KI-gestützte Unterwasser-Bildverarbeitung für robotisches Schweißen unter Realbedingungen im Hafen

Im DATIpilot-Communityprojekt SPorT-UWS erprobt das Fraunhofer IGD Rostock sein im Vorgängerprojekt MARIOW entwickeltes Unterwasser-Vision-System erstmals unter realen Bedingungen in den Bremischen Häfen. Im Fokus stehen ein robustes Kamerasystem zur Beobachtung des Schweißprozesses, eine verbesserte Kalibrierung zur Steigerung der Genauigkeit und Wiederholgenauigkeit sowie die Evaluierung zusätzlicher Sensorik für künftige Einsatzszenarien.

Vom Laborprototyp in den Hafen

Im Vorgängerprojekt MARIOW entstand ein erster Prototyp für teilautomatisiertes Unterwasserschweißen – erprobt unter kontrollierten Laborbedingungen. Das DATIpilot-Communityprojekt SPorT-UWS geht den nächsten Schritt: Das Gesamtsystem wird in Hafenbeckentests in den Bremer Häfen unter realen Einsatzbedingungen validiert. Schlechte Sicht, Strömung, und wechselnde Lichtverhältnisse stellen das System vor Herausforderungen, die im Labor nicht vollständig abbildbar waren. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen direkt in die Optimierung des Systems zurück.

Beitrag des IGD Rostock

Das Fraunhofer IGD Rostock erprobt und optimiert im Projekt das UW-Vision-System. Im Mittelpunkt stehen ein robustes Stereokamera-System zur zuverlässigen Beobachtung des Schweißprozesses sowie verbesserte Kalibrierverfahren zwischen Kamera, Brennerkopf und Roboterarm – mit dem Ziel, die Ziel- und Wiederholgenauigkeit deutlich zu steigern. Ergänzend wird untersucht, ob sich zusätzliche Sensoren wie CTD-Sonde, Hydrophon und Sauerstoffsensor eignen, um Schweißparameter abzuleiten und so den Prozess künftig gezielter steuern zu können.

Nutzen und Ergebnis

Die Erprobung unter Realbedingungen liefert eine belastbare Datenbasis für die Projektpartner – insbesondere für die autonome Schweißbahnberechnung und präzisere Roboterführung. Die gewonnenen Erfahrungen mit Kamerasystem, Kalibrierung und Zusatzsensorik schaffen zugleich die Grundlage, um in angestrebten Folgeprojekten eine KI-basierte Steuerung des Schweißprozesses zu realisieren.