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Überblick
Sicherheitsbereiche in Produktionsanlagen müssen mit Sicherheitseinrichtungen abgesichert werden, um Unfälle durch bewegliche Maschinenteile zu verhindern. Dies geschieht in der Regel durch Schutzzäune und speziell gesicherten Zugangsbereichen. Diese Zugangsbereiche sind durch Lichtschranken (oder andere Sensoren) so abgesichert, um bei Unterbrechung der Lichtschranke, während des automatischen Betriebs der Produktionsanlage ein Notstopp der Produktionsanlage eingeleitet wird. Ein Notstopp führt oft zu defekten Bauteilen und manchmal zu einer zeitaufwändigen Wiederinbetriebnahme der Produktionsanlage.
Durch den Einsatz von Kameras in Kombination mit künstlicher Intelligenz könnte diese Überwachung wesentlich flexibler realisiert werden. Deep-Learning-basierte Auswertungen geben die Möglichkeit, Sicherheitsmaßnahmen objektbezogen (z.B. ein Roboter darf einen Sicherheitsbereich “verletzen”, ohne die Anlage zu stoppen, ein Mensch nicht) oder ereignisbezogen (z.B. abhängig von Bewegungsrichtung und Geschwindigkeit) einzuleiten. Derzeit gibt es jedoch keine Normen (vergleichbar mit EN ISO 13849-1 – Sicherheit von Maschinen – sicherheitsbezogene Teile von Steuerungen) zur Bewertung von neuronalen Netzen in Bezug auf Sicherheitslösungen. Die Bemühungen in dieser Richtung stehen noch am Anfang.
Im Projekt ControlEye haben wir uns mit der EYYES GmbH zusammengetan, um gemeinsam an praktikablen Lösungen zu arbeiten. Der Fokus dabei lag nicht auf den Sicherheitsbereich selbst, sondern auf den Bereich davor, eine Zone, die hier als “Vorwarnbereich” definiert wurde.
Die Lösung wirkt also als Assistenzsystem, die eigentliche Absicherung durch Lichtschranken etc. bleibt bestehen. Auch als Assistenzsystem vor der eigentlichen Absicherung bringt die betrachtete Lösung wirtschaftliche Vorteile für die Produktion.
Ziel des Projektes ist es, den Bereich vor dem eigentlichen Sicherungssystem mit einem intelligenten Kamerasystem zu überwachen. Dieses Kamerasystem detektiert und klassifiziert die Objekte, die sich der Lichtschranke nähern. Neben der Anwesenheitserkennung kann das Kamerasystem auch anhand der Bewegungsrichtung des Objekts erkennen, ob die Lichtschranke wahrscheinlich aktiviert wird oder ob sich das Objekt “nur” parallel oder weg von der Lichtschranke bewegt, indem es die Bewegungsbahnen berechnet. Im Falle einer anstehenden Not-Aus-Situation kann die Produktionslinie somit frühzeitig durch einen kontrollierten Linienstopp angehalten werden. Dies vermeidet defekte Bauteile und beschleunigt den Wiederanlauf der Anlage. Natürlich könnte zusätzlich auch eine Signallampe und/oder ein Signalhorn eingesetzt werden, um den Menschen vor der Lichtschranke zu warnen.
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Im April 2023 wurde das System in einem ersten Testbetrieb aus der Lebensmittelindustrie installiert.
Auf den nachfolgenden Bilder ist der Aufbau direkt im Produktionsbereich der Fassabfüllanlage der Brauerei dargestellt. Mit roten Kreisen sind die angebrachten Kameras und der Signalgeber markiert. Der gelbe Pfeil in dem Bild markiert die Lichtschranke, die einen Notstopp der Anlage auslöst, sobald diese unterbrochen wird.
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Im nachstehenden Video wird das Projekt von den Vertreter*innen der beteiligten Organisationen näher erklärt:
Sie interessieren sich für die Lösung und würden gerne wissen, ob das System auch in Ihrem Betrieb anwendbar ist?
Das Projekt wurde im Rahmen der DIH4AI Initiative (Horizon2020 – Fördervereinbarung 101017057) von der europäischen Union unterstützt.
