Pick-and-Place-Roboter in einer Großbäckerei
Herausforderungen bei der Erkennung von Objekten mit reflektierenden Oberflächen
In einer industriellen Großbäckerei wird eine breite Vielfalt an Backwaren produziert und verpackt. Die Kommissionierung der verpackten Backwaren soll automatisiert werden, um die Mitarbeiterressourcen effizienter einzusetzen und die Kommissionierungskapazitäten besser planen zu können.
Die Herausforderungen für das bildgeführte Robotik-System sind dabei hoch:
Die Produktvielfalt ist groß und die Backwaren unterscheiden sich in Form und Größe, so dass es schwierig ist, die Lage und Ausrichtung der Beutel auf dem Förderband zu bestimmen.
Die transparenten Kunststoffverpackungen sind wegen des geringen Kontrasts und der Reflexionen schwer mit optischen Sensoren zu erfassen.
Die Lösung: 3D-Computer Vision für den Pick-and-Place-Roboter
KINE Robotics, Anbieter von schlüsselfertigen Robotiklösungen, hat zusammen mit Baslers Vertriebspartner OEM Finland ein System für die Förderband-Verfolgung entwickelt. Dieses System befähigt einen Pick-and-Place-Roboter, verpackte Backwaren unterschiedlicher Größe und Form sicher zu greifen und in Transportboxen abzulegen.
Die bislang manuell durchgeführte Kommissionierung der Backwaren wurde durch die 3D Vision-gesteuerte Roboterlösung ersetzt. Dies verbessert die Effizienz und reduziert die Fehleranfälligkeit des gesamten Pick-and-Place-Roboterverfahrens.
Bevor der Pick-and-Place-Roboter die Packungen greift, werden sie von einer über dem Förderband installierten Basler blaze-101 3D-Kamera erfasst. Diese Kamera erstellt davon eine Punktwolke mit über 300.000 XYZ-Koordinaten mittels des Time-of-Flight-Verfahrens (ToF). Die Software Matrox Design Assistant X wandelt diese Punktwolke in eine Tiefenkarte um, die mit 2D-Vision-Tools analysiert wird, um die Greifpunkte für den Roboter präzise zu bestimmen. Der Roboter ist ein vierachsiger Stäubli TS2-60 SCARA Roboter, der über das Transmission Control Protocol (TCP) mit der Stäubli VALtrack-Software kommuniziert. Diese Software kombiniert die Pick-Koordinateninformationen aus der industriellen Bildverarbeitung mit dem Trigger- und Encodersignal vom Förderband.
Im Gegensatz zur traditionellen kontrastbasierten 2D-Analyse werden die Backwaren-Packungen durch die 3D Vision-Technologie basierend auf ihrer Position und Ausrichtung auf dem Förderband detektiert. Die XYZ-Koordinaten werden als Punktwolken aufgenommen, was die Anwendung des Pick-and-Place-Roboterverfahrens viel robuster macht und die Empfindlichkeit gegenüber Farbschwankungen der Packungen reduziert.
Ihre Vorteile bei 3D-Computer Vision für Pick-and-Place-Roboter
Präzise, licht- und kontrastunabhängige 3D-Bildgebung: Das Time-of-Flight-Verfahren ermöglicht eine exakte Objekterkennung.
Geeignet für bewegte Objekte: Dank einer Bildrate von 30 fps können bewegliche Elemente effektiv erfasst werden.
Einfache Hardwareinstallation: Die bereits in die Kamera integrierte Beleuchtung und vorkalibrierte Optik sorgen für eine schnelle und unkomplizierte Installation.
Störungsfreies Arbeiten: Mit einem für den Menschen unsichtbaren Wellenlängenspektrum von 940 nm im NIR-Bereich wird ein ruhiger Ablauf gewährleistet.
Industriebewährte und langlebige Kamerahardware: Die IP67 Gehäuse-Schutzklasse schützt die Kamera in industriellen Umgebungen.
Leichte Systemintegration: Dank herstellerübergreifender Kommunikationsprotokolle wie GigE Vision und GenICam (GenTL) fügt sich die Kamera problemlos in bestehende Systeme ein.
Das gesamte System zur Förderband-Verfolgung integriert sich nahtlos in die automatisierten Prozesse der Verpackungslinie. Durch die kompakte Basler blaze Kamera mit ToF-Technologie konnte KINE Robotics auf eine zusätzliche Lichtquelle verzichten, was zu einem schlanken und schnellen Pick-and-Place-Roboterverfahren mit reduzierten Gesamtsystemkosten führte.Im Ergebnis lassen sich nun 25 bis 30 Packungen pro Minute effizient per Robotergriff abarbeiten. So profitiert die Großbäckerei von einem gesteigerten Warendurchfluss und einem kosteneffizienten Produktionsprozess.
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