Entwicklung eines robotergestützten Messsystems zur Äquivalenzanalyse von Oberflächenmaterialien mittels Sensorfusion

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Robert Heinrich Schmitt
• Fachliche Zuordnung: Messsysteme ; Konstruktion, Maschinenelemente, Produktentwicklung
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 405963282

• Erstellungsjahr: 2023

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Ziel des Forschungsprojekts war die Entwicklung eines Messsystems zur multisensorischen Wahrnehmung des Menschen von Bio- und rezyklierten Polymeren. Die Wahrnehmung bezieht sich dabei auf die Interaktion mit der Oberfläche der Materialien. Die Multisensorik wurde über Sensordatenfusion umgesetzt. Dabei wurde der haptische Sinn durch einen taktilen Sensor, der visuelle Sinn durch einen Lichtschnittsensor und der akustische Sinn durch ein Mikrofon repräsentiert. Konkret wurden die folgenden Sensoren verbaut: • Taktil: BioTac, Fa. Syntouch • Visuell: LJ-G080, Fa. Keyence • Akustisch: 40HL, Fa. GRAS Zunächst wurde jedoch die sensorische Wahrnehmung durch den Menschen dieser Oberflächen untersucht. In einer deskriptiven Humanstudie mit 100 Probanden wurden die Eigenschaften von sechs herkömmlichen und sechs biobasierten Kunststoffen erfasst. Zur teilobjektivierten Beschreibung wurden fünf optische, drei akustische und vier visuelle Deskriptoren verwendet. Die drei genannten Sensoren wurden anschließend in einem Messaufbau integriert, sodass die gleichzeitige Vermessung der drei Modalitäten erreicht wurde. Über eine anschließende Modellierung der objektiven Messwerte mit den subjektiven Studiendaten, ist es möglich ein System zu trainieren, das die Durchführung von aufwendigen Humanstudien ersetzt. Dazu ist es allerdings notwendig, einen entsprechenden Algorithmus mit deutlich mehr Daten zu trainieren, als in dem Projektzeitraum zur Verfügung standen. Auch müssten für unterschiedliche Materialarten jeweils separate Modelle trainiert werden, da die sensorischen Eigenschaften bspw. von Textilien, Ledern und Kunststoffen stark divergieren.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Prediction of perceived quality through the development of a robot-supported multisensory measuring system. Procedia CIRP, 84(2019), 368-373.
  Gussen, Lars C.; Ellerich, Max & Schmitt, Robert H.
  
• Equivalence analysis of plastic surface materials and comparable sustainable surfaces by a multisensory measurement system. Procedia Manufacturing, 43(2020), 627-634.
  Gussen, Lars C.; Ellerich, Max & Schmitt, Robert H.
  
• Your customer’s digital shadow – Objectification of human perception by a multisensory measurement system. Procedia CIRP, 93(2020), 1370-1375.
  Gussen, Lars C.; Ellerich, Max; Schmitt, Robert H. & Viktorov, Nikola
  
• Potentials for customeroriented product development by predicting multisensory quality perception. At: 15th CIRP Conference on Intelligent Computation in Manufacturing Engineering (ICME), 14 - 16 July 2021
  Lars C. Gussen, Raphael Kiesel, Nikola Viktorov, Robert H. Schmitt
  
• Descriptive Analysis of the Multisensory Properties and Quality Perception of Sustainable Plastic Alternatives. Procedia CIRP, 112(2022), 537-542.
  Sohnius, F.; Gussen, L.; Viktorov, N.; Kiesel, Raphael & Schmitt, Robert H.