Die fortschreitende Automatisierung in der Fertigung (4.0) erfordert kosteneffiziente, intelligente optische Sensoren mit integrierter Objekterkennungsfunktion.
Ein solcher Sensor basierend auf neuartiger 3-D-Laufzeit-Multipixel-Technologie mit integrierter Objekterkennung wird derzeit entwickelt.
Mit dieser Technologie lassen sich verschiedene Industrieprozesse verbessern: Es können Defekte an Teilen auf einem Förderband erkannt werden (Qualitätskontrolle). Oder der Automatisierungsgrad kann erhöht werden, indem die Lage des Teils auf einem Förderband erkannt wird und ein Roboter so Teile in verschiedensten Lagen greifen kann.
Dank einer besseren und feineren Erkennung in 3-D können mehr unterschiedliche Produkte auf derselben Produktionsstrasse gefertigt werden, als dies aktuell möglich ist. Damit können die Losgrössen reduziert und die Effizienz und Flexibilität gesteigert werden.
Heute sind vor allem eindimensionale Erkennungstechniken mit Lichtstrahl-/Schranke im Einsatz. Diese können lediglich erkennen, ob ein Teil auf einem Förderband ist. Mit 3D-TOF kann man zusätzlich die Form, Grösse und Lage des Teils erkennen und individuell ansteuern. Dies erhöht den Effizienzgrad in der Fertigung.
Als Projektresultat soll eine Technologieplattform mit einem Prototyp entstehen, der vielfältige Einsatzmöglichkeiten auch ausserhalb der Industrie bietet. So könnte die Kameratechnik benutzt werden, um das Einhalten von Distanzregeln in einer Pandemie im öffentlichen Raum sicherzustellen. Oder in der Orthopädie oder Prothetik könnten genaue Aufnahmen eines Amputationsstumpfs gemacht werden, um eine Prothese genauer anpassen zu können. Im medizinischen Bereich kann ein Operationsfeld dreidimensional erfasst werden, um Eingriffe präziser vornehmen zu können.
Der Vorteil der Erfassung mit 3D-TOF gegenüber herkömmlichen 3-D-Scanmethoden liegt darin, dass das Bild sehr schnell mit einer einzigen Aufnahme erzeugt wird und das Bild sehr genau ist. Herkömmliche 3-D-Scanner tasten das Objekt Zeile für Zeile ab und benötigen dafür sehr viel Zeit und sind ungenau, da Bewegungen im Objekt während der Aufnahme zu Verzerrungen führen.
