Zurück

Deep Learning in der
ctrlX developR Challenge

Die Teilnehmenden der ctrlX developR Challenge befinden sich gerade in der Hochphase der Umsetzung ihrer Ideen. Das Ziel ist es, auf Basis der kompakten Steuerungsplattform ctrlX CORE neue Anwendungen für die Automatisierung zu entwickeln. Prof. Dr. Andreas Schiffler (44) aus Deutschland und Cesare Bornaghi (38) aus Italien stellen sich dabei einer ganz besonderen Herausforderung: „Deep Learning“. Was ihre Projekte ausmacht, welche Learnings sie persönlich haben und mehr erzählen die beiden Entwickler im Interview.

Cesare, du kommst aus der Automatisierung und Steuerungstechnik und bist CTO von Vision System. Was fasziniert dich an deinem Beruf?

Ich bin in einem Unternehmen tätig, das innovative Computer-Vision-Anwendungen entwickelt. Das ist mein Traumjob, weil ich Zukunftstechnologien mitgestalte und viele Heraus­forderungen in verschiedenen Anwendungen lösen muss. Es ist eine tägliche Challenge. Das treibt mich an.

Warum nimmst du an der ctrlX developR Challenge teil?

Ich arbeite in meinem Job schon seit einigen Monaten mit ctrlX AUTOMATION von Bosch Rexroth. Es macht mir Spaß, Lösungen auf dieser Automatisierungsplattform auszuprägen und zu integrieren. Nun kann ich meine Ideen und Erfahrungen damit in einem internationalen Wettbewerb unter Beweis stellen und mich mit anderen Entwickelnden auf der ganzen Welt vergleichen.

Mit welchem Projekt gehst du ins Rennen?

Meine Idee hat zum Ziel, Ergebnisse von Computer Vision-Algorithmen, die auf Deep Learning basieren, direkt auf ctrlX AUTOMATION zu präsentieren. Es soll ein System geschaffen werden, das in der Lage ist, Produktionsfehler zu finden und daraus Bilder zu katalogisieren, um eine Datenbank zu erstellen. Unter dem Strich lassen sich so Fehlertypen klassifizieren bzw. analysieren. Auf Basis der Erkenntnisse sind dann perspektivisch Optimierungen in der Fertigung möglich.

Andreas, auch deine Idee dreht sich um Deep bzw. Machine Learning? Worum geht es hier genau?

Ich widme mich der Orchestrierung von OSS im Kontext von Computer Vision und maschinellen Lernalgorithmen, um erweiterte (und integrierte) Funktionalitäten in den Controller zu bringen. Man könnte es als einen "Soft-Sensor" bezeichnen. Die gemessenen Daten sind der Input und der Output ist aus Sicht des Anwendenden nichts anderes als ein neuer Wert bzw. Maßstab auf der Datenebene. Ziel ist zum Beispiel die Erkennung von anomalen Prozesszuständen durch die gleichzeitige Auswertung verschiedener Sensormessungen.

Wie läuft die Umsetzungsphase derzeit ab?

Es ist im wahrsten Sinne des Wortes eine Challenge. Es gilt, alle notwendigen Ab­hängigkeiten zu berücksichtigen und in dem vorgegebenen Zeitfenster umzusetzen. Das ist nicht trivial. Ich werde dabei aber sehr gut von den Mentoren unterstützt. Und die Stimmung im Team ist so gut, dass ich mir gut vorstellen kann, dass dies nicht mein letztes Projekt mit Bosch Rexroth war.

Was könnte aus deinem Projekt entstehen?

Am Ende des Projektes soll eine Demo bzw. ein Prototyp zur Verfügung stehen, der in meinen Laboren für die Studierenden in der Vorlesung "Angewandtes Maschinelles Lernen" eingesetzt werden kann, denn ich bin Professor an einer Hochschule an der Fakultät Maschinenbau. Natürlich würde ich mich auch freuen, wenn diese Lösung später in das Ökosystem von ctrlX AUTOMATION einfließen würde und Unternehmen in der industriellen Automatisierung unterstützen kann. Ich bin gespannt, was sich alles daraus entwickeln wird.

Sie haben Fragen oder wünschen weitere Informationen zu ctrlX AUTOMATION, dann kontaktieren Sie uns:

Kontakt aufnehmen

ctrlX AUTOMATION das Magazin!

Der Titel "We´re open" bringt es auf den Punkt. Erfahren Sie wie sich ctrlX AUTOMATION von der offenen Plattform zum industriellen Ökosystem entwickelt. Es erwarten Sie spannende Anwenderbeispiele, Partnerstatements und alle Neuheiten rund um ctrlX AUTOMATION.

ctrlX AUTOMATION das Magazin anfordern!

Zurück