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Challenge:
Manufacturing Image Processing

Intro

Als Ergebnis dieser Herausforderung soll eine Anwendung realisiert werden, die einen Videobildstrom einer vorhandenen Kamera neben dem Schneideinsatz einer Horizontaldrehmaschine analysiert. Die Wendeschneidplatte einschließlich des Schneidprozesses selbst wird von oben in der Nähe des Werkzeugs erfasst. Die Verarbeitungssoftware sollte auf einem Raspberry Pi-Gerät oder ähnlichem laufen. Die Eingabe der Vorrichtung wird der Strom selbst sein. Die erwartete Ausgabe der Vorrichtung ist ein einziges Signal bei jedem Schneidwerkzeugeinsatzwechsel und ein sich wiederholendes Signal für die aktuelle Spanform. Das Signal wird über das MQTT-Protokoll an einen Server gesendet.

Das Problem

  • Die Dokumentation des Schneidplattenwechsels bei der Schwerzerspanung ist bisher ein manueller Prozess und leidet unter der zeitlichen Genauigkeit.
  • Die Definition der Spanform (Flussspan, diskontinuierlicher Span usw.) ist ebenfalls ein manueller Prozess und basiert auf einer subjektiven Clusterbildung.
  • Die tatsächlichen Spanformen des Prozesses sind noch nicht dokumentiert.

Keywords

Software; Video Stream / Bildverarbeitung; On Premises; RaspberryPi; Werkzeugwechsel-Identifikation, MQTT

Challenge Owner

Siemens Energy konzentriert sich darauf, Kunden bei der Bewältigung der drängendsten Energieprobleme der Welt zu unterstützen, sowohl für heute als auch für morgen. Zu den wesentlichen Anwendungen gehören die Bereitstellung von Produkten, Lösungen und Dienstleistungen, die fossile Energien umweltfreundlicher machen, die Bereitstellung dezentraler, flexibler Energielösungen, das Management der Komplexität des Netzes, die Verbesserung und Risikominimierung alternder Anlagen sowie die Verbindung von Angebot und Nachfrage durch Speichertechnologien wie netzgebundene Batterien und Power-to-X-Technologien.

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