3D-Technologie

Wenn Roboter sehen – Ein zusätzlicher Sinn für mehr Leistung

Maschinen und Roboter, ausgestattet mit der Kraft des Sehens, können mehr leisten und flexibler eingesetzt werden. Welche Einsatzmöglichkeiten bieten Kameras und Bildverarbeitungssysteme in Kombination mit Robotern? Worauf muss man achten?

Sehende Roboter können Aufgaben erledigen, die Menschen viel Zeit und Mühe kosten. Computer Vision kann dazu beitragen, Anwendungsgebiete für Roboter zu erweitern.
Roboter scannt selbstständig mit Machine Vision Kamera

Rund um die Uhr ohne Ermüdung, mit immer gleicher Präzision und Geschwindigkeit verrichten sie selbst die eintönigsten Arbeiten absolut zuverlässig. Roboter sind laut Definition der europäischen Norm EN 775 „automatisch gesteuerte, wiederprogrammierbare, vielfach einsetzbare Handhabungsgeräte mit mehreren Freiheitsgraden“. Sie haben sich aufgrund ihrer Leistungsfähigkeit in den vergangenen Jahrzehnten in zahlreichen Industriesparten als äußerst nützliche und wirtschaftliche Lösung erwiesen und werden daher weltweit immer häufiger eingesetzt: 422.000 Roboter wurden laut World Robotics Report der International Federation of Robotics (IFR) im Jahr 2018 global ausgeliefert, was einem Rekordverkaufswert von 16,5 Milliarden US-Dollar entspricht. Für 2019 geht die IFR zwar von einer Wachstumspause auf dem Rekordniveau von 2018 aus, erwartet aber von 2020 bis 2022 ein bemerkenswert hohes durchschnittliches Wachstum von 12 Prozent pro Jahr. Singapur ist der weltweite Spitzenreiter beim Einsatz dieser flexiblen Handhabungsgeräte: 2018 arbeiteten dort pro 10.000 Mitarbeiter 831 Roboter. Deutschland liegt in dieser Statistik mit einer Roboterdichte von 338 Robotern pro 10.000 Mitarbeitern weltweit auf einem beachtlichen dritten Platz. Diese Technologie hat damit einen wesentlichen Anteil am hohen Automatisierungsgrad, der vor allem in Hochlohnländern essenziell für die wirtschaftliche Produktion von Gütern aller Art ist.

Mit der Kraft des Sehens noch mehr leisten

Roboterarm unterstützt Menschen mit Machine Vision

Moderne Industrieroboter verfügen meist über ein gewisses Maß an Sensorik, um beispielsweise das Vorhandensein gegriffener Teile zu erkennen oder ihre Bewegungen bei Kollisionsgefahr umgehend zu stoppen. Die Daten, die über herkömmliche Sensoren aufgenommen werden können, liefern jedoch nur eingeschränkte Informationen. Deutliche Vorteile bieten hier Systeme, die über Bildverarbeitung verfügen und auf diesem Weg erheblich mehr Details einsammeln und auswerten können. Roboter in Kombination mit einem Vision System verfügen auf Basis ausgewerteter Kamerabilder über eine erheblich bessere Entscheidungsgrundlage, um flexibel auf unvorhergesehene Situationen reagieren zu können. Dies ist vor allem im stark wachsenden Segment der so genannten Cobots enorm wichtig: Diese kollaborativen Roboter wurden für die direkte Zusammenarbeit mit Menschen ohne trennende Schutzeinrichtung entwickelt – hier ist die sichere Vermeidung von Unfällen oberstes Gebot, um die Gesundheit der menschlichen Kollegen nicht zu gefährden. Roboter können zudem hohe Kosten und Stillstandszeiten verursachen, zum Beispiel wenn sie durch falsche Bewegungen Werkstücke oder andere Automatisierungsgeräte beschädigen. Auch hier helfen Kamerasysteme, die Zuverlässigkeit von Anlagen mit integrierten Robotern zu steigern.

Neben der Vermeidung derartiger unerwünschter Situationen bieten „sehende Roboter“ viele weitere Vorteile: Sie ermöglichen flexiblere Prozesse, da die ausgewerteten Bilddaten zur exakten Steuerung der Roboterbewegungen eingesetzt werden können. Selbst einfache Greifaufgaben von Bauteilen aus einer definierten Lage können ohne den Einsatz von Bildverarbeitung scheitern, beispielsweise wenn ein Bauteil nicht exakt in der erwarteten Position an der Stelle ankommt, an der ein Roboter es aufnehmen soll. Für ein um ein Vision System erweitertes Robotersystem stellt dies in vielen Fällen kein Problem dar: Eine Kamera nimmt ein Bild des unsauber positionierten Bauteils auf, die nachfolgende Bildauswertung errechnet dessen Positionsabweichung und gibt die korrigierten 2D- oder 3D-Greifkoordinaten an die Robotersteuerung weiter. Innerhalb prozessabhängiger Grenzen ist auf diese Weise ein sicheres Aufnehmen von Bauteilen gewährleistet. Königsdisziplin des Aufnehmens von Bauteilen ist der so genannte Griff in die Kiste: Um ungeordnet in einem Behälter liegende Teile mit einem Roboter greifen zu können sind ausgefeilte Vision-Systeme erforderlich. Sie übernehmen die Erkennung des nächsten greifbaren Bauteils sowie die exakte Bestimmung von dessen 3D-Lage und geben diese Informationen an den Roboter weiter. Ohne den Einsatz von Bildverarbeitung wäre diese Aufgabe nach aktuellem Stand der Technik in vielen Fällen unlösbar.

Das richtige Setup des Vision Systems ist entscheidend

Roboter Setup mit Machine Vision Kameras

Welches Bildverarbeitungssystem für die Kombination mit einem Roboter in einer bestimmten Anwendung optimal geeignet ist hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab. Ein grundlegendes Kriterium ist hierbei die Positionierung der Kamera im System: Sie kann zum Beispiel oberhalb einer Roboterzelle fest installiert („Off-Arm“) oder direkt am Roboterarm („On-Arm“) angebracht werden. Im zweiten Szenario steht dem Roboter sein „Sehsinn“ sehr nahe am Geschehen oder am Greifer zur Verfügung, doch die Bewegungen erfordern ein möglichst geringes Kameragewicht, eine hohe Robustheit in Bezug auf Beschleunigungen und Vibrationen sowie eine durchdachte, robotertaugliche Kabelführung.

Vor der Realisierung eines „sehenden“ Roboters muss zudem die prinzipielle Frage beantwortet werden, ob eine herkömmliche Industriekamera oder eine sogenannte intelligente Kamera (oder auch Smart-Kamera) für die Aufgabenstellung besser geeignet ist. Bei Smart-Kameras erfolgt die Auswertung der aufgenommenen Bilder direkt im Kameragehäuse, wohingegen Industriekameras ihre Bilder zur Auswertung an ein PC-System weitergeben, das in der Regel eine höhere Genauigkeit und Geschwindigkeit für die Bildverarbeitung ermöglicht als intelligente Kameras. Beide Architekturen haben ihre Vor- und Nachteile, sodass Kriterien wie die erforderliche Präzision, die Geschwindigkeit der Prozesse und Bewegungen, die Art der industriellen Umgebung und die sich daraus ergebende nötige Schutzklasse des Vision Systems, die Tragkraft des Roboters, die bevorzugten Schnittstellen für die Kommunikation oder weitere Randbedingungen darüber entscheiden, welches Bildverarbeitungssystem die optimale Lösung für die jeweilige Anwendung darstellt.

Für einen erfolgreichen Einsatz von Vision Systemen in der Robotik ist jedoch nicht nur die Kamera entscheidend. Ein wichtiges Element für jedes Bildverarbeitungssystem stellt die Beleuchtung dar. Nur mit einer optimal an die Aufgabe angepassten Beleuchtung sind Kameras in der Lage, Bilder in der erforderlichen Qualität aufzunehmen, um im Anschluss eine zuverlässige Auswertung zu ermöglichen. Auch der eingesetzten Optik kommt für die Bildaufnahme eine wichtige Rolle zu. In Robotik Vision Anwendungen muss bei On-Arm-Architekturen unter anderem sichergestellt sein, dass die Vibrationen und Beschleunigungen nicht zu Veränderungen der Einstellungen, zum Beispiel der Blende, führen. Autofokus-Objektive können bei häufig wechselnden Arbeitsabständen eine sinnvolle Lösung sein. Vor allem bei On-Arm-Anwendungen hat selbst die Verkabelung des Vision Systems einen wichtigen Einfluss auf die Standfestigkeit der gesamten Anlage: Aufgrund der ständigen Bewegungen des Roboters sollten spezielle, torsions- und biegefeste Kabel und gegebenenfalls Schleppketten eingesetzt werden, um die dauerhaft korrekte Funktion der Kommunikation zu gewährleisten.

Komplexe Aufgabe

Roboter sortiert Früchte

Neben der Auswahl der optimalen Vision Hardware für eine „sehende“ Roboterzelle spielt auch die Software eine wesentliche Rolle, um derartige Systeme wirtschaftlich erfolgreich zu gestalten. In der Regel arbeiten Roboter, die eventuell erforderlichen Greifer, die eingesetzten Kameras und teilweise sogar Beleuchtungssysteme mit eigenen proprietären Steuerungen. Die Integration aller beteiligten Subsysteme, deren Programmierung und Ansteuerung sowie die Sicherstellung einer reibungslosen Kommunikation auf allen Ebenen erfordert daher durchdachte Konzepte. Die Gesamtkosten für die Realisierung solcher Anlagen ergeben sich zum großen Teil häufig aus der Dauer der Entwicklungszeit. Entscheidend ist daher, ob die komplexen Aufgaben mit geeigneter Software und passenden Programmiertools mit minimalem Aufwand gelöst werden können. Die Realisierung „sehender“ Roboter ist also keine triviale Aufgabe. Die attraktiven Chancen, die sich aus dem zusätzlichen Sehsinn ergeben, rechtfertigen die Mühen jedoch in vielen Fällen und ermöglichen innovative, flexible Lösungen in zahlreichen industriellen Anwendungsfeldern.

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