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Title: Entwicklung eines Cobot-Sensor-Systems zur Online-Erkennung und Verschweißung von Schlitz-Zapfen-Verbindungen
Language: German
Authors: Phung, Van Uoc 
Keywords: Schweißnaht-Extraktion; Merkmalserkennung; Punktwolkenverarbeitung; Schlitz-Zapfen- Verbindungen; kollaborative Roboter; automatisierte Schweißverfahren
Issue Date: 10-Sep-2025
Abstract: 
Die Bachelorarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Cobot-Sensor-Systems zur Online-Erkennung von Schlitzen und Verschweißung von Schlitz-Zapfen-Verbindungen. Das System vereinfacht und automatisiert den Schweißprozess, wodurch der Bedarf an umfangreichen Roboterprogrammierkenntnissen entfällt und die Produktionseffizienz, insbesondere in High-Mix/Low-Volume-Produktion, gesteigert wird. Die Arbeit basiert auf dem Projekt ProcessIt und führt Methoden zur Verarbeitung von Punktwolken ein, darunter die Randpunkterkennung, die Generierung medialer Achsen und die Identifikation der Schlitzbreite. Diese wurden in Python mit der Open3D-Bibliothek entwickelt und in das ROS-Framework integriert. Tests zeigen eine erfolgreiche Erkennung von Schlitz- Zapfen-Merkmale, die Trajektorienplanung und die Online-Verfolgung, wobei Herausforderungen bei schmalen Schlitzen, der Verfolgung bei hohen Geschwindigkeiten und verrauschten Daten bestehen. Die Arbeit hebt Optimierungspotenziale hinsichtlich Verarbeitungszeit, Parameteranpassung und der Erweiterung auf gekrümmte Schlitzgeometrien hervor.

The thesis focuses on the development of a Cobot-Sensor system for online detection of slits and welding of mortise and tenon joints. The system simplifies and automates the welding process, eliminating the need for extensive robot programming skills and enhancing production efficiency, particularly for high-mix/low-volume production environments. The work leverages the project ProcessIt and introduces methods for point cloud processing, including boudary detection, medial axis generation, and slit width identification, implemented in Python using the Open3D library and integrated into the ROS framework. Testing demonstrates successful detection of slit and mortise-tenon features, trajectory planning, and online following, though challenges remain with narrow slits, high-speed tracking, and noisy data. The thesis highlights optimization opportunities for processing speed, parameter refinement, and extending applicability to curved slit geometries.
URI: https://hdl.handle.net/20.500.12738/18138
Institute: Department Fahrzeugtechnik und Flugzeugbau 
Fakultät Technik und Informatik 
Type: Thesis
Thesis type: Bachelor Thesis
Advisor: Frischgesell, Thomas 
Referee: Martin, Christoph 
Schäfer, Erik  
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