aiMOOC

Pick-and-Place-Anlage Ehingen – Kamerabild und Bauteilorientierung auswerten

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Einleitung

Du untersuchst in diesem aiMOOC, wie ein Kamerabild in einer bildgestützten Pick-and-Place-Aufgabe zur Bauteilart, Position, Orientierung und zu einer begründeten Unsicherheitsentscheidung führt. Du zeichnest eigene schematische Lehrbilder, wertest ausschließlich synthetische Messdaten aus und entscheidest, wann kein Greifauftrag abgeleitet werden darf.

Zielgruppe: Auszubildende im 2. Ausbildungsjahr in Mechatroniker-Ausbildung, Elektroniker-Ausbildung für Geräte und Systeme sowie Fachinformatiker-Ausbildung. Die Zuordnung zu Berufen und Ausbildungsjahren ist eine redaktionelle Lernempfehlung und mit Betrieb und Berufsschule abzustimmen.

Sicherheits- und Quellenhinweis: Die Primärquelle ist Liebherr, UpLoad Magazin 02/2025, Unser Weg zur Smart Factory. Sie belegt am Standort Ehingen eine Pick-&-Place-Lösung für das Ineinandersetzen von Überwurfmuttern und Schneidringen; Kameraaufnahmen dienen zur Identifizierung und zur Berechnung von Greifkoordinaten und Ablagewinkel. Nicht belegt sind Roboterhersteller, eingesetzte Kamera, konkrete Algorithmen, interne Programme, Sicherheitskonzept oder Freigabewerte. Alle Zahlen, Bildraster, Regeln und Prozessschritte dieses Kurses sind ausdrücklich erfundene Lehrmodelle, nicht Betriebsparameter. Der Kurs ist kein offizieller Liebherr-Lehrgang und ersetzt keine Betriebsanweisung. Reale Maschinenarbeit erfolgt nur nach betrieblicher Unterweisung und qualifizierter Anleitung; hier wird keine Steuerung betätigt.

Industrieller Kontext und Bilddaten

Was die Betreiberquelle tatsächlich aussagt

Laut Liebherr verbindet die Ehinger Anlage klassische Bildverarbeitung mit KI-Techniken. In der Schlauch- und Rohrmontage setzt ein Industrieroboter Überwurfmuttern und Schneidringe ineinander. Eine Kameraaufnahme trägt zur Identifikation der Teile, Berechnung von Greifkoordinaten und des Ablagewinkels bei. Das sind belegte Funktionsbeschreibungen, keine Angaben über reale Grenzwerte oder die physische Anlage. Trenne daher in jeder Auswertung drei Aussagen: Beobachtung, Interpretation und Entscheidung.

Eigene Übersicht: belegter Sachverhalt und ausdrücklich fiktives Lehrmodell
Bereich	Belegt durch Liebherr (2025)	Nur für diesen Kurs modelliert
Teile	Überwurfmutter und Schneidring	Kennzeichen N und S auf Rasterbildern
Kamera	Kameraaufnahmen als Eingangsgröße	640 × 480 Pixel, feste Sicht, Beispielbeleuchtung
Datenverarbeitung	Kombination klassischer Bildverarbeitung und KI-Techniken	angenommene Kontursuche, Klassenwerte und Prüfregeln
Geometrie	Greifkoordinaten und Ablagewinkel werden berechnet	lineare Beispielumrechnung und Winkelbestimmung
Ausführung	Ein Industrieroboter setzt Teile ineinander	keine reale Roboteransteuerung und keine Sicherheitsfreigabe

Die Bildkette verständlich beschreiben

Eine Kamera bildet keine Bauteilbedeutung ab, sondern Lichtintensitäten und gegebenenfalls Farben. Eine mögliche Lehrmodell-Bildkette lautet: Beleuchtung und Optik → Pixelmatrix → Bildvorverarbeitung → Segmentierung/Konturen → Klassifikation → Lagehypothese → Unsicherheitsprüfung → nur offline dokumentierter Auftragskandidat oder gesperrt. Das ist eine didaktische Prozesskette, nicht die Beschreibung einer Liebherr-Steuerung.

Eigenes Funktionsdiagramm (Lehrmodell; ausschließlich offline)
Eingabe	Verarbeitung	Prüfschritt	Ausgabe
Synthetisches Kamerabild	Region of Interest und Konturmerkmale	Klasse, Lage und Bildqualität vergleichen	Klassifikation oder „nicht bestimmbar“
Ausgeschnittenes Beispielobjekt	Schwerpunkt und Hauptachse schätzen	Verdeckung, Reflexion, Mehrdeutigkeit	dokumentierter Kandidat oder Sperrgrund
Synthetische Ergebniswerte	Prüfprotokoll erzeugen	fehlende Felder oder Konflikte?	Datensatz, niemals echter Greifbefehl

Bild: Beidelberg, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0; Quellen- und Lizenzdetails im OER-Abschnitt.

Kamerabild, Merkmale und Störquellen

Aus Pixeln werden Konturen und Merkmale

Pixel sind Abtastwerte eines Bilds, keine Millimeter. Eine Region of Interest (ROI) begrenzt den ausgewerteten Bereich. Ein Grauwert-Schwellwert kann Vordergrund und Hintergrund trennen. Konturen umreißen zusammenhängende Bildbereiche, Schwerpunkte approximieren eine Lage und Kanten zeigen Helligkeitswechsel. Eine runde Außenkontur oder ein dunkles Loch allein identifiziert aber noch nicht sicher eine Überwurfmutter oder einen Schneidring: Perspektive, verdeckte Flächen, Oberflächenzustand und Beleuchtung verändern das Erscheinungsbild. Ein Computer-Vision-Verfahren kann zusätzlich Merkmale aus Trainingsbeispielen auswerten; sein Klassenwert ist keine mechanische Prüfmessung.

Vorgehen am Lehrbild: Bild beschreiben → ROI festlegen → auffällige Reflexe markieren → sichtbare Innen- und Außenkonturen kennzeichnen → Hypothese N/S bilden → alternativ mögliche Klasse nennen → Unsicherheit dokumentieren. Halte Bildauflösung, verwendete Quelle und Version der Auswertungsregel fest.

Bild: Krazykat9000, Wikimedia Commons, CC BY-SA 3.0. Dieses Bahnsteigbild ist ein Methodenbeispiel und kein Maschinenteil.

Vier selbst erstellte schematische Beispielbilder

Die folgenden eigenen Lehr-Raster sind keine echten Kameraaufnahmen. Jedes Feld steht symbolisch für einen Bildbereich: N = mutmaßliche Überwurfmutter; S = mutmaßlicher Schneidring; X = Reflex/Überstrahlung; ? = verdeckte Struktur; . = Hintergrund. Das Raster zeigt gerade, warum scheinbare „Objektbilder“ noch keine Freigabe liefern.

Eigenes Lehrbild A: klare Formhypothese, lediglich symbolisch
Reihe	1	2	3	4	5	Aussage
oben	.	N	N	N	.	Außenkontur gut erkennbar
Mitte	N	N	.	N	N	Zentrum frei, Ringdarstellung
unten	.	N	N	N	.	Klasse bleibt eine Hypothese

Eigenes Lehrbild B: Schatten und verdeckte Kontur
Reihe	1	2	3	4	5	Aussage
oben	.	S	S	?	.	rechts teilweise verdeckt
Mitte	.	S	?	?	.	Formmerkmal unvollständig
unten	.	S	S	?	.	Sperrgrund: Verdeckung

Eigenes Lehrbild C: Reflexion statt sicherer Kante
Reihe	1	2	3	4	5	Aussage
oben	.	N	X	N	.	starker Glanzpunkt
Mitte	N	X	X	N	.	Kontur und Innenring verfälscht
unten	.	N	N	N	.	Sperrgrund: Reflexion

Eigenes Lehrbild D: mögliche Lage ohne eindeutige Drehrichtung
Reihe	1	2	3	4	5	Aussage
oben	.	.	S	.	.	scheinbar rotationssymmetrisch
Mitte	.	S	.	S	.	Vorder-/Rückseite unbekannt
unten	.	.	S	.	.	Sperrgrund: Winkeldeutung unsicher

Vergleichsauftrag: Beschreibe für jedes Raster eine Beobachtung ohne Deutung, danach die mögliche Klasse, anschließend mindestens einen Gegenbeleg. Insbesondere bedeuten A und D nicht „Greifen ist sicher“.

Warum Metalloberflächen schwierig sind

Spiegelungen erzeugen helle Regionen, die nicht zur wirklichen Objektkante gehören. Verdeckungen lassen Kontursegmente fehlen; zwei überlagerte Teile können wie eine einzige Form wirken. Unschärfe verbreitert Kanten. Schatten können zusätzliche falsche Konturen bilden. Eine andere Beleuchtung, das Verdecken von Hochglanzstellen oder eine weitere Sicht können in einer didaktischen Simulation helfen – sie sind kein Auftrag, die Beleuchtung oder Kameraposition einer realen Anlage zu verändern.

Störung	Im Lehrbild sichtbar	Risiko für die Interpretation	Didaktische Gegenprüfung
Reflexion	überstrahlte Pixel X	scheinbare Aussparung oder Kontur	markierte Glanzmaske vergleichen
Verdeckung	? an einer Objektkante	falsche Größe oder Klasse	sichtbaren Konturanteil ausweisen
Mehrfachobjekt	überlappende Silhouetten	falscher Schwerpunkt	Bild als „nicht trennbar“ kennzeichnen
Unschärfe	breite Randzone	Winkel schwankt	unabhängig annotiertes Beispiel prüfen

Bild: Lg123456, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.

Bauteilart, Bildkoordinaten und Orientierung

Klasse, Position, Orientierung und Griffpunkt nicht vermischen

Die Bauteilart beantwortet: Welche Objektklasse wird vermutet? Die Position ist ein Punkt im Bezugssystem, etwa (u,v) in Pixeln. Die Orientierung beschreibt die Ausrichtung relativ zur gewählten Achse. Ein Griffpunkt ist eine zusätzliche, begründet auszuwählende Stelle; der Schwerpunkt ist nicht automatisch ein zulässiger Griffpunkt. Ein um 180° gedrehtes symmetrisches Teil kann im einzelnen 2D-Lehrbild gleich aussehen. Selbst ein hoher Klassifikationswert sagt nichts über verdeckte Rückseiten oder räumliche Höhe aus.

Bild: M. M. Minderhoud / Michiel1972, Wikimedia Commons, CC BY-SA 3.0.

Rechenweg 1: synthetische Pixel-zu-Millimeter-Skala

Annahmen nur im ebenen Lehrmodell: Kamerabild ohne Perspektivfehler; x- und y-Achse parallel zu den Bildachsen; Maßstab s = 0,20 mm/Pixel; Ursprung im Bild bei (u₀,v₀) = (100,50) Pixel und als Tischkoordinate (x₀,y₀) = (100,50) mm. Eine Software meldet den fiktiven Objektschwerpunkt (u,v) = (340,210) Pixel.

Formel: x = x₀ + (u − u₀) · s und y = y₀ + (v − v₀) · s.

Rechnung: x = 100 + (340 − 100) · 0,20 = 148 mm; y = 50 + (210 − 50) · 0,20 = 82 mm. Kontrolle: Die Bildabweichungen 240 und 160 Pixel entsprechen 48 und 32 mm. Ergebnis: Lehrkoordinate (148 mm, 82 mm). Dies ist keine Greifkoordinate der realen Anlage. Für reale Anwendungen wären unter anderem Kamerakalibrierung, Verzerrung, Hand-Auge-Transformation, Ebenenlage und unabhängige Prüfungen erforderlich.

Eigene Skizze zur Koordinatenzuordnung (rein synthetisch)
Bezug	Bildraum	Modell-Tischraum
Ursprung	(100, 50) Pixel	(100, 50) mm
Hypothese Objektmitte	(340, 210) Pixel	(148, 82) mm
Verschiebung	(+240, +160) Pixel	(+48, +32) mm

Rechenweg 2: Bildwinkel und Symmetrie

Zwei unterscheidbare hypothetische Merkmalspositionen lauten P=(320,200) und Q=(350,230) Pixel. Daraus folgt Δu=30 und Δv=30 Pixel. Ein Bildwinkel gegen die positive u-Achse beträgt θ = atan2(Δv,Δu) = 45°. Voraussetzung sind ein sinnvoll definiertes Merkmalspaar und eine festgelegte Bildachsenkonvention. Kehrt man P und Q ohne eindeutiges Richtungsmerkmal um, entsteht ein Winkel von −135° beziehungsweise 225°: Für eine ungerichtete Achse beschreibt dies dieselbe Lage modulo 180°. Bei einer kreisförmig erscheinenden Schneidringkontur kann eine einzige Draufsicht überhaupt keine eindeutige Drehposition bestimmen. Das korrekte Ergebnis heißt dann Orientierung unbestimmt, nicht ein geratener Winkel.

Bild: FrankSchroeder11, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.

Das Ergebnis als strukturierter Datensatz

Lehrmodell-Datensatz (keine internen Daten): bild_id, bildquelle, regelversion, bauteilklasse, klassenscore_1, klassenscore_2, u_pixel, v_pixel, winkel_grad_oder_unbestimmt, konturanteil, verdeckungsanteil, reflexanteil, sperrgrund, offline_status. Ein fehlender Wert muss unbekannt heißen; er darf nicht als 0 eingetragen werden. Datentypen und Einheiten bleiben explizit (Pixel, Grad, relative Anteile). Die Datensätze sind anonym und fiktiv.

Unsicherheit als eigenes Prüfergebnis

Klassenscore ist kein Sicherheitsnachweis

Ein Algorithmus kann beispielsweise hypothetische Werte 0,96 für N und 0,18 für S ausgeben. Solche Scores sind zunächst Ausgaben einer Klassifikation; ohne geeignete Validierung und Kalibrierung sind sie keine nachgewiesenen Wahrscheinlichkeiten für fehlerfreies Greifen. Auch ein hoher Score kann mit starker Verdeckung oder Spiegelung zusammenfallen. Die Marge m = score₁ − score₂ beschreibt lediglich den Abstand zwischen zwei Kandidaten. Sie löst weder ein Beleuchtungsproblem noch die Mehrdeutigkeit der Orientierung.

Nur für Übungen vorgeschlagene Regeln: score₁ mindestens 0,90; Marge mindestens 0,15; sichtbare Kontur mindestens 90 %; verdeckte Fläche höchstens 10 %; Reflexfläche höchstens 5 % der ROI; Orientierung muss für den didaktischen Zielprozess eindeutig sein. Diese erfundenen Schwellen sind ausdrücklich keine Grenzwerte, Sicherheitsfunktionen oder Bedienfreigaben eines Herstellers. Bei irgendeinem Widerspruch kennzeichnet die Lehrsoftware den Datensatz als gesperrt. Selbst ein vollständiges Bestehen erzeugt nur einen offline überprüfbaren Kandidaten, niemals einen echten Bewegungsauftrag.

Eigene Entscheidungslogik im Lehrmodell
Prüfung	„Ja“	„Nein“ oder unbekannt
Lesbare ROI und geschlossene Objektkontur?	Klassifikation betrachten	gesperrt: Bildqualität
Klasse plausibel und ausreichender Score-Abstand?	Position prüfen	gesperrt: Klassenkonflikt
Verdeckung und Reflexion innerhalb der Lernschwellen?	Winkeldeutung prüfen	gesperrt: Bildstörung
Orientierung eindeutig für den Zielprozess?	offline Kandidat protokollieren	gesperrt: Orientierung

Rechnen mit einem hohen, aber irreführenden Score

Das synthetische Lehrbild C liefert score(N)=0,97 und score(S)=0,11; die Marge ist 0,97 − 0,11 = 0,86. Gleichzeitig ist nur 65 % der Kontur sichtbar, also 35 % verdeckt. Der Klassenwert und die Marge erfüllen zwar die hypothetischen Schwellen; die Sichtbarkeit unterschreitet jedoch 90 %. Das Ergebnis muss gesperrt wegen Verdeckung heißen. Dasselbe gilt für einen Reflexanteil von 18 % bei der Übungsschwelle von 5 %. Eine Zahl darf keinen fehlenden Bildbeleg ersetzen.

Warum eine Sperre eine gute Antwort ist

Eine begründete Sperre ist kein Lernfehler, sondern ein korrektes Ergebnis bei zu wenig Evidenz. Gib den konkreten Grund an („Reflexfläche im ROI“, „zwei plausible Klassen“, „Richtung nicht unterscheidbar“). Bestätige Unsicherheit nicht durch frei erfundene Koordinaten. Wiederholte Lehrbild-Bewertung, geeignete Referenzbilder oder eine zweite Ansicht können diskutiert werden, bleiben aber theoretische Lernmaßnahmen.

Berufstypischer Modellfall mit Lösung und Bewertung

Arbeitsauftrag: vier synthetische Kamera-Auswertungen

Eine fiktive Ausbildungsgruppe erhält vier selbst erstellte Lehrbild-Auszüge A–D. Alle Werte in der Tabelle sind für diesen Kurs frei erfunden; die reale Ehinger Anlagenkonfiguration ist unbekannt. Prüfe Klasse, Lage, Marge, Störanteile, Winkeleindeutigkeit und Sperrgrund. Erstelle für jeden Datensatz die Ausgabe offline Kandidat oder gesperrt. Berechne für A die Modell-Tischkoordinate. Dokumentiere die Unterschiede zwischen einem Klassifikationsergebnis und einer bewegungsberechtigten Freigabe.

Synthetische Messdaten des Ausbildungsfalls
Bild	Klasse und Gegenscore	Schwerpunkt Pixel	Kontur sichtbar	Verdeckung	Reflexion	Orientierung	Zusatzhinweis
A	N: 0,96; S: 0,18	(340,210)	97 %	2 %	1 %	durch asymmetrisches Lehrmerkmal: 45°	freie ROI
B	S: 0,95; N: 0,70	(150,100)	96 %	3 %	1 %	nicht bestimmbar	kreisähnliche Draufsicht
C	N: 0,97; S: 0,11	(390,180)	65 %	35 %	1 %	angeblich 20°, unsicher	verdeckte Flanke
D	S: 0,91; N: 0,79	(270,260)	91 %	4 %	18 %	angeblich 70°, unsicher	Überstrahlung

Vollständige Musterlösung

A: Die Marge beträgt 0,96 − 0,18 = 0,78. Kontur, Verdeckung und Reflexion liegen innerhalb der erfundenen Lernschwellen; die Orientierung ist in diesem Lehrbild durch ein zusätzliches asymmetrisches Merkmal definiert. Die angenommene lineare Zuordnung liefert (148 mm,82 mm); Status offline Kandidat, nicht „Greifbefehl“. B: Marge 0,25; die Klasse S ist plausible Hypothese, aber die Orientierung ist im Bild nicht eindeutig. Ergebnis gesperrt: Winkel nicht bestimmbar. C: Marge 0,86; wegen 35 % Verdeckung und nur 65 % sichtbarer Kontur: gesperrt: verdeckte Kontur. D: Marge 0,12 unterschreitet die Modellschwelle von 0,15; zusätzlich beträgt der Reflexanteil 18 %, daher gesperrt: Klassenkonflikt und Spiegelung. Fehlende eindeutige Winkelinformationen dürfen nicht mit dem genannten Schätzwinkel ersetzt werden.

Kontrollfragen zur Lösung: Warum ist ein hoher Score bei C nicht ausreichend? Weil die Bildkontur unabhängig davon unvollständig ist. Warum wird B trotz brauchbarer Klassentrennung nicht weitergegeben? Weil für die angenommene Zielaufgabe eine eindeutige Orientierung verlangt wird. Was würde sich bei realem Betrieb ändern? Zuständige Fachkräfte müssten die tatsächliche Anwendung, Risiken, Sicherheitsfunktionen und Betriebsanweisungen prüfen; das Kursmodell trifft hierzu keine Entscheidung.

Bewertungsraster für den Fall: maximal 20 Punkte (Lehrmodell)
Kriterium	0 Punkte	Teilpunkte	Volle Punkte
Beleglage und Fiktionskennzeichnung, 4 P.	behauptet echte Anlagenwerte	einzelne Trennungen richtig: 1–3	Betreiberbeleg und Lehrdaten strikt getrennt: 4
Vier Einzelentscheidungen, 8 P.	keine nachvollziehbare Antwort	je Fall 1 P. bei richtigem Status ohne Grund	je Fall 2 P. für Status und bildgestützten Sperrgrund
Marge und Koordinatenrechnung, 4 P.	keine Rechnung	richtige Ansätze mit kleinen Fehlern: 1–3	A 0,78; x=148 mm; y=82 mm mit Einheiten: 4
Dokumentation und Sicherheitsgrenze, 4 P.	echter Greifbefehl empfohlen	Sperre oder Nachvollziehbarkeit teilweise: 1–3	Datensatz vollständig, keine Maschinenfreigabe: 4

Bewertungsvorschlag: 18–20 Punkte = sehr sicher argumentiert; 14–17 = überwiegend sicher; 10–13 = grundlegendes Verständnis; unter 10 = gezielte Überarbeitung. Die Benotung ist nur eine Unterrichtsempfehlung, keine betriebliche Qualifikationsbescheinigung.

Bild: Dzikra Muhammad Imtiyaz, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0.

Video zum Vergleich, nicht zur Anlagenidentifikation: Die Universität Cambridge dokumentierte 2019 ein visiongestütztes Pick-and-Place-Lehrprojekt zur Platinenbestückung; das folgende verlinkte Video illustriert visuelle Ausrichtung, nicht Liebherr-internen Code.

Quelle/Urheberkontext: Cambridge Computer Science Group Projects 2019, Visual Pick and Place; YouTube-Einbettung mit Rechten beim jeweiligen Videoanbieter, nicht als OER umdeklariert.

Zweites Video: Eine begutachtete Robotik-Studie dokumentiert ein eigenes Pick-and-Place-Video; beachte dort die Unterschiede zwischen Kameraauswertung und Bewegungsplanung.

Quelle/Urheberkontext: Applied Sciences 12(10), 4819 (2022), Abschnitt Experimente; YouTube-Einbettung, Rechte beim Videoanbieter. Beide Videolinks sind durch institutionelle bzw. wissenschaftliche Quellen belegt; keine Behauptung über Liebherr-Hardware.

Interaktive Aufgaben

Multiple-Choice-Quiz

Welche Aussage ist für die Ehinger Pick-&-Place-Anlage durch die Betreiberquelle 2025 belegt? (Kameraaufnahmen unterstützen die Teileidentifikation sowie Greifkoordinaten und Ablagewinkel) (!Der Robotertyp ist ein UR5e) (!Der reale Freigabewert beträgt 90 Prozent) (!Das interne SPS-Programm ist öffentlich bekannt)

Worin unterscheiden sich Bauteilart und Position? (Die Bauteilart benennt die Klasse und die Position einen Ort im Bezugssystem) (!Beides bezeichnet immer denselben Winkel) (!Die Position beschreibt ausschließlich das Material) (!Die Bauteilart ist eine Millimeterkoordinate)

Was bedeutet eine teilweise verdeckte Kontur für die Auswertung? (Die Lage oder Klasse kann trotz hoher Scores unzuverlässig sein) (!Sie liefert automatisch mehr eindeutige Merkmale) (!Sie erhöht stets die Winkelgenauigkeit) (!Sie beweist eine mechanische Freigabe)

Warum ist ein heller Reflex auf Metall problematisch? (Er kann eine scheinbare Kante oder Fläche erzeugen) (!Er belegt den korrekten Schneidringtyp) (!Er entfernt jede Bildunschärfe) (!Er zeigt stets den Griffpunkt)

Wie lautet die Modellrechnung für x bei u 340, u null 100, x null 100 mm und 0,20 mm je Pixel? (148 mm) (!48 mm) (!340 mm) (!168 mm)

Welche Aussage zur Orientierung einer kreisähnlichen Kontur trifft zu? (Ohne unterscheidbares Merkmal kann die Drehrichtung unbestimmt bleiben) (!Aus jedem Kreis ist eine eindeutige Nullrichtung ablesbar) (!Eine hohe Klassensicherheit ersetzt immer den Winkel) (!Die Form liefert stets eine eindeutige Vorderseite)

Welche Score-Marge ergibt sich aus 0,97 und 0,11? (0,86) (!0,08) (!1,08) (!0,11)

Wie muss Fall C trotz Klassenwert 0,97 bewertet werden? (Gesperrt wegen der 35 Prozent verdeckten Fläche) (!Freigabe wegen des hohen Klassenwerts) (!Automatisch mit höherer Geschwindigkeit greifen) (!Die Verdeckung als null eintragen)

Was bedeutet ein unbekanntes Feld im Auswertungsdatensatz? (Unbekannt ausdrücklich dokumentieren) (!Ohne Prüfung als null interpretieren) (!Mit einem Herstellerwert ergänzen) (!Das gesamte Protokoll löschen)

Was ist der zulässige Ausgang der Lernmodellprüfung bei erfolgreicher Bildprüfung? (Ein offline dokumentierter Kandidat ohne Maschinenfreigabe) (!Ein betrieblicher Startbefehl an die Anlage) (!Eine bestätigte Liebherr-Bedienberechtigung) (!Ein Ersatz für die Sicherheitsunterweisung)

Memory

Verbinde jeden Fachbegriff mit genau seiner Erklärung.

ROI	Begrenzter Bildausschnitt zur Untersuchung
Kontur	Umriss eines erkannten Bildbereichs
Schwerpunkt	Rechnerischer Mittelpunkt einer Bildregion
Kalibrierung	Ermittlung eines Bezugs zwischen Koordinatensystemen
Reflexion	Spiegelungsbedingte helle Störung
Sperrgrund	Dokumentierte Ursache für fehlenden Auftragskandidaten

Drag-and-drop

Ordne die fünf Beobachtungen ihren Konsequenzen zu.

Ordne den passenden Begriff zu.	Konsequenz im Lehrmodell
Verdeckte Flanke	Konturanteil prüfen und im Zweifelsfall sperren
Heller Metallreflex	Überstrahlte ROI als Störung dokumentieren
Zwei ähnliche Klassenscores	Alternative Klasse ernst nehmen und Marge prüfen
Unbestimmte Drehachse	Winkelergebnis als unbekannt ausgeben
Eindeutige synthetische Messdaten	Allenfalls offline Kandidat protokollieren

Kreuzworträtsel

Finde zu jeder Erklärung den einen deutschen Fachbegriff.

Kontur	Wie heißt der sichtbare Umriss eines Bildobjekts?
Reflexion	Welches Phänomen erzeugt einen störenden Lichtspiegel?
Kalibrierung	Wie heißt das Ermitteln eines Koordinatenbezugs?
Orientierung	Wie heißt die Ausrichtung eines erkannten Objekts?
Schneidring	Welches der beiden bei Liebherr 2025 genannten Bauteile ist ein Ring?
Schwelle	Wie heißt ein festgelegter Vergleichsgrenzwert?

LearningApps

Suche passende interaktive Zuordnungsübungen zu Kamerabild, Objektlage und Bauteilorientierung. Es handelt sich um eine Suchseite, nicht um eine behauptete fertig geprüfte Einzel-App.

Lückentext

Vervollständige die zentralen Fachgedanken. Pro Satz ist eine Lücke einzutragen.

Ein begrenzter Bildausschnitt heißt

.

Der sichtbare Umriss eines Objekts wird

genannt.

Helle Überstrahlungen metallischer Oberflächen können durch

entstehen.

Die mutmaßliche Art des Objekts beschreibt seine

.

Ein Punkt im Bild besitzt Koordinaten in

.

Eine eindeutige Drehlage heißt

.

Der Unterschied der beiden höchsten Scores wird als

bezeichnet.

Fehlt eine ausreichend sichtbare Form, führt das Lehrmodell zu einer

.

Ein dokumentierter Datensatz ist keine betriebliche

.

Offene Aufgaben

Erstelle deine Produkte mit fiktiven Messwerten und selbst gefertigten Papierskizzen. In diesem Kurs werden keine vertraulichen Herstellungsdaten oder persönlichen Schülerdaten benötigt.

Leicht

Bildraster: Übertrage Lehrbild A als eigene 5-mal-5-Rasterskizze auf Papier und markiere Innenraum sowie Außenkontur.
Fachbegriffe: Verfasse eine eigene Kurzdefinition zu ROI, Kontur und Klassifikation samt je einem Beispiel.
Störstellen: Zeichne in ein eigenes Lehrbild ein X für eine Spiegelung und ein Fragezeichen für eine Verdeckung und beschreibe die Auswirkung.
Quellenkritik: Erstelle eine Zweispaltentabelle: Was Liebherr 2025 belegt und welche Werte nur im Kursbeispiel vorkommen.

Standard

Koordinaten: Berechne mit 0,20 mm je Pixel und Ursprung aus Kapitel 3 die Tischkoordinate für den fiktiven Bildpunkt (250,150).
Klassenabstand: Berechne für B und D die Score-Marge und erläutere, warum die Entscheidung dennoch gesperrt bleibt.
Bildbeurteilung: Erstelle eine Fotostory aus eigenen Papiermodellen mit einer klaren und einer absichtlich verdeckten Kontur; nutze keine Betriebsfotos.
Protokoll: Entwirf ein JSON-ähnliches Datenblatt für Lehrbild C mit Quellenvermerk, Klasse, Anteilen und Sperrgrund.

Schwer

Winkelmehrdeutigkeit: Begründe anhand einer selbst konstruierten symmetrischen Papierscheibe, weshalb eine Draufsicht nicht jede Drehrichtung belegt.
Entscheidungsregeln: Entwickle ein lesbares Entscheidungsdiagramm mit getrennten Prüfungen für Klasse, Bildqualität und Orientierung; alle Werte als Lehrmodell ausweisen.
Fehleranalyse: Simuliere fünf Bildstörungen in selbst gezeichneten Objekten und erstelle eine Fehlermatrix mit Auswirkung und Gegenprüfung.
Berufstransfer: Erkläre in einem fünfminütigen Lernvideo anhand eigener Zeichnungen die Beiträge aus Mechatronik, Elektronik und Fachinformatik; ohne Realmaschinenaufnahmen.

Musterlösungen zu den zwölf offenen Aufgaben

Die folgenden Lösungserwartungen sind Beispiele, keine Betriebsanweisungen. Bei Gestaltungsaufgaben gelten fachlich korrekte alternative Lösungen ebenfalls.

Aufgabe	Fachlicher Lösungskern
Bildraster	Ein beschriftetes Raster mit freiem Zentrum und konturierten Randfeldern; Bild als Symbolschema gekennzeichnet.
Fachbegriffe	ROI grenzt den Auswertungsbereich ab; Kontur beschreibt den Umriss; Klassifikation ordnet eine vermutete Bauteilklasse zu.
Störstellen	Reflex verändert scheinbare Kanten; verdeckter Bereich reduziert den nachweisbaren Konturanteil.
Quellenkritik	Belegt sind Teile, Kameraauswertung, Greifkoordinaten und Ablagewinkel; Scores, Maßstab und Grenzen sind fiktiv.
Koordinaten	x = 100 + 150 mal 0,20 = 130 mm; y = 50 + 100 mal 0,20 = 70 mm.
Klassenabstand	B: 0,25, aber Orientierung unbekannt. D: 0,12 unter Lehrschwelle und Reflexionsanteil 18 Prozent.
Bildbeurteilung	Zwei eindeutig als selbst erzeugt gekennzeichnete Modellfotos mit Sichtbarkeitsvergleich und Sperrbegründung.
Protokoll	Eigene Lehrbild-ID; N-Score 0,97; sichtbare Kontur 65 Prozent; Verdeckung 35 Prozent; Status gesperrt.
Winkelmehrdeutigkeit	Eine rotationssymmetrische Silhouette liefert ohne Richtungsmerkmal mehrere äquivalente Winkel und keine eindeutige Vorderseite.
Entscheidungsregeln	Jedes negative oder unbekannte Prüffeld führt zur Sperre; nur vollständige Lehrprüfungen zum offline Kandidaten.
Fehleranalyse	Mögliche Störungen: Reflex, Schatten, Unschärfe, Verdeckung, Überlappung; jede mit eigener plausibler Sperrbegründung.
Berufstransfer	Mechatronik: Lage/Greifgeometrie; Elektronik: Sensorik/Signalqualität; Informatik: Datenformate, Tests und nachvollziehbare Logik.

Lernkontrolle

Belegte Informationen: Beurteile, ob die Aussage „die Anlage nutzt einen bestimmten Robotertyp“ aus der Betreiberquelle herleitbar ist; begründe die Nein-Antwort mit der Nachweisgrenze.
Konturerkennung: Erkläre an Lehrbild B, weshalb fehlende Konturteile zu einer Sperre führen; beschreibe eine mögliche Falschklassifikation.
Rechnerische Plausibilität: Berechne die Bild- und Tischabweichung für Lehrbild A und prüfe, ob Einheiten und angenommene Achsrichtung übereinstimmen.
Unsicherheitsvergleich: Vergleiche die Bilder B, C und D und entscheide, welcher jeweils eigenständige Sperrgrund bereits ausreicht.
Systemgrenzen: Entwickle eine Argumentation, warum auch ein hoher Klassenscore keine Sicherheitsfreigabe für eine Robotermaschine ist.
Datentransfer: Begründe, welche Pflichtfelder ein anonymes Prüfprotokoll braucht, um aus einer Entscheidung später einen reproduzierbaren Unterrichtsfall zu machen.

Erwartungshorizont: Aussagen müssen zwischen Quellenbeleg und Annahme unterscheiden; Rechnungen enthalten Einheit, Ausgangswerte und Ergebnis; jede Sperre nennt den konkreten Auslöser; ein offline Ergebnis darf niemals als tatsächliche Anlagenfreigabe dargestellt werden.

Lernnachweis

Portfolio (empfohlen): Gib (1) mindestens zwei eigene kommentierte schematische Lehrbilder, (2) eine fachliche Merkmalsliste N/S mit ausgewiesenen Grenzen, (3) beide vorgerechneten geometrischen Ansätze einschließlich Einheiten, (4) vier begründete Modellfallentscheidungen, (5) einen anonymen synthetischen Auswertungsdatensatz, (6) eine Quellen-/Rechtetabelle und (7) eine kurze Reflexion zur Unterscheidung zwischen Klassifikationsscore und sicherem Verhalten ab.

Kompetenznachweis: Du kannst Klasse, Koordinate, Winkel und Griffpunkt auseinanderhalten; Bildqualität und Mehrdeutigkeit systematisch erklären; eine fachliche Sperre begründen; Zahlen aus einem deklarierten Lehrmodell nachrechnen; Betriebsangaben von eigenen Annahmen trennen. Rückmeldung erfolgt anhand des 20-Punkte-Rasters in Kapitel 5. Ein Kursabschluss stellt keine Bedienbefähigung dar.

Berufliche Differenzierung: Mechatroniker-Auszubildende erläutern geometrische Beziehungen und Greifkonzepte ohne Realfreigabe. Elektroniker-Auszubildende erläutern Licht, Kamerasignal und Störquellen. Fachinformatiker-Auszubildende dokumentieren Datenvalidität, Versionskennung, Fehlerzustände und Testfälle. Die Lernabfolge ist eine Empfehlung, mit Betrieb und Berufsschule abzustimmen.

OER und Wikipedia

Primärquelle und Quellenstand 2025:

Liebherr, „Unser Weg zur Smart Factory“, UpLoad Magazin 02/2025. Betreiberbeleg ausschließlich für die genannten Vorgänge in Ehingen. Der redaktionelle Text ist keine frei lizenzierte OER-Übernahme.

Fachliche Ergänzungen:

OpenCV, Template Matching. Methodische Quelle zur Mustervergleichssuche; hier nicht als Beschreibung von Liebherr-Software verwendet.
Santos u. a. (2024), Integration of Artificial Vision and Image Processing into a Pick and Place Collaborative Robotic System, Open Access CC BY 4.0; methodischer Vergleichsfall, nicht die Ehinger Produktionsanlage.
Wikipedia: Bildverarbeitung als Überblick; Einzelbehauptungen mit fachlichen Quellen abgleichen.
Wikipedia: Machine vision mit Schwerpunkt Industrie und Robotik (englisch).

Bildmedien: überprüfte Dateinamen, Rechte und Abgrenzung

Die folgenden Wikimedia-Commons-Dateiseiten nennen Urheber, Dateinamen und Lizenz. Die Abbildungen zeigen Vergleichsgeräte oder Methodenbeispiele und niemals nachweislich die Ehinger Anlage. Quellenangaben bleiben bei Weiterverwendung erhalten; keine Änderungen an den eingebundenen Originalbildern vorgenommen.

Datei	Nachweis und Beschreibung	Urheber laut Commons	Lizenz
File:Machine Vision.png	Industrie-Bildverarbeitung	Beidelberg	CC BY-SA 4.0
File:Lena stasjon edges.png	Kantendetektion	Krazykat9000	CC BY-SA 3.0
File:Ids-machine-vision-cameras-usb2-2004.jpg	Beispiel Industriekamera	Lg123456	CC BY-SA 4.0
File:Knelkoppeling recht 12mm.jpg	Verschraubung als Vergleich	M. M. Minderhoud / Michiel1972	CC BY-SA 3.0
File:Task-and-motion-planning.svg	Robotik-Planungsschema	FrankSchroeder11	CC BY-SA 4.0
File:Robot Lengan Industri UR5e.jpg	Vergleichsroboter	Dzikra Muhammad Imtiyaz	CC BY-SA 4.0

Selbst erstellte Lernmedien: Die vier Raster A–D, Rechentabelle, Prozessdiagramm, Sperrlogik und Bewertungsraster sind neue schematische Unterrichtsdarstellungen aus diesem Kurs und verwenden keine Betriebsbilder. Videonachweise: Cambridge-Lehrprojekt ist auf der Universitätsprojektseite 2019 als Video verlinkt. Robotikversuch wird in der wissenschaftlichen Publikation von 2022 als Pick-and-Placing-Video angegeben. Für beide gelten die Rechte des jeweiligen Videoanbieters und die YouTube-Einbettungsbedingungen; keine CC-Lizenz wird behauptet und keine Clips werden kopiert.

Verknüpfte Lernbereiche

Liebherr-Maschinen und Ausbildung

Wissensnetz: Über Pixel, Bildsensor, Konturerkennung, Mustererkennung, Koordinatensystem, Kalibrierung, Geometrie, Informatik und Maschinensicherheit lassen sich die Grundlagen vertiefen. Das berufliche Niveau ist eine redaktionelle Zuordnung, nicht eine verbindliche Lehrplanfreigabe.