Deutsch (DE) 
English (EN) 
Automatisierte Werkzeugerkennung und -vermessung basierend auf KI und 3D-Bildverarbeitung
Nahtloses Zusammenspiel von 2D/3D und KI
für intelligente Werkzeugerkennung in der Box
Die automatisierte Werkzeuginspektion gewinnt in der modernen Fertigung zunehmend an Bedeutung. Mit dem Toolfinder bietet Ziegelbauer eine intelligente Lösung zur präzisen Werkzeugerkennung mittels KI, Deep Learning und 3D-Bildverarbeitung – eine zukunftssichere Antwort auf steigende Anforderungen an Effizienz und Qualität.
In enger Zusammenarbeit entstand der Toolfinder - ein kompaktes, hochpräzises System das moderne Kameratechnologie mit intelligenter Bildverarbeitung kombiniert.
Herzstück der Lösung sind 8 leistungsstarke GigE Farbkameras mit hochauflösenden Objektiven, die eine präzise und schnelle Identifikation verschiedenster Werkzeuge ermöglichen.
Funktionsweise der Erkennungseinheit
- Die Werkzeuge werden in Trays mit variierenden Durchmessern eingelegt.
- Das System erkennt Werkzeugdurchmesser im Bereich von 6 mm bis 40 mm sowie Werkzeughöhen bis 180 mm.
- Für besonders lange Werkzeuge kann das Kameramodul um 90 mm nach oben verfahren werden, wodurch auch Längen von 90 mm bis 180 mm zuverlässig erfasst werden.
- Der Messbereich von 200 x 400 x 90 mm wird durch 8 Kameras abgedeckt, die mit Hilfe eines Halcon Stereo-Modells exakt kalibriert sind.
- Überlappende Sichtfelder von vier Kamera-Paare gewährleisten eine vollständige Erfassung der Werkzeuge und verhindern Verdeckungen (Okklusionen).
- Eine geschlossene Lichtkammer mit diffusen Leuchtflächen sorgt für eine gleichmäßige Ausleuchtung, auch bei stark reflektierenden Werkzeugoberflächen.
Softwarekomponenten & Bildverarbeitung
Die Anwendung basiert auf der leistungsstarken Bildverarbeitungsbibliothek HALCON von MVTec. Die vollständige Softwareentwicklung – von der Kameraintegration über die Kalibrierung, Stereo-Rekonstruktion, 3D-Verarbeitung bis hin zur finalen Visualisierung – wurde durch phil-vision realisiert. HALCON erwies sich dabei als äußerst vielseitiges Werkzeug und die ideale Plattform für diese technisch anspruchsvolle Aufgabe.
- Mittels Deep Learning Object Detection werden die Werkzeugspitzen in den Bildern aller vier Kamera-Paare erkannt. Positionen, die in mindestens drei Kamerabildern übereinstimmen werden farblich hervorgehoben
- Die Werkzeughöhe wird über die mittlere Höhe des Werkzeugkopfes bestimmt.
- Im Anschluss folgt eine 3D-Rekonstruktion
- Eine Deep Learning Klassifikation kategorisiert die Werkzeuge aktuell in sieben Typen.
- Parallel dazu erkennt ein weiteres trainiertes Deep Learning Modul das Vorhandensein von Kühlkanälen.
Effizienzsteigerung durch den Toolfinder
Durch die Integration des Toolfinders erzielt Ziegelbauer spürbare Effizienzgewinne in der Produktionslogistik. Die automatisierte Objekterkennung und präzise Vermessung der Werkzeuge reduzieren den Zeit- und Ressourcenaufwand erheblich. Gleichzeitig werden manuelle Eingriffe und potenzielle Fehlerquellen im Erfassungsprozess auf ein Minimum reduziert – ein entscheidender Schritt hin zu einem durchgängig automatisierten, fehlerresistenten Prozessfluss in der internen Logistik. Dank KI-gestützter Algorithmen bietet die System nicht nur höchste Messgenauigkeit, sondern auch Zukunftssicherheit und technologische Skalierbarkeit. Nach rund einem Jahr erfolgreichem Einsatz in der Prototypenphase wird der Toolfinder nun erstmals einem breiterenn Kundenkreis präsentiert.
Max Ziegelbauer über die Zusammenarbeit mit phil-vision: „Die Zusammenarbeit mit phil-vision ist hervorragend – schnell, unkompliziert und auf Augenhöhe. Wir haben jederzeit einen kompetenten Ansprechpartner zur Seite, der Herausforderungen zügig aufgreift und passende Lösungen realisiert. Umso mehr freuen wir uns, den Toolfinder auf der automatica in München erstmals als innovatives Beispiel für die Integration von Bildverarbeitung in Werkzeugmaschinen einem breiten Fachpublikum vorstellen zu dürfen.“
