Akustisches Erkennen von Prozesszuständen

Akustisches Erkennen von Prozesszuständen

Aufgrund der integrierten akustischen Ereigniserkennung ist der sprachgesteuerte Roboter der Fraunhofer-Gesellschaft in der Lage zu prüfen, ob beispielsweise die richtige Sorte Schrauben in einen Behälter eingefüllt wird. Die Spracherkennung funktioniert dabei auch in lauten Umgebungen und bei einem größeren Abstand zwischen Sprecher und zu steuernder Maschine.

Bild: Fraunhofer-Institut f. Digi. Medientechn. IDMT

Die robuste Erkennung der Spracheingabe basiert auf dem aktuellen wissenschaftlichen Stand psychoakustischer und -physikalischer Grundlagen. Zusätzlich verbessern lässt sich die Erkennungsleistung durch die Berücksichtigung der jeweiligen akustischen Umgebungsbedingungen wie Störgeräusch oder Nachhall. Für die Sprachsteuerung selbst ist es möglich, auf frei wählbares Vokabular zurückzugreifen. Dabei erhöht sich die Erkennungsgenauigkeit der Befehle, wenn das Vokabular an die Anforderungen des Einsatzgebietes angepasst wird.

Themen:

| Neuheiten
Fraunhofer-Institut f. Digi. Medientechn. IDMT
www.fraunhofer.de

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Zimmer Group
Bild: Zimmer Group
Weniger Kosten durch Zeitersparnis

Weniger Kosten durch Zeitersparnis

Wenn es um die Produktion von Radialwellen-Dichtungsringen geht, ist eine intelligente Greiflösung unerlässlich, denn der Greifer muss Dichtungsringe mit verschiedenen Maßen flexibel handhaben. Der Hersteller Kaco setzt hierbei auf einen IO-Link-Greifer von Zimmer, der letztendlich die Produktion effizienter und schneller macht.

Bild: Robotextile GmbH
Bild: Robotextile GmbH
Automatisierung von biegeschlaffen Werkstücken

Automatisierung von biegeschlaffen Werkstücken

Bei der Handhabung biegeschlaffer Werkstücke treten am Produkt Verformungen auf, die die Automatisierung seit Jahrzehnten vor ein Problem stellen. Eine weitere Herausforderung, die das prozesssichere Greifen von Stoffen bisher nahezu unmöglich macht, ist das Vereinzeln von Stofflagen voneinander. So findet die Maschinenbestückung und -entnahme in der Textilindustrie meist manuell durch eine Person statt. Diese nicht wertschöpfenden Tätigkeiten und Blindprozesse können nun durch die Greiferlösungen von Robotextile automatisiert werden.