Ob Sie es glauben oder nicht: Alle Solo-Content-Creator teilen dasselbe Problem: Es gibt niemanden hinter der Kamera. YouTuber WhippetInTech hat dieses Problem umgangen, indem er eine Maschine gebaut hat, die diese Aufgabe für ihn übernehmen kann.
Das Ergebnis? Ein kundenspezifischer Roboterarm mit zwei Kameras, eine für die Aufnahme von Filmmaterial und eine weitere, die ihm mithilfe KI-basierter Objekterkennung durch den Raum folgt. Sein Kanal behandelt CAD-Konstruktion, CNC-Bearbeitung und 3D-Druck, und die meisten seiner Projekte greifen auf alle drei zurück.
Dieses Projekt entstand aus einem früheren Aufbau: einem Roboterarm, der aus Teilen alter 3D-Drucker zusammengebaut wurde. Sobald dieser Mechanismus funktionierte, begann Leon darüber nachzudenken, was der Arm noch leisten könnte. Da er seine Videos allein filmt, entschied er, dass ein Roboterkameramann der sinnvollste nächste Schritt wäre.
Zwei Probleme standen dem im Weg. Das erste war die Stabilität. In bestimmten Winkeln sackte der ursprüngliche Arm plötzlich ab, und einige seiner Bewegungen waren ruckartig – alles andere als ideal für ruhige Aufnahmen. Das zweite war das Gewicht, da die Montage einer Kamera eine spezielle Halterung erfordern würde, die sie sicher halten kann. Keines der beiden Probleme reichte aus, um die Idee aufzugeben, und Leon machte sich daran, den Arm als autonomen Filmassistenten neu zu konstruieren.
Umbau des Arms für gleichmäßigere Bewegungen
Leons erste Änderung bestand darin, das Planetengetriebe des Arms durch ein Harmonic Drive zu ersetzen, einen Getriebetyp, der für gleichmäßige, spielfreie Bewegungen bekannt ist. Für den Einbau musste eine neue Kupplung hergestellt werden. Zunächst versuchte er, das Teil im Sandguss herzustellen, doch mit dieser Methode ließ sich die benötigte Präzision nicht erreichen, daher bearbeitete er es stattdessen auf einer CNC-Maschine.
Mit installiertem Harmonic Drive bewegte sich der Arm wesentlich gleichmäßiger und konnte eine Nutzlast von bis zu 1.25 kg tragen. Diese Grenze bestimmte den restlichen Aufbau. Was auch immer Leon am Ende des Arms befestigte, musste extrem leicht sein, und die Aufgabe erforderte zwei statt einer Kamera: eine zur Aufnahme des Bildmaterials und eine weitere, um seine Position in jeder Aufnahme zu verfolgen.
Für die Aufzeichnung wählte er die Sony QX10, eine kompakte Kamera im Objektivstil mit einem Gewicht von etwa 130 g. Ihre Bildqualität ist nach heutigen Maßstäben bescheiden, doch aufgrund ihrer Größe und ihres Gewichts eignete sie sich gut für den Arm. Das Tracking übernahm separat eine USB-Kamera, die mit einem Mac Mini verbunden war, auf dem You Only Look Once (YOLO) lief, ein weit verbreitetes Echtzeitmodell zur Objekterkennung.
Sobald das System darauf trainiert war, Leon in jedem einzelnen Bild zu erkennen, konnte es dem Arm mitteilen, wo er sich befand, und ihn im Bild halten. Nachdem Mechanik und Software eingerichtet waren, bestand die letzte Anforderung darin, die Sony-Kamera zu montieren. Anstatt die Kamera von Hand zu vermessen, beschloss Leon, ihre Form digital zu erfassen. Er nahm etwa fünfzig Fotos der QX10 auf und verarbeitete sie mit der Funktion AI Photogrammetry in Artec Studio, die 3D-Modelle aus gewöhnlichen Bildern rekonstruiert. Das resultierende Mesh wurde zur Referenz für die Konstruktion einer Halterung in CAD.
„Ich hatte ein Werbevideo gesehen, das zeigte, dass Artec Studio nun 3D-Modelle aus gewöhnlichen Fotografien erzeugen kann. Das weckte in mir den Wunsch, die Funktion selbst auszuprobieren“, erklärte Leon. „Ich muss zugeben, dass ich vom Ergebnis wirklich überrascht war. Bei einem Objekt dieser Größe hatte ich zuvor vergleichbare Ergebnisse mit Artec Eva erst nach deutlich mehr Aufwand erzielt.“
Ein Mesh in CAD-Geometrie umwandeln
Bei der Erfassung von Objekten mit einem handgeführten 3D-Scanner muss Leon normalerweise mehrere Verarbeitungsschritte in Artec Studio durchlaufen, darunter das Ausrichten von Scans, das Filtern von Rauschen, das Registrieren der Daten und das Schließen von Löchern, bevor er ein vollständiges, wasserdichtes Modell erhält. Der Photogrammetrie-Workflow automatisiert viele dieser Schritte, sodass der Benutzer vergleichsweise wenig von Hand erledigen muss.
In diesem Fall bestand die Bereinigung darin, einige Löcher zu schließen und die Oberfläche zu löschen, auf der die Kamera während der Erfassung lag. Anschließend importierte Leon das Modell in PTC Creo, wo er es auf die tatsächlichen Abmessungen der Kamera skalierte und in feste CAD-Geometrie umwandelte.
Ein rundes, organisches Objekt wie die QX10 anhand manueller Messungen zu modellieren, ist möglich, aber langsam und schwer korrekt umzusetzen. Die Verwendung des Meshs als Vorlage machte den Prozess wesentlich genauer.
Anschließend platzierte er das feste Kameramodell in einer CAD-Baugruppe des vollständigen Roboterarms und konstruierte ein Gehäuse darum, wobei er sicherstellte, dass das Gehäuse zu der vorhandenen Hardware passen würde. Das Gehäuse wurde in durchscheinendem Harz 3D-gedruckt, um der Maschine ein leicht futuristisches Erscheinungsbild zu verleihen. Ausgestattet mit einer roten LED und einer Wi-Fi-Antenne erinnert der fertige Kopf unverkennbar an HAL 9000, den Computer aus 2001: A Space Odyssey.
„Beim Befestigungspunkt der Kamera und dem umgebenden Gehäuse war es mir besonders wichtig, dass die Kamera organisch in das Design übergeht“, ergänzte Leon. „Ich wollte nicht, dass es aussieht, als wäre einfach eine Standardkamera oben auf eine Maschine geschraubt worden. Das war einer der Gründe, warum ich diese ungewöhnlich gestaltete Kamera gewählt habe. Ihre Form erinnert mich an ein technisches Auge, und sie hat bereits etwas, das einem eigenen Charakter ähnelt.“
Eine niedrigere Hürde für die 3D-Erfassung
Nach dem Zusammenbau funktionierte das System wie vorgesehen. Der Arm folgte während der Aufnahme einem vorprogrammierten Pfad, und das YOLO-Modell setzte einen Tracking-Rahmen um Leon, sodass die Kamera ihm folgen konnte, während er sich im Raum bewegte. Seitdem hat er das Projekt Kollegen gezeigt, weniger als Plädoyer für Photogrammetrie denn als Demonstration dafür, wie zugänglich die 3D-Erfassung geworden ist.
„Fast jeder hat Zugang zu einem Smartphone oder einer geeigneten Kamera, was bedeutet, dass sich nutzbare 3D-Daten jetzt erstellen lassen, ohne sofort einen speziellen professionellen Scanner zu benötigen“, schloss Leon. „Für mich ersetzen die beiden Methoden einander nicht vollständig. Stattdessen ergänzen sie sich.“
In der Praxis bedeutet das, dass jede Technik ihren Platz in seinem Workflow hat. Wenn Maßgenauigkeit und kontrollierte, metrisch skalierte Ergebnisse entscheidend sind, bleibt Artec Eva sein bevorzugtes Werkzeug. Photogrammetrie hingegen zeichnete sich durch ihren geringen Hardwarebedarf und ihre einfache Anwendung sowie durch die Qualität aus, die sie bei einem kleinen Objekt wie der QX10 lieferte.
Leon hebt außerdem einen Schritt hervor, der seine Arbeit weiterhin verlangsamt. Zu Beginn jedes Projekts muss er entscheiden, ob das Scannen eines Objekts gegenüber dessen Vermessung und direkter Modellierung in CAD tatsächlich Zeit spart. Ein Scan erzeugt ein Mesh statt eines parametrischen Volumenkörpers, und die Rekonstruktion dieses Volumenkörpers bleibt ein wesentlicher Teil der Arbeit.
„Ich könnte mir zukünftige KI-gestützte Werkzeuge vorstellen – vielleicht sogar von Artec entwickelt –, die ein gescanntes Mesh automatisch in ein sauberes und bearbeitbares CAD-Volumenmodell umwandeln könnten“, fügte er hinzu. „Das wäre äußerst interessant und könnte den gesamten Reverse-Engineering-Prozess drastisch beschleunigen.“
Softwareentwickler arbeiten bereits seit einiger Zeit an diesem Bereich, und Artec Studio erhält mit jeder jährlichen Veröffentlichung neue Funktionen zur Mesh-Bearbeitung, für Reverse Engineering und Inspektion. Mit zunehmender Reife dieser Werkzeuge sollte sich die Lücke zwischen einem gescannten Objekt und einem nutzbaren Entwurf weiter verkleinern, sodass Ingenieure und Maker wie Leon mehr Raum zum Experimentieren erhalten.
Die neuesten Projekte von WhippetInTech können auf YouTube verfolgt werden: https://www.youtube.com/@LionInTech
AI Photogrammetry ist sowohl in Artec Studio als auch in Artec Studio Lite verfügbar, einer schlanken Version der Software.
