„Sehende“ Roboter mit KI-Unterstützung sind eine Basis für die Umstellung auf Industrie 4.0. (Bild: Framos)
In automatisierten Prozessen gemäß Industrie 4.0 spielen intelligente Industrieroboter eine tragende Rolle. Sie arbeiten autonom oder mit den Menschen Hand in Hand bei sich ständig ändernden Arbeitsabläufen und Ist-Situationen. Hierfür 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.
KI-basierter Vision-Systeme ermöglichen es Roboter ihre Umgebung auf völlig neue Weise wahrzunehmen oder mit ihr zu interagieren. So können diese intelligente Roboter Aufgaben übernehmen, die bislang undenkbar waren – beispielsweise in der Montage und der Logistik, etwa bei der Kommissionierung von Bauteilen und bei der Positionierung von Kleinladungsträgern (KLTs).
3D-Vision-Technologie als Lösung bei der Kommissionierung von Bauteilen
Bei der Kommissionierung von Bauteilen und bei der Positionierung von Kleinladungsträgern müssen Industrieroboter die Zielobjekte (Ausrichtungen, Abmessungen und Abstände) eindeutig identifizieren können. Und 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, Taufkirchen, 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.
Für eine Palettierung von Bauteilen erfasst die Kamera Maße und Lage der Zielobjekte, wodurch sich die besten Greifposition bestimmen lässt. Danach erfolgt, möglichst ohne Kollision die Handhabung, also das Greifen, Ausrichten und Stapeln auf Paletten. Mittels der 3D-Vision-Technologie, die auf der Tiefenkamera D435e basiert, sind solche Aufgaben in der Logistik lösbar. Die Tiefenkamera nutzt das Intel RealSenseTM Kameramodul voll 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. Somit wird keine zusätzliche Leistung auf dem Host-System für das Erstellen des Tiefenbilds benötigt. Zudem können Farbinformationen und Tiefendaten überlagert werden, um eine genaue Identifizierung und Orientierung der KLTs zu gewährleisten. Das robuste Gehäuse der Tiefenkamera 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 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. So bietet die Tiefenkamera Möglichkeiten, um Prozesse in der Produktion, Montage und Logistik auf die Anforderungen der Industrie 4.0 umzustellen.
Trend zu mobilen Roboter steigt
Der Trend, immer mehr Roboter in der Logistik einzusetzen, wird sich nach Einschätzung des Imaging-Experten 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.
