InnSpektor
Intelligentes, bildgestütztes Inline-Mess- und Inspektionssystem für die Innenflächen von Bohrungen und Hohlräumen
n diesem Projekt wird ein neuartiges, KI-gestütztes Inspektionssystem zur effizienten, bildbasierten Inline-Vermessung und Überwachung von Innenflächen in Bohrungen und Hohlräumen für eine Vielzahl von Anwendungen im Maschinen- und Anlagenbau, in der Automobilindustrie, in der Luft- und Raumfahrt sowie im Sondermaschinenbau entwickelt. Das Besondere an diesem System ist der kombinierte Ansatz aus Bildaufnahme und 3D-Phasenmesstechnik, der eine vollständige dreidimensionale Erfassung der Innenflächen ermöglicht. Aus der Verzerrung dieser Muster lassen sich exakte Tiefeninformationen berechnen. Aus den gewonnenen Punktwolken werden detaillierte Profil- und Oberflächeninformationen extrahiert.
Das zu entwickelnde System umfasst u. a. ein Förderbandsystem, ein Robotersystem mit automatischem Schnellwechselsystem, ein Kameramodul zur Kavitätsvermessung, KI-basierte Mess- und Inspektionstools sowie ein Bewegungsplanungsmodul für die optimale Bewegungsbahn.
Auf einen Blick
| Kategorie | Beschreibung |
|---|---|
| Forschungsprojekt | InnSpektor – Intelligentes, bildgestütztes Inline-Mess- und Inspektionssystem für die Innenflächen von Bohrungen und Hohlräume |
| Leitung | Prof. Dr. Mohieddine Jelali, Cologne Lab for Artificial Intelligence and Smart Automation (CAISA) |
| Fakultät | Fakultät für Anlagen-, Energie- und Maschinensysteme |
| Institut | Institut für Produktentwicklung und Konstruktionstechnik |
| Beteiligte | M.Sc. Mohammad Khaleeliyeh, M.Sc. Patrick Thomasius |
| Projektpartner | Individual System, me. Daniel Freund, M.Sc. |
| Fördermittelgeber | ZIM (Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand), Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWK) |
| Laufzeit | 07/2025–12/2027 |