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Maschinenelemente 57 www.hob-magazin.com nen Dienst tun – auch ohne IP-Schnittstelle und Zeitstempel“, räumt der Chef von Pepperl+Fuchs ein. Konnektivität herstellen Aber ein innovativer Sensorentwickler will eigentlich mehr. „Die allererste Pflicht ist Konnektirie werden Sensoren immer breiter eingesetzt, beispielsweise bei der Erfassung von Füllständen. Außerdem sehen wir andere Entwicklungen, wo etwa Werte über Funktechnologien oder Radiowellen übertragen werden, was ganz neue Anwendungen ermöglicht. Wir nutzen neue Basistechnolen die Bildverarbeitung: „Zunehmend werden neuronale Netze genutzt, um Muster zu erkennen. Dabei wird die Kontur oder Struktur nicht mehr explizit ausgerechnet. Solch ein mathematischer Aufwand ist nicht mehr notwendig, weil neuronale Netze die Muster automatisch erlernen. Das erhöht sogar die Wiedererkennungsgenauigkeit.“ Über den neuronalen Kern in der Software hinaus stellt Pepperl+Fuchs dazu einen Werkzeugkasten zur Verfügung. Dieser erkennt Muster über übliche Algorithmen oder neuronale Netze. „Der Entwicklungsingenieur entscheidet dann, ob die Mustererkennungsaufgabe mit herkömmlichen Algorithmen, mit neuronalen Netzen oder mit beidem gelöst wird“, beschreibt Gehlen das Vorgehen. Machine Learning In der Automatisierungstechnik sind autonome Systeme hilfreich, um den Zustand eines Systems auf der Basis von Messdaten zu klassifizieren und vorherzusagen. „Tausende Daten aus unterschiedlichen Messverfahren zum Verhalten eines Motors oder einer Pumpe ergeben Muster, aus denen sich ein bestimmter Zustand vorhersagen lässt. Aus den Daten werden Strukturen im Hinblick auf ein Ereignis extrahiert“, beschreibt Gehlen. Dabei wird auch die Frage beantwortet, welvität“, sagt Kegel. „Wir wollen informationstechnisch Konnektivität herstellen, sodass aus Sensorsignalen Daten entstehen. Alle P+F-Sensoren sollen mit einem offenen Standard an Industrie-4.0-Netze anschlussfähig sein. Kunden, die IO-Link nutzen, verstehen, dass der Zusatznutzen den Mehrpreis für die Konnektivität rechtfertigt.“ Bei aller Begeisterung für Digitalisierung, komme es auch darauf an, den Primärnutzen der Sensorik weiter zu steigern, den Sensor also immer weiter zu innovieren. „Hier geht es rasend schnell voran, denn über die Preisreduzierung der Komponenten wird nicht nur Konnektivität immer attraktiver. Lasertechnik lässt sich heute sehr günstig mit 10-Cent-Artikeln aufbauen, die früher 70 bis 80 Euro kosteten. Das gleiche gilt für CMOS-Kamera- Chips oder Zeilenkameras in Linienform mit hoher Auflösung und künftig auch für 3-D-Chips. Auch die Leistung steigt: CMOS-Chips werden demnächst jedem Bildpunkt nicht nur eine Farb-, sondern auch eine Tiefeninformation zuweisen. Dadurch erschließen optische Sensoren immer neue Anwendungen.“ Sensoren erschließen weitere Anwendungen Gehlen hebt noch einen weiteren Aspekt hervor: „Die Zahl der Sensoren in Umwelt und Industrie nimmt dramatisch zu. Aber auch außerhalb der Industßen. logien, um die Funktionen der Sensoren stark zu verbessern. Unter anderem werden die Dimensionen der Information erweitert. Früher wurde mit Lichtschranken oder Näherungsschaltern nulldimensional nur die Anwesenheit eines Objekts detektiert. Heute sind wir zum Beispiel mit dem VDM28 in die zweite Dimension vorgesto Die dritte Dimension erreichen wir mit Scannern und später mit ,Time of Flight‘- Chip-Systemen.“ Den Bogen zur KI spannen Damit lässt sich der Bogen zur KI spannen, denn bei der Leistungssteigerung der Sensoren kommt KI direkt ins Spiel. Als Beispiel nennt Gehche Bildmerkmale zu einem Objekt passen. Solche Verfahren sind in der Lage, aus zwei- oder dreidimensionalen Daten einen Bezug herzustellen. „Sie besagen zum Beispiel beim autonomen Fahren, ob das Objekt eine Person, ein Fahrzeug oder ein Hindernis ist. Und in der Industrie können sie zum Beispiel erschließen, ob bei der t Kegel: „Die Algorithmen brauchen wir nicht selbst zu entwickeln. Jeder Anwender kann sie heute aus mächtigen Bibliotheken herunterladen und nutzen“ (Bild: Peter Schäfer) u Gehlen: „Je komplexer die Sensoren sind, desto sinnvoller ist die Anwendung von KI“ (Bild: Peter Schäfer)


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