In Automatisierten Prozessen gemäß Industrie 4.0 spielen intelligente Industrieroboter eine herausragende Rolle. Sie kommen unter anderem in der automatischen Sortierung und Palettierung zum Einsatz, arbeiten autonom oder mit den Menschen Hand in Hand bei sich ständig ändernden Arbeitsabläufen und Ist-Situationen. Dafür ist es notwendig, dass sie ihre Umgebung wahrnehmen können – also mit Sensoren ausgestattet werden, die jene Daten liefern, die mittels KI-Unterstützung komplexe Automatisierungen ermöglichen. Dank KI-basierter Vision-Systeme sind Roboter heute in der Lage, ihre Umgebung auf völlig neue Weise wahrzunehmen oder mit ihr zu interagieren. Intelligente Roboter können somit Aufgaben übernehmen, die bislang undenkbar waren.
Anwendungsfelder und Herausforderungen
Während der letzten Jahre hat sich die industrielle Bildverarbeitung einen festen Platz in der Automation gesichert, vor allem in den traditionellen Feldern wie Produktion und Qualitätskontrolle. Mit 3D-Vision folgt nun der nächste Schritt – die Technik hat das Potenzial, ganze Branchen zu verändern. Intelligenten, sehenden Geräten wird die Zukunft gehören. Robotik, autonome Transportsysteme oder medizinische Geräte können von Machine-Vision-Anwendungen profitieren, zumal es mittlerweile industriegerechte Kamerasysteme gibt, die selbst schnelle Objekte unter rauen Umgebungsbedingungen zuverlässig erkennen. Ihre Tiefendaten bilden die Basis für vollautomatisierte Prozesse in Produktionslinien. Zum Beispiel in der Logistik und bei Industrieanwendungen, in denen intelligente Geräte autonom Entscheidungen treffen.
3D-Kameras für den industriellen Einsatz müssen in rauen Produktionsumgebungen funktionieren und schnell bewegte Objekte zuverlässig erkennen. So beispielsweise an einem Roboterarm. Eine stabile und latenzfreie Datenübertragung über längere Entfernungen, etwa mit GigE-Vision, ist genauso ein Muss wie die unkomplizierte Integration.
Mit kamerabasierter 3D-Sensorik und KI lassen sich viele Anwendungsgebiete erschließen – beispielsweise in der Montage und der Logistik, etwa bei der Kommissionierung von Bauteilen und bei der Positionierung von Kleinladungsträgern (KLTs). Intelligente Industrieroboter müssen Zielobjekte (Ausrichtungen, Abmessungen und Abstände) eindeutig identifizieren, um sie aufnehmen und exakt positionieren zu können. In einigen Fällen müssen sie auch ihre Umgebung wahrnehmen können, beispielsweise um Kollisionen mit Menschen und Objekten zu vermeiden. Hierfür ist eine leistungsfähige Sensorik notwendig.
Die D435e Tiefenkamera von Framos kann unter anderem in Kombination mit dem ROS (Robotic Operating System) Framework für die Steuerung genutzt werden. So kann sie beispielsweise auch in der automatischen Sortierung und Palettierung mit Robotern zum Serieneinsatz kommen.
Am Beispiel Palettierung
Bei der Palettierung erfasst die Kamera Maße und Lage der Zielobjekte, bestimmt die Greifposition löst die Greifposition bzw. das Greifen, Ausrichten und Stapeln auf Paletten ohne Kollision aus. Das robuste Gehäuse der Tiefenkamera D435e in Schutzart IP66 und die verriegelbaren Anschlüsse wurden speziell für anspruchsvolle Industrieumgebungen entwickelt. Vier Montagebohrungen auf der Rückseite der Kamera ermöglichen eine flexible Installation, um beste Ergebnisse zu gewährleisten. Beispielsweise lassen sich auf diese Weise Verdeckungen im Sichtfeld minimieren. Die Tiefenkamera bietet damit die Möglichkeit, Prozesse in der Produktion, Montage und Logistik auf die Anforderungen der Industrie 4.0 umzustellen. Mittels der 3D-Vision-Technologie, die auf der Funktionalität der Tiefenkamera D435e basiert, sind die unterschiedlichsten Aufgaben in der Logistik lösbar. Die Sortierung und Palettierung sind zwei Beispiele von vielen weiteren Aufgaben, die sehende Roboter mit KI-Unterstützung bei einer Umstellung auf Industrie 4.0 ausführen können.
Leistungsfähige Kamera
Die Tiefenkamera D435e ist für solche Anwendungen wie geschaffen. Sie nutzt alle Funktionalitäten des Intel-RealSense-Kameramoduls optimal aus, um die benötigten Informationen bereitzustellen. Über den integrierten Intel-Realsense-Vision-Processor D4 wird die Tiefeninformation direkt in der Kamera generiert und über die Gigabit-Ethernet-Schnittstelle bereitgestellt, sodass keine zusätzliche Leistung auf dem Host-System für die Erstellung des Tiefenbilds benötigt wird. Zudem können Farbinformationen und Tiefendaten überlagert werden, um eine genaue Identifizierung und Orientierung der Kleinladungsträgern zu gewährleisten.
Der Trend, immer mehr Roboter in der Logistik einzusetzen, wird sich nach Einschätzung von Framos weiter fortsetzen – beim Bestücken von Boxen, beim Beladen von Paletten und beim Platzieren von Kisten auf der Fördertechnik. Speziell die mobilen Roboter bieten ein hohes Maß an Flexibilität. Um alle Potenziale voll auszuschöpfen, beispielsweise bei der Ermittlung der idealen Greifpunkte, kommt es auf ein optimales Zusammenspiel von Sensorik, Kameratechnik und künstlicher Intelligenz an. Das Unternehmen hat hier viele Erfahrungen gesammelt, um bei der Realisierung entsprechender Vision-Lösungen einen wichtigen Beitrag zu leisten.
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