Mikrorobotik und Regelungstechnik

Forschungsgruppe:
Werkzeuge und Technologien für die Automation in der Mikro- und Nanorobotik

Die Gruppe entwickelt die nötigen Technologien und Werkzeuge zur Durchführung von Manipulationen und komplexen Montageaufgaben kleinster Teilchen auf der Mikro- und Nanoskala. Dabei bezeichnet „Nano“ nicht die Abmessungen der Roboter selbst, sondern ihre Fähigkeit, Werkzeuge und Proben mit einer Genauigkeit im Bereich einzelner Nanometer zu positionieren, was für herkömmliche Roboter unmöglich wäre. Typische Proben sind z. B. Kohlenstoff-Nanoröhren (Carbon-Nano-Tubes, CNTs) mit einem Durchmesser von 300 nm und einer Länge von max. 10 µm. Die Roboter werden fast immer in Systemen eingesetzt, wo bildgebende Sensoren (Mikroskope oder Rasterelektronenmikroskope – REMs) die einzige Überwachungsmöglichkeit darstellen.

Das Arbeitsgebiet der Gruppe umfasst die Erforschung und Entwicklung von Nanorobotern, deren Ansteuerung und Regelung sowie die Prozessplanung und –automatisierung. Weiterhin werden Algorithmen zur Extraktion von Informationen aus Bilddaten für verschiedene Zwecke entwickelt. Positionsbestimmung von Robotern und Werkstücken auf Basis der Bildinformationen spielt dabei eine große Rolle.

Entwicklung von Nanorobotersystemen

Der Forschungsbereich Mikro- und Nanoroboterent-wicklung beschäftigt sich mit verschiedenen Komponenten für die genaue Positionierung von Werkzeugen und Proben sowie deren Validierung. Die Abbildung zeigt einen mobilen Mikroroboter. Er weist Abmessungen von 22x22x11 mm³ auf und kann in drei Freiheitsgraden (x, y, φ) bewegt werden. Einzelne Schritte können dabei bis zu 1 nm klein sein und dennoch ist die Geschwindigkeit in weiten Bereichen frei wählbar.

Ein Hauptaugenmerk liegt auf der Entwicklung und der Verbesserung von Antriebs- prinzipien, die die Anforderungen an die Mikro- und Nanorobotik erfüllen. Die wichtigsten Anforderungen sind eine hohe Stellgenauigkeit, Spielfreiheit und Vakuumtauglichkeit.

NanoroboterSteuerung und -Regelung


Bewegung eines Roboters nach dem Stick-Slip-Prinzip

Um die entwickelten Nanorobotersysteme für die Automatisierung nutzbar zu machen, müssen sie angesteuert und geregelt werden. Die am häufigsten verwendeten Antriebe arbeiten nach dem so genannten Stick-Slip-Prinzip (siehe Abbildung links) mit Piezokeramiken zur Bewegungserzeugung. Dabei befindet sich ein Roboter zunächst in Ruhe in einer bestimmten Position. Dann wird der Piezoaktor durch Anlegen einer langsam steigenden Spannung langsam bewegt. Bei Erreichen der maximalen Spannung wird diese dann schlagartig umgepolt. Der dabei durch den Piezoaktor erzeugten starken Beschleunigung kann der Roboter aufgrund seiner Trägheit nicht folgen. Somit rutscht er auf dem Untergrund und macht einen kleinen Schritt.

Für diese Art der Ansteuerung werden Signale mit einer großen Spannungsamplitude (bis zu 400 Vpp) und einer Sägezahnform benötigt. Das Verhalten des Roboters kann durch Signalparameter wie Amplitude, Frequenz und Polarität dieser Signale beeinflusst werden.

Simulation, Validierung und Optimierung von Stick-Slip-Antrieben für nanorobotische Anwendungen

Piezogetriebene Stick-Slip-Antriebe (PSSA) oder piezogetriebene Stick-Slip-Aktoren sind von besonderem Interesse auf Grund ihrer Vorteile wie dem sehr einfachen Aufbau sowie gutem Betriebsverhalten. PSSA werden durch piezoelektrische Aktoren (PEA) angetrieben und basieren auf dem Stick-Slip-Prinzip. Trotz des im Stellweg begrenzten Aktors kann der Antrieb theoretisch unendlich lange Verfahrwege bei hoher örtlicher Auflösung realisieren. Diese attraktiven Eigenschaften eröffnen breite Anwendungsmöglichkeiten in dem Bereich der Mikro- und Nanorobotik. Hier besteht großer Bedarf für eine sehr hohe örtliche Präzision von miniaturisierten Positionierungs- und Manipulierungssystemen.

Der Forschungsschwerpunkt ist die Modellierung des dynamischen Kontaktes zwischen den Reibungspartnern, der eine sehr wichtige Rolle für  die Bestimmung der Betriebseigenschaften des Antriebs spielt.  In diesem Modell wird das physikalische Verhalten des Antriebs theoretisch und experimentell untersucht. Auf Basis dieses physikalischen Modells werden die Parameter des Antriebs und des Steuerungssignals so optimiert, dass das Betriebsverhalten des Antriebs verbessert wird.

Objektverfolgungsalgorithmen für die Automatisierung der Mikro- und Nanohandhabung

Die Algorithmen basieren im Kern auf Active Contour Models. Diese werden erweitert und modifiziert, um zusätzliche Informationen die z.B. z-Positionen (durch bspw. Defokus- oder Unschärfeanalyse) oder Deformationsmaße aus den Bildern zu extrahieren, oder um eine besondere Robustheit gegenüber störenden Effekten zu erzielen, die besonders bei der elektronenmikroskopischen Bildgebung auftreten. Dies sind beispielsweise Bilddeformationen, bewegungsinduzierte Verzerrungen und Abschattung. Erreicht wird dies durch die Einbindung von Transformationsmodellen für die Verzerrungen, der Optimierung der Active Models sowie der verwendeten Featuregeneratoren, um eine möglichst verlässliche Funktion sicherzustellen. Z.B bei den Verzerrungen durch Bewegung sollten Features so gewählt werden, dass sie bei der Bildaufnahme zeitlich möglichst zusammenhängende Bereiche des Objektes umfassen. Ein geeignetes Beispiel hierfür sind Linientemplates. Generell müssen Features auch nach Verzerrung eindeutig zuordenbar sein und eine verlässliche Erkennung der Features muss möglich sein.

Weiterhin werden Algorithmen zur Extraktion von dreidimensionalen Positionsdaten aus Bildern untersucht und entwickelt, die u.a.  auf Multiview-Verfahren (Stereobildgebung) oder Defokusanalyse basieren. Dreidimensionale Positionsdaten sind notwendig für die Automatisierung der meisten realen Abläufe bei der Handhabung bzw. Montage. Für die Charakterisierung von Objekten werden 3D-Rekonstruktionsalgorithmen entwickelt. Diese Algorithmen erzeugen Tiefenkarten oder 3D-Profile der aufgenommenen Szene. In diesen 3D-Daten müssen dann Objekte segmentiert werden. Dies wird erschwert durch Faktoren wie Verdeckung und Uneindeutigkeiten. Die Segmentierungsalgorithmen sollen diese Herausforderungen  lösen und eine zuverlässige Segmentierung durchführen.

Hochgeschwindigkeits-Objektverfolgung


Auf der Mikro- und Nanoskala sind Bildsensoren (Kameras oder SEM) oft der einzige zur Verfügung stehende Sensor, um Werkzeuge oder Objekte zu erkennen und zu verfolgen. Insbesondere die Positionierung von Robotern auf Basis der Bildinformationen nimmt viel Zeit während einer Automatisierung in Anspruch. Aus diesem Grund werden Systeme entwickelt, die hohe Taktraten und eine vorhersagbare Laufzeit bieten. Für die Mikromontage kommen dabei Hochgeschwindigkeitskameras zum Einsatz, auf der Nanoskala wird die direkte Kontrolle über den Elektronenstrahl des REMs übernommen.

Die Verarbeitung der Bilddaten findet dann nicht auf einem PC statt, da hier die Laufzeit nicht vorhergesagt werden kann. Stattdessen kommen eingebettete Systeme auf Basis von Field Programmable  Gate Arrays (FPGAs) und Mikrocontrollern zum Einsatz. Die hohen Geschwindigkeiten werden dadurch erreicht, dass große Teile der Objekterkennung in Hardwaremodulen durchgeführt werden. Die Systeme arbeiten direkt auf dem Datenstrom der Kamera (bzw. des SEMs), um schneller ihre Ergebnisse der Regelung zur Verfügung stellen zu können.

Partikeldetektion und –manipulation in Magnetresonanztomographen

Die Magnetresonanztomographie hat in den vergangenen Jahrzehnten den Durchbruch zur klinischen Nutzbarkeit geschafft. Weltweit gibt es über 20.000 Installationen. Die Hauptvorteile des Verfahrens liegen in seinem ausgezeichneten Weichteilkontrast. Außerdem wird auf ionisierende Strahlung verzichtet. Die zur Bildgebung erzeugten Magnetfelder können prinzipiell auch die nötige Kraft zur Bewegung magnetischer Partikel erzeugen. Ein möglicher Anwendungsfall hiervon ist, Medikamente im menschlichen Körper gezielt und wenig invasiv über das Blutgefäßsystem an den gewünschten Einsatzort transportieren zu können, indem die Medikamente mit einer ferromagnetischen Mikrokapsel verbunden werden.

In der bisherigen Arbeit wurden die Bildgebungssequenzen eines MRT in der Weise umprogrammiert, dass zwischen den einzelnen Bildakquisitionen Antriebsphasen eingefügt werden, welche die Gradientenspulen auf die für die Bewegung der ferromagnetischen Objekte notwendigen Werte einstellen. Die Erkennung und Verfolgung der Objekte wird über die durch sie induzierten Suszeptibilitätsartefakte erreicht, welche im MR-Bild als geometrische Verzerrungen bzw. als Signalausfälle zu erkennen sind. Ermittelte Stellgrößen werden mittels einer Feedback-Funktion an die Sequenzsteuerung übertragen. Somit wurde ein Regelkreis entwickelt, welcher es ermöglicht ferromagnetische Objekte automatisch vordefinierten Trajektorien folgen zu lassen. Ziel der weiteren Forschung ist die Verkleinerung der angetriebenen Objekte und die Entwicklung der Technik hin zu einer klinischen Anwendung.

Multimodale Bildregistrierung


Überlagerung eines REM- und
AFM-Bildes nach multimodaler
Bildregistrierung

In vielen Arbeitsfeldern  in welchen bildgebende Systeme zum Einsatz kommen existieren eine Reihe verschiedener Aufnahmeverfahren (Modalitäten). So wird z.B. in Bereich der medizinischen Diagnostik mittels Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MRT) und z.B. Ultraschall gearbeitet. Im Bereich der Nanotechnologie existieren z.B. die Rasterelektronenmikroskopie (REM) sowie die Rasterkraftmikroskopie bzw. atomic force microscope (AFM) um Objekte in der Größenordnung von Mikro- oder Nanometern vergrößert darzustellen. Oft eignet sich ein bestimmtes Verfahren am besten, um ein gewünschtes Merkmal im Bild optimal erkennen zu können. Um die Vorteile zweier oder mehr Verfahren kombinieren zu können, ist die Überlagerung (Registrierung) und gemeinsame Darstellung von Bilddaten aus verschiedenen Modalitäten notwendig. Für die Registrierung muss mittels eines Ähnlichkeitsmaßes die Güte der Überlagerung bewertet und mittels eines Optimierungsalgorithmus schrittweise verbessert werden, bis ein Optimum erreicht wird.

In der AMIR besteht die Möglichkeit durch Integration eines Rasterkraftmikroskops in der Vakuumkammer eines Rasterelektronenmikroskops nacheinander REM- und AFM-Aufnahme einer Probe zu erstellen. Aufgrund der unterschiedlichen Aufnahmetechnik liefern REM- und AFM-Aufnahmen sehr unterschiedliche Informationen deren Kombination von großem Interesse ist. Auf dieser Basis werden Ähnlichkeitsmaße und Optimierungsalgorithmen entwickelt welche das Problem der multimodalen Bildregistrierung in diesem Anwendungsfall optimieren.

Projekte

Aktuelle Projekte

Abgeschlossene Projekte

  • MiCROW
  • µ4CNC
  • RACoNa - Reliable Assembling of Colloidal Nanoparticles in Two and Three Dimensions by Dual-AFM-based Handling inside a Scanning Electron Microscope
  • Powerbonds - Enhancement of Fiber and Bond Strength Properties for Creating Added Value in Paper Products
  • NanoBits - Exchangeable and Customizable Scanning Probe Tips
  • Flexible Piezoantriebe für Massenmarktanwendungen
  • FIBLYS - Building an Analyzing Focused Ion Beam for Nanotechnology
  • HYDROMEL - Hybrid ultra precision manufacturing process based on positional- and self-assembly for complex micro-products
  • NANOHAND - Micro-Nano System for Automatic Handling of Nanoobjects
  • ZuNaMi - Zukünftige Verfahren der Nano-/Mikroproduktion
  • NANORAC - Nanorobotics for Assembly and Characterization
  • ROBOSEM - Development of a Smart Nanorobot for Sensor-based Handling in a Scanning Electron Microscope
  • RoboMat - ROBOter zur Bestimmung von Mikro-MATerialeigenschaften
  • NanoStore - Mikroroboterzelle zur automatisierten Handhabung und Montage von CNTs für die Integration von Mikro- und Nanoobjekten innerhalb eines Rasterelektronenmikroskops

Angebote für Studierende

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Wichtigste Publikationen

  • Dahmen, C. & Fatikow, S. (2011), Tracking of objects in motion-distorted scanning electron microscope images, in 'Proc. IEEE/RSJ Int Intelligent Robots and Systems (IROS) Conf', pp. 19--24
  • Dahmen, C.; Wortmann, T. & Fatikow, S. (2011), Actuation and Tracking of Ferromagnetic Objects using MRI, in 'Proc. Int Optomechatronic Technologies (ISOT) Symp'
  • Diederichs, C. (2011), Fast Visual Servoing of Multiple Microrobots using an FPGA-Based Smart Camera System, in 'Proc. of the 18th IFAC World Congress'
  • Fatikow, S.; Edeler, C.; Diederichs, C.; Meyer, I. & Jasper, D. (2011), Design and Control of a Nanohandling Robot, in 'Proc. of the 13th World Congress in Mechanism and Machine Science'
  • Jasper, D.; Diederichs, C.; Edeler, C. & Fatikow, S. (2011), 'High-speed nanorobot position control inside a scanning electron microscope', ECTI Transactions on Electrical Eng., Electronics, and Communications 9(1), 177--186
  • Jasper, D. & Fatikow, S. (2010), 'Line Scan-based High-Speed Position Tracking inside the SEM', International Journal of Optomechatronics 4(2), 115--135
  • Fatikow, S.; Dahmen, C.; Wortmann, T. & Tunnell, R. (2009), Vision feedback for automated nanohandling, in 'Proc. Int. Conf. Information and Automation ICIA '09', pp. 806--811
  • D. Jasper and C. Edeler, “Characterization, optimization and control of a mobile platform,” International Workshop on Microfactories, IWMF, 2008.
  • C. Edeler, D. Jasper, and S. Fatikow, “Development, control and evaluation of a mobile platform for microrobots,” in Proc. of 17th IFAC World Congress, 2008.
  • C. Edeler and D. Jasper, Laser-based Structuring of Piezoceramics for Mobile Microrobots, EUCOMES08, Cassino, Italy, September, 2008
  • C. Stolle, S. Fatikow: "Towards automated nanohandling in a scanning electron microscope", Proc. of the 6th IEEE Conf. on Industrial Informatics, Daejeon, Korea, July 13-16, 2008, pp. 160-165
  • T. Wich, C. Stolle, O. Frick, S. Fatikow: "Automated Nano-Assembly in the SEM: Challenges in Setting up a Warehouse", Proc. of the 17th IFAC World Congress, Seoul, Korea, July 6-11, 2008, pp.12751-12756