INDUSTRIELLE AUTOMATION 3/2023
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DER WEG ZU EINER FLEXIBLEN ROBOTER<strong>AUTOMATION</strong> MIT<br />
<strong>INDUSTRIELLE</strong>R BILDERVERARBEITUNG<br />
GRIFF NACH DEM UNBEKANNTEN<br />
Schwankende Auftragslage, fehlende Zulieferteile und Fachkräftemangel stellen<br />
Unternehmen vor große Herausforderungen. Wer flexibel agieren kann, ist klar<br />
im Vorteil. Aus diesem Grund spielt die robotergestützte Automatisierung eine<br />
immer größere Rolle, wie das Beispiel aus der Logistik zeigt.<br />
Kaum eine Systemlösung kommt heute ohne Software aus.<br />
Das niederländische Softwarehaus Fizyr hat sich auf<br />
Deep-Learning-Vision-Software spezialisiert. Die modulare<br />
Plug-and-Play-Software für Robotik-Assistenzsysteme<br />
nutzt Kameras des Vision-Spezialisten IDS, die es ermöglicht beispielsweise<br />
die Kommissionierung von Gegenständen, die Handhabung<br />
von Paketen oder die Depalettierung spielend zu bewältigen.<br />
Die Herausforderung dabei ist: Die Menge an Varianten ist<br />
in Formen, Größen und Farbe unendlich.<br />
MIT 2D UND 3D ZUR AUTOMATISIERUNG<br />
Um die Verwendung der Automatisierungslösungen in rauen<br />
Logistikumgebungen zu gewährleisten, müssen die eingesetzten<br />
Industriekameras eine zuverlässige und präzise Bilderfassung in<br />
möglichst vielen Umgebungssituationen sicherstellen. Da die<br />
Qualität der Bilderfassung direkt von den Lichtverhältnissen der<br />
Szene und der Oberflächenbeschaffenheit der Objekte abhängt,<br />
ist das Auffinden und Berechnen der Koordinaten von entsprechenden<br />
Punkten auf weniger strukturierten oder reflektierenden<br />
Oberflächen sehr schwierig.<br />
Je nach individueller Kundenanwendung kommen daher bis zu<br />
fünf Ensenso 3D-Kameras in Kombination mit leistungsstarken<br />
GigE uEye CMOS-Kameras zum Einsatz. Gemeinsam liefern sie<br />
die nötigen Daten, die die Software-Algorithmen von Fizyr in die<br />
Lage versetzen, über 100 Greifposen pro Sekunde auszuführen.<br />
Die Software führt darüber hinaus Qualitätskontrollen durch<br />
und erkennt Fehler. Die Algorithmen ermöglichen es, alle relevanten<br />
Informationen zur Segmentierung und Klassifizierung der<br />
Paketart (ob Schachtel, Beutel, Umschlag, Rohr oder Zylinder) zu<br />
liefern. Das System erkennt Ausreißer oder nicht transportfähige<br />
Güter, bestmögliche Greifposen in sechs DoF (degrees of freedom)<br />
und mehrere Positionen pro Objekt. Es ermöglicht Sensoren<br />
oder Robotern den Umgang mit eng gestapelten oder sich<br />
42 <strong>INDUSTRIELLE</strong> <strong>AUTOMATION</strong> <strong>2023</strong>/03 www.industrielle-automation.net