff und faltenfrei auf Oberflächen drapieren, um dann vernäht oder verklebt zu werden? Für uns Menschen ist das ein leichtes, weil wir Fingerspitzengefühl haben. Für Roboter sind diese Aufgaben nach wie vor schwierig. Daher ist überall dort, wo in der Industrie weiche, verformbare Materialien (zum Beispiel Leder, Stoffe, Folien oder technische Textilien) verwendet werden, immer noch viel Handarbeit notwendig. Ein Umstand, der sich bald ändern könnte, glaubt man den neuesten Entwicklungen der TU Wien. 

Auch in der Automobilindustrie ein Thema

„Das Problem kennt man aus unterschiedlichen Bereichen der Industrie“, sagt Prof. Andreas Kugi, Vorstand des Instituts für Automatisierungs- und Regelungstechnik an der TU Wien und Leiter des Centers for Vision, Automation and Control am AIT. „In der Schuh- und in der Textilindustrie hat man mit Werkstoffen zu tun, die sich allein aufgrund der Schwerkraft verformen. Das macht die Verarbeitung äußerst schwierig. Auch in der Automobilindustrie spielt das eine wichtige Rolle, etwa bei der Herstellung des Interieurs aus Leder oder Textilien, beispielsweise eines Armaturenbretts.“ 

Ausgefeilte Algorithmen kontrollieren maschinelle Kraft

„Wir Menschen sind ungeheuer flexibel – wir koordinieren mühelos unser Sehvermögen mit unserer Fingerfertigkeit, wir können uns an unterschiedliche Materialien, Formen und Strukturen anpassen. Etwas Ähnliches einer Maschine beizubringen, ist eine große Herausforderung“, sagt Kugi.

Möglich wird es mit ausgefeilten Algorithmen, die in den Teams an der TU Wien und am AIT Austrian Institute of Technology entwickelt wurden: Die Arbeitsschritte werden präzise vorausgeplant – man berechnet nicht nur, an welchen Punkten ein Kontakt zwischen Roboter und Werkstück stattfinden soll, sondern auch in welcher Richtung und mit welchem Kraftaufwand. Gleichzeitig wird vorherberechnet, wie sich die Form des verwendeten Materials dabei ändern wird. 

© Th. Blazina
Prof. Andreas Kugi, Vorstand des Instituts für Automatisierungs- und Regelungstechnik an der TU Wien und Leiter des Centers for Vision, Automation and Control am AIT

© Christian Hartl-Nesic
Der beklebte Hase ist eine erste Demonstration. 

Faltenfreies Drapieren oder Kleben wird möglich

„Unsere Methode ist extrem flexibel“, sagt Christian Hartl-Nesic vom Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik. „Wir haben die entwickelte Methode demonstriert, indem wir ein komplexes 3D-Objekt mit unterschiedlichen Krümmungen – einen Hasenan exakt vorgegebenen Stellen mit langen (gekrümmten) Streifen automatisiert faltenfrei bekleben. Aber man könnte dieselben Algorithmen und Methoden auch für ganz andere Anwendungen nutzen, etwa um den Roboter auf dreidimensionalen Oberflächen genau vorgegebene Schnitte setzen zu lassen, oder ein gekrümmtes 3D-Objekt mit einer aufgesprühten Materialschicht zu versehen, die an jedem Ort genau die richtige Dicke hat.“

Der nächste Schritt: Automatisierung für Kleinserien

Nicht alle Aufgaben können Maschinen ganz allein übernehmen: Die Gruppen an der TU Wien und am AIT Austrian Institute of Technology entwickelten auch Methoden, mit denen Mensch und Maschine besser zusammenarbeiten können. Der Mensch kann die Maschine gezielt führen und diese lernt dabei das richtige Verhalten. „So kann Automatisierung auch für Kleinserien sinnvoll werden, wo es sich bisher aufgrund des großen Programmieraufwandes nicht gelohnt hätte, die Maschinen eigens anzupassen“, sagt Tobias Glück, Leiter der Forschungsgruppe Complex Dynamical Systems am AIT. Dazu ist es notwendig, fortgeschrittene Methoden der Umgebungserkennung, der automatisierten Planung sowie Greiftechnologien zu entwickeln und diese synergetisch für die spezifischen Anforderungen zu kombinieren.

 

Quelle: TU Wien

© Stefan Flixeder
Nicht alle Aufgaben können Maschinen ganz allein übernehmen.