Die von Actemium India entwickelte Bilderkennungs- und Bildverarbeitungslösung bringt weiteren Fortschritt in der Leistung automatisierter Produktionslinien.
An einer automatisierten Produktionslinie einen bestimmten Bauteil in einem Behälter zu erkennen und zu ergreifen, ist unter Umständen eine heikle Sache. Roboterarme, die solche Arbeitsschritte ausführen, sind meist mit 3D-Kameras ausgerüstet und mit einem Bildverarbeitungsprogramm verbunden.
Visualisierungstools stoßen allerdings an ihre Grenzen, wenn es sich um sehr dünne, weniger als 8 mm dicke Komponenten handelt oder der Komponentenstapel beim Transport in Unordnung geraten ist. 3D-Roboter sind dann generell nicht mehr in der Lage, den Bauteil zu erkennen und richtig zu ergreifen.
„Ein technologischer Fortschritt als Lösung für die Anforderungen der Automobilindustrie und des Pharmasektors.“
Für dieses Problem hat Actemium India Manufacturing & Robotics mit einer auf künstliche Intelligenz gestützten Bilderkennungs-App Abhilfe geschaffen. Diese neue Technologie bietet eine Lösung für die Anforderungen der Automobil- und der Pharmaindustrie.
Durch ihren Einsatz erhöht sich die Produktivität und werden die Schwierigkeiten gemeistert, die Standardlösungen beim robotisierten Bauteil-Handling aus Vorratsbehältern aufweisen, speziell beim Lesen und Interpretieren des von der 3D-Kamera aufgenommenen Bilds und Identifizieren des Produkts.
Die Zuverlässigkeit dieser Komponentenentnahme-App bringt auch einen erheblichen Zeitgewinn: „Der Arbeitsschritt nimmt weniger als 1 Sekunde in Anspruch – acht Mal weniger als bei einer herkömmlichen Lösung – und die Fehlerquote ist dank Verwendung von Algorithmen äußerst gering“, berichtet Mansur Ali Khan, Actemium India.
Ein Konzentrat an Innovation
Das System berechnet die Koordinaten des zu ergreifenden Gegenstands, sendet sie an den Roboter und löst damit eine gezielte Bewegung des Greifarms aus. Die Visualisierungsvorrichtung besteht aus einer 3D-Kamera und einem vertikal verstellbarem 2D-System, um die Position der Bauteile im Behälter zu erfassen und näher an die am Behälterboden liegenden Teile heranfahren zu können.
Die beiden Kameras mit Motorantrieb sind auf eine feste Brennweite justiert. Durch das Redimensionieren der Aufnahmen (Interpolationsverfahren) ist das System in der Lage, den Roboter darüber zu informieren, wie tief der Bauteil im Behälter liegt. Bei Verrutschen der Bauteile im Behälter wird mittels Asymmetrie-Analyse der Neigungswinkel erfasst.
Der Greifarm mit zwei über ein Federsystem verbundenen Platten ist so ausgelegt, dass er auch schräg liegende Komponenten erfassen kann. Näherungssensoren im Greifarm des Roboters vergewissern sich, dass der Bauteil richtig aufgenommen wird.
Darüber hinaus lassen sich mit Hilfe der App auch Probleme der Automobilausrüster lösen, die bei Standard-3D-Systemen auftreten können. Denn im Gegensatz zu Standardsystemen, die ab einer Dicke von weniger als 8 mm nicht mehr mithalten können, beweist sie auch bei ganz dünnen Teilen – bis 2 mm – ihre Effizienz. Außerdem kann sie eine Vielzahl von Bauteilformaten verarbeiten, während Standard-3D-Lösungen auf fünf oder sechs Größen- und Formvarianten beschränkt sind.
14/01/2021
