Im Rahmen einer kürzlich durchgeführten Masterarbeit wurde im proto_lab ein Mehrwinkel-Kamerasystem getestet, das eine verbesserte Objektüberwachung in der Produktion ermöglicht. Dieses innovative System nutzt drei Kameras, die jeweils dieselbe Szenerie (z.B. einen fahrenden Transportroboter / AGV) aus unterschiedlichen Winkeln aufnehmen. Diese Daten werden direkt in ein neuronales YOLO (You Only Look Once)-Netzwerk eingespeist. Die Objekterkennung erfolgt dabei unmittelbar im ersten Durchlauf. Die drei Modellvorhersagen werden schließlich zusammengeführt und die drei Kameraperspektiven auf einen 2D-Bodenplan übertragen. Die Lokalisierung des Objekts gelingt so mit einer Genauigkeit von unter 5cm.
In der ersten Testphase hat dieses System in der proto_lab-Produktionsumgebung bereits erfolgreich Menschen und AGVs identifiziert. Sein Potenzial ist damit jedoch längst nicht ausgeschöpft. Das Modell kann vielmehr so trainiert werden, dass es jedes beliebige Objekt erkennt, was seine Funktionalität erheblich steigert. Somit könnten sowohl die Automatisierung in der Produktion vorangetrieben als auch die Betriebssicherheit verbessert werden.