Augmented Reality in der Industrie

Augmented-Reality-Anwendungen in der Industrie sind bislang begrenzt. Dank neuer Techniken lassen sich Objekte exakt tracken und CAD-Daten skalieren, sodass sich die Produktivität bei der Montage, Produktion und Qualitätssicherung deutlich steigert. Forscher am Fraunhofer IGD haben die Basistechnologien dafür entwickelt. 

Rund 30 Millionen Pokémon-Go-Spieler waren vermutlich auch in dieser Woche weltweit unterwegs, um mit ihrem Smartphone virtuelle Monster zu jagen. Sie machen es sich dabei einfach: Ein Blick auf das Display, und sie sehen die reale Umgebung. Darin werden dann vereinzelt die zu jagenden Pokémons eingeblendet. Doch nicht nur das Spielprinzip ist vergleichsweise simpel, auch die dahinterstehende Technologie: Die Ausrichtung und Bewegung der Kamera wird mithilfe einfacher Sensoren erfasst, dann wird ein Monster eingeblendet. Das mag zwar spaßig sein, auf die tatsächlichen und umfangreichen Anwendungen von Augmented Reality liefert das Spiel bestenfalls einen Vorgeschmack. 

Wer hingegen industrielle Anwendungen entwickeln will, muss gerade in puncto Tracking hochgenau arbeiten können – das durch die Kamera Gesehene exakt zu bestimmen und auszumessen, ist nämlich die Basis für alle industriellen AR-Entwicklungen. Schließlich ist es ein Unterschied, ob eine virtuelle Spielfi gur »irgendwo dort vorne unter dem Baum« sitzt oder ob ein Maschinenteil exakt lokalisiert und bestimmt werden soll. Wenn Letzteres gelingt – und die Forscher am Fraunhofer IGD arbeiten seit Jahren erfolgreich an einer speziellen und hochgenauen Trackingtechnologie –, dann steckt allein in den Bereichen Schulung, Produktion und Qualitätssicherung ein »gigantisches Potenzial«. Unternehmen wie Daimler, Porsche, BMW oder Airbus haben das erkannt und arbeiten längst mit industriellen AR-Technologien made by Fraunhofer IGD. 

Es gibt zwar vergleichbare Lösungen auf dem Markt, das Tracking à la Fraunhofer IGD zeichnet sich jedoch durch Besonderheiten aus, welche seine Anwendung in industriellen Use Cases besonders effizient machen. »Wir stellen ›lediglich‹ die Basistechnologie und ein Developer Kit zur Verfügung. Das ist ein wesentlicher Unterschied. Je nach Anforderung können Anwender damit ihre ›passenden‹ Augmented-Reality-Anwendungen selbst entwickeln. Sie sind also deutlich flexibler«, sagt Bockholt. Hinzu kommt, dass das System »mit Kante« arbeitet: Weil Kanten optisch leichter auszumachen sind, werden 3D-Objekte oder Maschinenteile auch bei veränderter Beleuchtung und in unterschiedlichen Umgebungen deutlich genauer erkannt. Anwender können deshalb nicht nur statische Umgebungen tracken, sondern verstärkt auch in dynamischen, also sich verändernden Umgebungen arbeiten – in Werkstätten etwa oder auch außerhalb der fixen Struktur eine Fabrikhalle.

Wenn Augmented-Reality-Anwendungen die Effizienz bei der Montage, Produktion oder Qualitätssicherung deutlich erhöhen sollen, ist nicht nur ein exaktes Tracking unabdingbar. Es muss auch eine andere Herausforderung angegangen werden: die der Fülle an CAD-Daten, die in einer AR-Anwendung zur Verfügung stehen, um Objekte erkennen zu können. »Weil im Zuge der Digitalisierung immer feinere Daten generiert werden, überfordern die so entstehenden Datenberge die Grafikkarten und Prozessoren in den mobilen Endgeräten«, erklärt Dr. Johannes Behr, Leiter der Abteilung »Visual Computing System Technologies« am Fraunhofer IGD. Dabei sind es gerade flexible Endgeräte wie Tablets, Smartphones oder Datenbrillen, über die der Einsatz von AR-Techniken erst sinnvoll wird. Denn nur mit einer mobilen Anwendungsmöglichkeit ist eine »Verschmelzung« von CAD-Modell und realem Objekt auch effizient.

Behr und sein Team haben deshalb eine Plattform entwickelt, über die es erstmals gelingt, nur diejenigen Daten zu übertragen, die für eine Berechnung tatsächlich nötig sind. Die Idee dahinter ist vergleichbar mit einer digitalen Weltkarte wie beispielsweise Google Earth. »Hinter Google Earth verbirgt sich eine umfangreiche Menge an Daten, mit denen sich jeder Ort genau anzeigen und beschreiben lässt. Wer aber beispielsweise ›Darmstadt‹ eingibt, erhält nur diejenigen Daten auf sein Endgerät, die auch wirklich für die Darstellung der Kacheln rund um Darmstadt nötig sind«, sagt Behr. Ähnlich verfährt auch das am Fraunhofer IGD entwickelte »instant3Dhub«: Die Plattform skaliert die Daten. »Auch bei sehr großen Datenmengen wird die Leistungsfähigkeit des Endgeräts damit nicht mehr beeinträchtigt. Die Intelligenz des Systems erlaubt es uns, Daten vollautomatisch analysieren und räumlich zerteilen zu lassen und nur diejenigen Elemente zu übertragen, die für eine bestimmte Darstellung notwendig sind«, betont Behr. Für die Visualisierung kann die Plattform dann klassische Internettechnologien nutzen. Selbst 25-Gigabyte-3D-Modelle, wie sie etwa im Flugzeugbau vorkommen, lassen sich auf diese Weise selbst auf einfachen Endgeräten flüssig visualisieren. Und auch wenn umfassende Anwendungen individuell sind und ein Vergleich deshalb problematisch ist – das Potenzial der Plattform für ganze Abteilungen ist beträchtlich. Wo einst Anwendungen schon am Abend gestartet werden mussten, um alle nötigen Daten zu laden und zu berechnen, damit am nächsten Morgen die Arbeit weitergehen kann, reduziert sich nun der zeitliche Aufwand erheblich.