Wie unsere Augen sehen Bildsensoren selten aus. Dennoch können Sie in der Regel mehr Informationen registrieren als unsere Sehorgane.

Wie unsere Augen sehen Bildsensoren selten aus. Dennoch können Sie in der Regel mehr Informationen registrieren als unsere Sehorgane.Higyou – Fotolia.com

Ohne Sensoren, die melden, ob sich das zu bewegende oder zu bearbeitende Werkstück in der gewünschten Position befindet, kann kein Roboter arbeiten. Binärsignale, die allein zwischen vorhanden und nicht vorhanden unterscheiden, sind dabei noch relativ einfach. Dazu genügt je nach Anwendung eine Lichtschranke, ein induktiver oder ein kapazitiver Sensor. Alle haben gemein, dass sie reagieren, sobald ein Objekt in ihren Schaltbereich kommt. Ihre Stärke liegt dabei vor allem in der Geschwindigkeit und der Zuverlässigkeit: So eignen sie sich beispielsweise gut, um Produkte auf einem Fließband anzukündigen beziehungsweise einer Sortieranlage mitzuteilen, ob sie es durchlässt oder nicht. Festzustellen, ob ein Objekt die richtige Lage hat, stellt dagegen sehr viel höhere Ansprüche an die Sensorik. Geeignet sind dafür sowohl Lasersensoren als auch CCD-Kameras. Erstere besitzen eine vergleichsweise hohe Positioniergenauigkeit und Auflösung sowie eine große Reichweite. Dadurch eignen sich Laserscanner beispielsweise zur exakten Entfernungsmessung. Diese Eigenschaft ermöglicht es aber auch, etwa in Kombination mit einer CCD-Kamera, Oberflächenprofile zu erfassen. Damit schafft der Sensor den Schritt in die dritte Dimension. An den Arm eines Brennschneidroboters montiert, kann der Laserscanner beispiels-weise die Schnittkante abtasten und erfasst so unter anderem die Schnitttoleranzen und den Wärmeverzug. Um Konturen oder Farben eines Bauteils zu erkennen, sind dagegen CCD-Kameras das Richtige. Durch diese Informationen kann die Kamera die Lage des Bauteils exakt bestimmen und dem Roboter mitteilen, ob und wenn ja wie er es greifen beziehungsweise bearbeiten kann.

Etwas Passendes für jede Anwendung

Ein Vertreter dieser Gattung ist die von Toshiba hergestellte und von Framos angebotene CCD-Kamera Teli. Sie ist mit Kantenlängen von 2 mal 2 mal 2 cm und mit einem Gewicht von 20 g relativ klein und leicht. Mit diesen Maßen und ihrer Fähigkeit, 90 Bilder pro Sekunde registrieren zu können, eignet sie sich für den Einsatz an sich schnell bewegenden Roboterarmen oder für Pick-and-Place-Anwendungen. Falls nötig, lässt sich die Bildfrequenz durch das Auslassen nicht benötigter Pixel zusätzlich erhöhen. Die sogenannte Pocl-Lite-Schnittstelle versorgt die Kamera mit Strom und überträgt im gleichen Kabel ihre Daten mit maximal 0,85 Gbps. Speziell für Pick-and-Place-Anwendungen konzipiert ist die FQ-Motion-Serie von Omron. Die Stärke dieser Vision-Sensoren ist die schnelle Kommunikation über Ethercat oder Ethernet. Zudem besitzen sie einen Drehgeber-Eingang für Conveyor Tracking, was die Positionsbestimmung des Werkstücks auf dem Förderer erleichtert und den Vision-Sensor an sich entlastet.

Das Lasermodul ZM18DM des Unternehmens Z-Laser kann sich mit Kamerasystemen synchronisieren, um einerseits die Tiefendaten der 3D-Messung des Laser-scanners mit den Farb- und Kontur-Daten der 2D-Messung einer Kamera zu kombinieren. Die Modulationsfrequenzen bis 100 kHz sowie die verschiedenen verfügbaren Optiken erleichtern dabei die Anbindung. Der Laserscanner ist mit roten oder infraroten Wellenlängen von 635 bis 980 nm und einer Ausgangsleistung bis 80 mW erhältlich. Die nötige Stromversorgung erfolgt entweder über die M12-Steckverbindung (5 bis 30 V DC) oder über die integrierte Kabelleitung (4 bis 6 V DC). Mit dem optionalen M18-Sensorgehäuse ist der Laser zudem staub- sowie wasserdicht und erfüllt damit die Schutzklasse IP67.

Der Vision-Sensor O2V kann bis zu 24 verschiedene Objekte gleichzeitig unterscheiden.

Der Vision-Sensor O2V kann bis zu 24 verschiedene Objekte gleichzeitig unterscheiden.Ifm

Der Vision-Sensor O2V von Ifm dagegen setzt ganz auf Variabilität: Statt einer starren Kontur legt der Benutzer relative Merkmale fest, anhand derer der Sensor ein Objekt bewertet. Innerhalb frei einstellbarer Toleranzen ermittelt er Eigenschaften wie die Fläche eines Objektes, die innere und äußeren Maße einer unregelmäßigen Geometrie oder die Anzahl vorhandener Löcher. Dabei bezieht der Vision-Sensor auch die Grauwerte mit ein. Insgesamt kann er bis zu 24 verschiedene Modelle unterscheiden. Im Gehäuse, das die Schutzart IP67 erfüllt, befinden sich Kamera, Beleuchtung und Datenauswertung. Die Ergebnisse der Auswertung überträgt das System dann über seine Ethernet-Schnittstelle.

Zwei Standard-Kameras in Zusammenarbeit mit einer Laserbeleuchtung sind der Kern des 3D-Shape-Scan genannten Sensors von Isra Vision. Dieser kann den Inhalt einer Materialkiste und die Lage der darin befindlichen Teile schnell und exakt bestimmen. Für eine 1 m3 große Gitterbox benötigt der Sensor etwa zwei Sekunden. Mit diesen Informationen kann ein Greifer Teile, die ungeordnet in Materialkisten liegen, gezielt entnehmen – der englische Begriff dafür ist Bin Picking.

Das Halcon-3D-Bildverarbeitungssystem ermöglicht es Greifern, unsortierte Bauteile aus einer Materialkiste zu entnehmen.

Das Halcon-3D-Bildverarbeitungssystem ermöglicht es Greifern, unsortierte Bauteile aus einer Materialkiste zu entnehmen.Mvtec

Für den gleichen Zweck wendet Mvtec ein anderes Verfahren an: Das 3D-Bildverarbeitungssystem Halcon hat nur eine statt zwei Kameras. Um dennoch die genaue Lage eines Bauteils in einer Kiste zu erkennen und dem Greifarm brauchbare Informationen liefern zu können, verwendet es CAD-Modelle der Objekte. Es orientiert sich also an deren Form. Um die Genauigkeit zu erhöhen, lassen sich auch mehrere Kameras kombinieren.
Je nach Anwendung benötigt auch die Texterkennung Tiefeninformationen – insbesondere wenn es um das Lesen von eingeprägten Produktionsnummern auf Schmiedeteilen oder anderen oftmals durch Kühlmittel und verschiedene Rückstände verschmutzten Objekten geht. Gerade bei stationären Teilen befinden sich die 3D-Kameras dabei mitunter auf einer oder mehreren beweglichen Achsen. Das 3D-OCR-System von Octum verwendet eine Laser-Triangulationskamera, die bis zu 5.000 3D-Bilder pro Sekunde auf-nehmen kann. Die Software benutzt ein Verfahren, das auf statistischen Wahrscheinlichkeiten beruht. Dadurch kann das System auch bei großen Schwankungen des Erscheinungsbildes der Zeichen eine stabile Erkennungsrate erzielen.