Student/in

Vorname: Michael

Name: Wachl

Email: ga78vih@mytum.de

Kurzbeschreibung

3D Drucker haben sich in der jüngsten Vergangenheit schnell auf dem Markt etabliert und dessen Bedarf sowie industrielle Relevanz wächst seitdem stark, da dieses additive Fertigungsverfahren flexibel und kostengünstig ist und sich eine Vielzahl an Produkten erstellen lassen. Jedoch kann es während des Drucks zu Komplikationen kommen. Werden Fehler zu spät erkannt, fallen vermeidbare Material- und Personalkosten für den Betreiber an. Eine intelligente Überwachung des Druckprozesses ist daher äußerst sinnvoll. Es eignet sich eine visuelle Überwachung mittels einer auf einem Roboterarm montierten Kamera, dessen optimale Position soll durch entsprechende Software ermittelt werden. Dabei ist es wichtig eine ideale Sicht auf das Werkstück zu gewährleisten. 

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(Abstract)

Betreuer

M.Sc. Stefan Röhrl

stefan.roehrl@tum.de

Dokumentation

Ausführliche Beschreibung der Arbeit. Hard- und Software Dokumentation. Bedienungsanleitung. Links. Fotos. usw.


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Reinforcement Learning

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Probleme nach erster Implementierug:

  • Nach dem Training kommt der Arm nicht in der optimalen Position bzgl. Winkel und Höhe zum Stillstand (leichtes pendeln, +- 2cm Höhe, +- 2 Grad Camerawinkel)
  • Position im Druckbereich wird bevorzugt (Update: Durch reward shaping gelöst)

Positiv

  • Inverse Kinematik wurde gelernt
  • Änderungen der Druckkopfhöhe werden berücksichtigt


Aktueller Report:


https://sharelatex.tum.de/read/pbtwrhfvtzhs


Dateien

Schriftliche Ausarbeitung, Präsentation usw.


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