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Punktgenaue 3D-Lageerkennung mittels Laserscanner

12.01.2010
Die robotergestützte Behälter-Depalettierung oder die Teileentnahme aus Behältern sind die aktuell gefragtesten Anwendungen in der Industrie, um Produktionsabläufe zu automatisieren und dadurch die Kapazitäten zu steigern und die Kosten zu senken.

Die technologische Herausforderung an die Teileentnahme ist um ein Vielfaches höher und es gibt nur wenige Hersteller, die industrietaugliche Systeme anbieten können. Beim sogenannten „Griff in die Kiste“ (Teileentnahme aus Behältern) treten äußerst komplexe Randbedingungen auf: Im anspruchsvollsten Fall muss das Bildverarbeitungssystem ein (vorher) unbekanntes Lageschema erkennen, um anschließend einen unbekannten Teiletyp zu identifizieren.

Generelle Aufgabenstellung

Im folgenden Beitrag wird anhand von ausgewählten Industrie-Applikationen ein systematischer Lösungsansatz der VMT Bildverarbeitungssysteme GmbH aus Mannheim beschrieben. Der Kernpunkt dieses Ansatzes ist eine Systemplattform, die einerseits eine kontinuierliche Weiterentwicklung der Sensortechnologie garantiert und andererseits den Kunden Lösungen „aus einem Guss“ bereitstellt, wodurch deutliche Kostenvorteile in den Bereichen Personalqualifizierung (geringer Schulungsaufwand) und Ersatzteilhaltung (minimierte Ersatzteilkosten) garantiert werden.

Zu handelnden Teile positionsgenau einer Bearbeitungsstation zuführen

Der technische Schwerpunkt liegt auf den Applikationen: automatische Depalettierung, Palettierung und Teileentnahme aus Transportbehältern unter Zuhilfenahme von Handlinggeräten. Unter einem Handlinggerät ist das Zusammenspiel von Achsensystemen oder Robotern mit Greifern zu verstehen. Deren letztendliche Aufgabe besteht darin, die zu handelnden Teile positionsgenau einer Bearbeitungsstation zuzuführen oder auf einem Werkstückträger oder einem Transportband abzulegen. Die erforderliche Genauigkeit der Positionierung des Greifers am Werkstück ist abhängig von der jeweiligen Aufgabenstellung.

Charakteristisch für jede dieser Problemstellungen ist, dass jede Aufgabenklasse ein spezielles Know-how auf unterschiedlichsten Gebieten der Messtechnik erfordert (Optik, Beleuchtung, Sensorik, Algorithmik).

Darüber hinaus sind anlagenseitige, aufgabenspezifische Themen zu berücksichtigen: Greifertechnik, Crashvermeidung/Kollisionsschutz, Greifbarkeitsanalyse, Behälterkontrolle, Taktzeit, Schnittstellenanbindung. Wichtig für den praxisnahen Einsatz sind insbesondere Instandhaltungsaspekte: schneller und einfacher Sensortausch im Störfall, Neukalibrierung und Neueinrichtung, Nachvollziehbarkeit, Fehleranalysemöglichkeiten, Prozessdokumentation, Systemhandhabung, Verfügbarkeit/Vermeidung von Pseudofehlern.

Die Automatisierung der Aufgabenklasse 1 ist problemlos beherrschbar und wird im Folgenden nicht weiter betrachtet. Wesentlich komplexer und schwieriger ist es, automatisierte Lösungen für die Aufgabenklassen 2a, b und c zur Verfügung zu stellen.

Die Aufgabe des Sensorsystems ist es, die 3D-Lage der zu handelnden Teile und der Ablageposition mit der erforderlichen Genauigkeit und Geschwindigkeit zu ermitteln. Dazu gehören die Berechnung und Übertragung von Positionskorrekturdaten an das Handlinggerät.

Bisherige Ansätze – Stand der Technik

Dank der rasanten Entwicklung auf dem Gebiet der Sensorik steht heute eine Vielzahl leistungsfähiger Sensortechnologien zur Verfügung:

-klassische Grauwert- und Farbkameras: Mehrkanal-2D- oder 1D-Bildmatrix;

-Triangulationssensoren: Abstand, Höhenlinie oder 3D-Höhenprofil;

-TOF-Sensoren: Abstand, Höhenlinie oder 3D-Höhenprofil (TOF: Time of Flight = Lichtlaufzeitmessung).

Darüber hinaus sind aufgrund der extrem leistungsfähigen Hardware dem Einsatz von rechenintensiven Algorithmen und der Umsetzung von komplexen mathematischen Ansätzen kaum mehr Grenzen gesetzt. Bisherige Systeme sind fokussiert auf die Lösung einzelner Aufgabenklassen. Ändern sich die Aufgabenstellungen oder auch nur die Randbedingungen (Fremdlicht, neue Transportbehälter, Teilespektrum, zum Beispiel Geometrie, Farbe), so sind in den meisten Fällen umfangreiche Eingriffe, Änderungen und Erweiterungen notwendig, um das auf eine Aufgabenstellung spezialisierte Sensorsystem an die neue Aufgabenstellung anzupassen.

Einsatz bewährter Hardware-Komponenten verhindert Kompatibilitätsprobleme

Die hier beschriebene Systemphilosophie von VMT beinhaltet einen modularen Ansatz, der einerseits auf industrietaugliche Funktionalitäten bisheriger Systemlösungen von VMT aufsetzt und andererseits dank offener Systemarchitektur neue Applikationen einbinden kann.

Der zweite wichtige Bestandteil der einheitlichen Plattform ist die durchgängige Verwendung möglichst weniger, jedoch ausgewählter und bewährter Hardware-Komponenten namhafter Hersteller. Dies vermeidet Kompatibilitätsprobleme bei nachträglichen Anlagenanpassungen.

Zur Lösung unterschiedlichster Aufgabenstellungen hat VMT Multisensorsysteme mit einer Vielzahl von leistungsfähigen Funktionalitäten entwickelt. Darüber hinaus muss das System für den Kunden transparent und bedienbar bleiben.

Aus den anfangs erwähnten Aufgabenklassen betrachten wir zwei grundlegend unterschiedliche Fälle für die Formulierung von Erkennungsmodellen:

-Fall 1: Das zu greifende Teil ist bekannt ? Modellierung des Teils. Das Erkennungsmodell ist eine Modellierung des Teils (auch Objekt genannt). Das Modell ist eine mathematische Beschreibung der Objektgeometrie und der Objekteigenschaften, wie zum Beispiel der Farbe.

Beispielapplikation 1: Entnahme von Türscharnieren: Aus einem KLT werden Türscharniere mittels eines sensorgeführten Roboters (TOF-Sensor an Linearachse oder Roboterhand) entnommen.

-Fall 2: Das zu greifende Teil ist nicht bekannt ? Modellierung von Eigenschaften. Das Erkennungsmodell beschreibt Eigenschaften eines Objektes. Zum Beispiel: „Das Teil enthält Flächen einer Mindestgröße“ (an die ein Sauggreifer ansetzen kann) oder „Das Objekt ist rund, hat in der Mitte ein Loch“ (in welches ein Spreizgreifer einfahren kann).

Beispielapplikation 2: Entnahme von Kleinteilen aus KLTs: Eine Vielzahl unterschiedlichster Teile, die als Schüttgut vorliegen, wird mit einem sensorgeführten Roboter (Triangulationssensor an der Roboterhand) aus dem Transportbehälter entnommen. Die exakte 3D-Position und der Teiletyp eines gegriffenen Teils werden mit einem nachgeschalteten 3D-Kamerasystem bestimmt.

Beispielapplikation 3: Entnahme von Bremsscheiben aus Transportbehältern: Bremsscheiben, die sich in einer chaotischen Lage in einem Transportbehälter befinden, werden mit einem sensorgeführten Roboter (TOF-Sensor an einer Linearachse) aus dem Behälter entnommen.

Beispielapplikation 4: Depalettierung von KLT‘s: Die automatisch zu depalettierenden KLT‘s werden gemischt und in einem beliebigen Stapelschema auf einer Palette bereit gestellt. Es gibt bis zu vier unterschiedliche Typen und verschiedenste Farben. Zum Einsatz kommt im ersten Schritt ein TOF-Sensor an einer Linearachse, mit dem das Stapelschema und der Typ des als nächstes zu greifenden KLT sowie dessen grobe 3D-Position bestimmt wird. Der Greifer fährt über den KLT. Mit den vier im Greifer integrierten Kameras wird mit einer einzigen Bildaufnahme in einem Bruchteil einer Sekunde die präzise 3D-Greifposition ermittelt.

Der Kundenutzen besteht darin, dass die Einlagerung der KLTs in das Hochregallager des Wareneingangs nun automatisch erfolgt. Die einzige Arbeitskraft ist lediglich damit beschäftigt, die KLT-Paletten mit dem Stapler vom Speditions-Lkw in die Abstellposition des AKL (Automatisches Kleinteilelager) zu transportieren und die leeren Paletten zu entfernen.

Weitere Aufgaben integrierbar

Um diese Lösungen für den industriellen Einsatz zu qualifizieren, wird noch eine Reihe wichtiger Basisfunktionen zur Verfügung gestellt. Dazu gehören unter anderem: Greifbarkeitsanalyse, „Behälter-leer“-Kontrolle, Kollisionsüberwachung, Kontrolle der Behälter auf Beschädigungen und Bestimmung der Behälter- und/oder der Ablagepositionen sowie automatische Kalibrierfunktionen.

Oft werden vom Sensorsystem auch weitere Aufgaben aus den Bereichen Typerkennung, Inspektion, Lesen (Klarschrift, Bar-/Matrixcode) übernommen. Die Integration dieser Aufgaben in ein VMT-System ist aufgrund der einheitlichen Systemplattform sehr einfach möglich.

Aus den verschiedensten Praxis-Applikationen des Materialhandlings lassen sich Aufgabenklassen ableiten. Für die Lösung dieser Aufgaben innerhalb einer Klasse sind spezielle Funktionalitäten der Sensorik (Algorithmen, Funktionen und Sensoren) erforderlich. VMT stellt eine Plattform zur Verfügung, auf der einerseits diese Funktionalitäten mit jeder neuen Applikation erweitert werden und andererseits, je nach Komplexität, sämtliche im VMT-System vorhandenen Funktionalitäten miteinander kombiniert werden können.

Applikationsunabhängige und -übergreifende Plattform löst viele Aufgaben

Da es sich um eine grundlegende, applikationsunabhängige und -übergreifende Plattform handelt, werden auch Applikationen aus anderen Bereichen, wie zum Beispiel Inspektion, Typerkennung und Lesen, gelöst.

„Alles aus einem Guss“: Kosteneinsparung durch Service- und Bedienerfreundlichkeit sowie geringer Schulungsaufwand; Kosteneinsparung durch minimale Ersatzteilhaltung;

Flexibel und erweiterbar beziehungsweise anpassbar an neue oder erweiterte Aufgabenstellungen: Kosteneinsprung, weil mit dem gleichen System gearbeitet werden kann;

Technologisch immer auf dem Stand der Technik: Weiterentwicklung garantiert, weil neue Funktionalitäten in das System integriert werden und in jedem VMT-System vorhanden sind.

Dr.-Ing. Frank Grünewald ist Geschäftsführer der VMT Vision Machine Technic Bildverarbeitungssysteme GmbH in 68219 Mannheim.

Frank Grünewald | MM MaschinenMarkt
Weitere Informationen:
http://www.maschinenmarkt.vogel.de/themenkanaele/materialflusslogistik/foerdertechnik/articles/245561/

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