Roboter lernen sehen

Ann-Kathrin Bomkamp, Technical Writer, Basler

Roboter dienen als praktische Helfer, wenn es um das Handling schwerer Bauteile geht, oder wenn es sich um Arbeitsabläufe handelt, die für Menschen zu gefährlich wären. Auch bei sehr monotonen und sich immer wiederholenden Aufgaben, wie zum Beispiel der Bestückung von Maschinen, werden sie häufig eingesetzt. Um die für diese Aufgaben notwendige Zuverlässigkeit sicherstellen zu können, verlassen sich Hersteller in der Robotik auf Bildverarbeitungssysteme, die den Robotern das Sehen ermöglichen. Nur so können die Roboterarme hochpräzise greifen und genaue Bewegungsabläufe ausführen.

Robotik spielt auch für die Industrie 4.0 eine bedeutende Rolle: Dort geht der Trend immer mehr zu kleinen Stückzahlen – das Stichwort lautet hier Losgröße Eins. Durch die Steuerungsautomatisierung können viele Werkstücke nicht nur in Massen kostengünstig hergestellt werden, sondern auch in deutlich kleineren Mengen. Vor allem im E-Commerce und in der Intralogistik, wie etwa in der Automobilbranche, werden einzelne Produkte benötigt und keine ganzen Paletten. Während deshalb in der Vergangenheit fast immer Menschen die einzelnen Produkte aus den jeweiligen Lagern zusammensuchen mussten, können sie bei dieser Aufgabe nun von Robotern unterstützt werden. Hierbei spielt die Bildverarbeitung eine entscheidende Rolle, da die Kamera als eine Art Auge des Roboters dient. Seit einiger Zeit geht der Trend zu kleineren und günstigeren Kameras mit einer immer besseren Performance. Für die Robotik ist es besonders wichtig, darauf zu achten, dass diese Kameras eine hohe Bildqualität sowie eine hohe Bildübertragungsrate bieten. Außerdem sollten sie eine kleine, leichte Bauform besitzen und schockresistent sein. Wo vorher komplexe Systeme eingesetzt wurden, können somit heute kleine, effiziente Systeme das Gleiche oder sogar noch mehr leisten. Gemeinsam mit den Möglichkeiten, die eine immer weitreichendere Vernetzung mit sich bringt, eröffnet diese technologische Entwicklung neue Anwendungen im Rahmen von Industrie 4.0.

Damit einhergehend wächst der Markt für Robotik-Anwendungen mit Vision-Technologie beständig. Im Bereich der nicht-industriellen Robotik hat sich das Open-Source-Projekt ROS (Robot Operating System) mittlerweile zu einer Art Standard entwickelt. Da Kameras aber gerade bei Anwendungen mit Industrierobotern große Vorteile bringen können, arbeitet die ROS-Community nun daran, die Software auch auf Robotik-Anwendungen in der Industrie abzustimmen.

In der Vergangenheit konnten Industrieroboter in der Logistik nur größere Mengen an Waren befördern, da sie den Greifvorgang – er gilt als eine der schwierigsten Aufgaben in der Robotik – nicht bewältigen konnten. Mittlerweile gibt es Roboter, die dieser Herausforderung gewachsen sind, wie zum Beispiel den mobilen Kommissionier-Roboter Toru des Münchener Unternehmens Magazino. Ein Warenwirtschaftssystem sendet dazu die Pick-Aufträge per WLAN an Toru und dieser fährt selbstständig zum jeweiligen Lagerplatz. Als eine Art „sehendes Auge“ verwendet er dabei eine Basler-ace-Kamera. Dadurch ist der Roboter in der Lage, in Kombination mit einem Kreuzlaser (Sheet-of-Light-Verfahren), Objekte in Regalen zu lokalisieren und zu vermessen. Nach erfolgreicher Detektion greift Toru das Objekt und bringt es automatisch zum gewünschten Bestimmungsort. Der Kommissionier-Roboter kann parallel zum Menschen arbeiten und während des laufenden Betriebs in das Lager integriert werden.

Der Kreuzlaser projiziert beim Sheet-of-Light-Verfahren zwei aufeinander senkrechte Laserlinien auf das Objekt, das vermessen werden soll. Die reflektierten Laserstrahlen werden dann von einer 2D-Kamera aufgenommen, die das Objekt anhand der Position der Laserlinien im Kamerabild vermisst. Besonders gut eignet sich das Verfahren für quaderförmige Objekte wie zum Beispiel Schuhkartons, Bücher oder Pakete. Dabei ist gegenüber 3D-Kameras eine geringere Rechenleistung erforderlich, da beim Sheet-of-Light-Verfahren mit der 2D-Kamera weniger 3D-Punkte erzeugt werden. Dadurch kann der Algorithmus, der sich hinter dem Verfahren verbirgt, unter anderem auch auf einem Mini-Computer ausgeführt werden.

Um die Basler-Kameras auch im ROS-Framework nutzen zu können, hat Magazino ein eigenes „pylon_camera“-ROS-Paket geschrieben und es nun gemeinsam mit Basler veröffentlicht. Interessenten können das Paket kostenlos für die Benutzung unter BSD-Lizenz über GitHub herunterladen. Frank Karstens, als Product Manager bei Basler unter anderem für die Pylon Camera Software Suite zuständig, fasst die Vorteile des ROS-Pakets zusammen: „Dank des Pylon-Treibers für ROS kann jetzt eine große Anzahl an Basler-Kameras sehr einfach auch für ROS-basierte Robotik-Anwendungen verwendet werden. Das freie ROS mit seinem enormen Umfang an bereits implementierten Funktionalitäten ermöglicht es unseren Kunden, den Entwicklungsprozess für Robotik-Software zu vereinfachen und zu verkürzen.“

Gerade im Hinblick auf Industrie 4.0 wird die Bedeutung von Robotern immer weiter steigen: Schon heute können Roboter parallel zum Menschen arbeiten und eine große Unterstützung im Arbeitsalltag sein – Toru ist dafür ein Paradebeispiel. So ist es denkbar, dass in Zukunft Mensch und Roboter wie „Kollegen“ zusammenarbeiten. ik