Technik

SOGLA – Selbstständiger Objekterkennungsgestützter Lager- und Sortierautomat

Teilnehmer:innen

Jan Schreiber (16)
Nathanael Majewski (17)

Schule/Institution/Betrieb

Gymnasium bei St. Michael, Schwäbisch Hall

Projektbetreuung

Dr. Simon Zell, Joachim Kern

Region

Heilbronn-Franken

Jahr

2025

Sparte

Jugend forscht

Wir haben uns die Aufgabe gesetzt, LEGO-Steine mit einer Sortiermaschine automatisiert zu sortieren. Letztes Jahr nahmen wir bereits mit einer ersten Version unseres Automaten am Jugend Forscht Wettbewerb teil, der jedoch nicht mit der gewünschten Zuverlässigkeit funktioniert hat. Deshalb haben wir beschlossen, die Maschine weiterzuentwickeln und diese um etwa 80% zu verkleinern.

Unsere neue Sortiermaschine nutzt KI und Deep Learning, um Bauteile wie LEGO-Steine effizient zu klassifizieren. Durch 3D-Druck-Teile ist sie anpassbar und skalierbar. Der Prozess beginnt mit einem Trichter, in dem die Teile vereinzelt und über eine Förderkette der Sortiereinheit zugeführt werden. Eine Kamera erfasst die Objekte, und ein neuronales Netzwerk klassifiziert sie. Ein Transportwagen bewegt die sortierten Teile zu vordefinierten Lagerpositionen, wo sie automatisch einsortiert werden. Speziell entwickelte Leiterplatten (PCBs) verbessern die Zuverlässigkeit.

1. Preis Landeswettbewerb Baden-Württemberg

250 €, Preisstifter: VDI e. V.

1. Preis Regionalwettbewerb Heilbronn-Franken

Sonderpreis Forschungspraktikum der Gesellschaft für Produktentwicklung (GfP)

Gesellschaft für Produktentwicklung (GfP) am KIT

Sonderpreis Einladung zur Abschlussveranstaltung der Nobelpreisträgertagung 2025

Preisstifter: Staatsministerium und Wissenschaftsministerium Baden-Württemberg, Reinhold Beitlich Stiftung

Wettbewerb 2025

Motto

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