Projektbeschreibung
Robotersysteme der nächsten Generation für die industrielle Inspektion
Die Fertigungs- und die Bauindustrie bewegen sich in Richtung Automatisierung, um den Herausforderungen in unserer Ära der Innovation zu begegnen. Es ist bereits ein Trend, die von Robotersystemen gesammelten und verarbeiteten Daten zu prüfen oder zu messen. Die Entwicklung dieser Systeme hat jedoch noch nicht den erforderlichen Stand erreicht. Die Sensoreinbindung und Datenfusion bedürfen einer Verbesserung, um die Datenverarbeitung in Echtzeit zu ermöglichen. Das EU-finanzierte Projekt ERABID beabsichtigt das Problem anzugehen, indem eine neue Generation integrierter Roboteransätze für die industrielle Produktionsinspektion entwickelt wird. Das Projekt soll eine technologische Lücke zwischen der industriellen Produktion und der Forschung schließen und stellt dafür automatisierte Qualitätsbewertungstechniken auf der Grundlage des Einsatzes von Robotersystemen bereit.
Ziel
A step change in the methods of inspection and measurement data, collected through robotic systems, is required to enable the next generation of intelligent systems to penetrate the manufacturing and construction industries. Dr Carmelo Mineo is an expert in state-of-the-art robotic ultrasonic inspection systems and in advanced software and graphical user interfaces. The project will allow a new generation of integrated robotic approaches for inspection of industrial production. As a member of the Department of Industrial and Digital Innovation (DIID), and through collaboration with supervisor Prof Donatella Cerniglia, Dr Mineo seeks to address a technology gap between research and industrial exploitation. His work will facilitate the migration of fundamental research, developed by the University of Palermo, towards higher technology readiness levels. The aim is to automate promising quality assessment techniques, in which DIID has a strong international reputation, using robotic manipulators. Although there are some examples of robotic inspection systems, developed by others, it is necessary to improve sensor integration, data fusion and enable real-time data processing, in order to fulfil the real meaning of autonomy and decision making in manufacturing. The proposed research is aligned with the requirements set by the nascent Industry 4.0. A two-month secondment phase, at a growing company (RECENDT, Austria), will increase the researcher’s cross-sectorial experience. The project includes vibrant opportunities of knowledge transfer and training for the development of the researcher and the hosts as well as clear plans to disseminate the project outcomes to different audiences.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensors
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringrobotics
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
MSCA-IF-EF-ST - Standard EFKoordinator
90133 Palermo
Italien