Adaptives Handling von Bauteilen für die intelligente Montage

Mon, 07 Sep 2026 00:00:00 +0000

Motivation

Das Beladen von Maschinen mit Hilfe von Robotern erfolgt bisher häufig über starre Pick-and-Place-Anwendungen. Die Positionen zum Greifen und Platzieren der Bauteile sind fest vorgegeben. Dieses Vorgehen ist bei der Montage von verschiedenen Varianten limitiert. Abweichende Montagepositionen der einzelnen Varianten erfordern eine Anpassung des Roboters an das jeweilige Bauteil.

Themenfeld

Adaptionsfähigkeit bei der Montage von Bauteilen führt zu einem geringeren Vorbereitungsaufwand bei der Positionierung sowie eine schnelle Anpassung an Bauteilveränderungen. Die Adaptivität resultiert aus einem geschlossenen Regelkreis aus Sensorik und Aktorik. Als sensorische Systeme werden visuelle und kraftbasierte Systeme sowie Kombinationen daraus eingesetzt. Ein Montagevorgang kann dabei wie folgt ablaufen: Zuerst wird die Zielposition mit Hilfe eines Kamerasystems lokalisiert und eine Annäherungsposition angefahren. Anschließend kann mittels Kraft-Momenten-Sensorik das Bauteil kraftgeführt an der Montageposition platziert werden.

Beschreibung

Im Rahmen der Arbeit soll ein Ansatz zur Montage von Buchsen oder Steckern mittels Roboter entwickelt und anschließend mit bestehenden Ansätzen verglichen werden. Die Betrachtung von visuellen und kraftbasierten Verfahren ist einzeln oder kombiniert möglich.

Der gefundene robotische Montageansatz kann zuerst in einem Peg-In-Hole, ein häufig herangezogenes Testszenario, getestet und anschließend in komplexeren realen Szenarien geprüft werden.

Gerne kann auch an die Erkenntnisse des Wettbewerbs “AI for Industry Challenge” von Intrinsic angeknüpft werden. Ziel war die Entwicklung eines Ansatzes zur adaptiven Montage von SFP- und SC-Steckern.

Zur praktischen Validierung der gefundenen Erkenntnisse kann eine Roboterzelle mit einem kollaborativen Roboter von Universal Robots am Technologietransferzentrum Nürnberger Land in Lauf genutzt werden.

Voraussetzungen

Kenntnisse in der Programmierung (bevorzugt Python und/oder C++)
Idealerweise erste Kenntnisse in ROS
Interesse an robotischen Montageaufgaben

Das Thema eignet sich für eine Bachelor-, Projekt- oder Masterarbeit und kann auch mit weiteren Themen für einen MAPR genutzt werden.

Betreuung

Rolle	Name	E-Mail
Betreuer	Prof. Dr. Christian Pfitzner	christian.pfitzner@th-nuernberg.de
Co-Betreuer	M. Sc. Patrick Fußy	patrick.fussy@th-nuernberg.de

Ort: TTZ Nürnberger Land, Martin-Luther-Straße 18, Lauf an der Pegnitz