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Deep Learning hilft bei der Sortierung von Legosteinen

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Es ist hin und wieder erstaunlich wie sich so mache Dinge zusammenfinden. In diesem Fall geht es um eine automatische Anlage zur Sortierung von Legosteinen, die sich ein Entwickler namens Jacques Mattheij aus privater Notwendigkeit mithilfe von viel Geschick aufgebaut hat. Entstanden ist das Projekt, da Mattheij das eigene und zugekaufte Lego sortieren wollte. Manuell ist dies eine langwierige und kaum fordernde Aufgabe. Im besten Falle sollte dies automatisch geschehen.

Hinzugekommen ist der Umstand, dass unsortierte Legosteine viel günstiger angeboten werden als solche die bereits vorsortiert sind. Es entstand also die Überlegung unsortierte Legosteine zu kaufen, um diese dann sortiert wieder zu verkaufen. Die Gewinnspanne liegt bei etwa 30 Euro, denn 1 kg unsortiertes Lego kostet etwa 10 Euro, während die sortierten Steine ab 40 Euro zu haben sind. Befinden sich auch noch Lego-Technik-Komponenten dazwischen, können diese für 100 Euro pro Kilogramm angeboten werden.

Über die Jahrzehnte haben sich über 38.000 verschiedene Formen von Legosteinen entwickelt. Manche werden heute noch verwendet, andere wiederum stammen aus Serien, die nicht mehr gefertigt werden. Außerdem gibt es 100 unterschiedliche Farbschattierungen. All dies gilt es auseinanderhalten zu können. Es kommen aber noch weitere Schwierigkeiten hinzu, denn es gibt falsche Legosteine, solche, die defekt oder verschmutzt sind oder einfach aufgrund von Beschädigungen nicht mehr ihrem Originalzustand entsprechen. All diese Teile sollen aussortiert und müssen erkannt werden.

Die von Jacques Mattheij gebaute Maschine besteht aus einem Feeder, in den die unsortierten Steine gekippt werden können. Über ein Förderband fallen sie auf ein Förderband, welches sie an mehreren Kameras vorbeiführt. Dort werden Farbe und Form erkannt, damit der jeweilige Stein entsprechend zugeordnet werden kann. Hier kommt ein Deep-Learning-Netzwerk zum Einsatz, welches sich über die Zeitdauer selbst angelernt hat. 38.000 unterschiede Formen und 100 verschiedene Farben lassen sich kaum manuell zuordnen. Das Deep-Learning-Netzwerk basiert auf dem Keras- und TensorFlow-Framework und verwendet die cuDNN-Beschleunigung, um auf einer GeForce GTX 1080 Ti möglichst schnell angelernt werden zu können. In nur wenigen Stunden war das Netzwerk auf einem Stand, wie die zuvor über Stunden manuell trainierte Datenbank.

Inzwischen kann die Sortiermaschine von Jacques Mattheij 4.000 Legosteine pro Stunde sortieren. Die Genauigkeit liegt bei 97 %. Mattheij geht aber davon aus, dass er die Geschwindigkeit und Genauigkeit noch verbessern kann. Insgesamt wurden bereits 130.000 Legosteine durch die Maschine sortiert.

Das Projekt zeigt, wie solch kompliziert klingende Technologien wie Deep Learning oder Machine Learning im Anwenderbereich überführt und genutzt werden können. Nebenbei bemerkt: Auch Teile der Sortiermaschine sind aus Lego erstellt worden.

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