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Industrielle Automation 1/2017

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Industrielle Automation 1/2017

Künstliche Augen

Künstliche Augen GigE-Vision-Kameras in Bin-Picking-System ermöglichen Robotern räumliches Sehen Der Mensch nimmt seine Umgebung mithilfe seiner Sinne wahr. Vor allem die Augen sind dabei von Bedeutung, denn sie liefern ein 3D-Bild der Umwelt, damit der Mensch mit ihr in Interaktion treten kann. Dieses Prinzip wird auch in Bin-Picking-Systemen aufgegriffen. Hier sorgen zwei GigE-Vision-Kameras nicht nur für ein dreidimensionales Bild der identifizierten Gegenstände, sondern erstellen zudem eine detaillierte 3D-Karte der Umgebung, um auch versteckte Teile sichtbar zu machen. In der Robotik und Bildverarbeitung versteht man unter „Picking“ einen kombinierten Prozess, bei dem mithilfe von Industriekameras Gegenstände und deren Lage dreidimensional erkannt werden und ein Roboterarm diese Gegenstände ergreift und zu einem vorher definierten Zielpunkt transportiert. Weit verbreitet ist das sogenannte „pick and place“. Dabei werden Gegenstände auf einer Fläche – in den meisten Fällen ein Fließband – lokalisiert und aufgehoben. Das Unternehmen Infaimon, Experte für Computervision, hat ein System entwickelt, das mehr kann: Das Bin-Picking-System ermöglicht auch das Erkennen, Auswählen und Entnehmen von Teilen, die wahllos durcheinander in einem Behälter liegen. Kameras sehen dreidimensional Das Bin-Picking-System basiert auf Stereovision. Zwei hochauflösende Kameras, am Ende des Roboterarms eingebaut, liefern synchronisierte Bilder, die eine präzise dreidimensionale Abbildung aller Gegenstände zulassen. Als künstliche Augen, die wie menschliche Augen ein dreidimensionales Bild erschaffen, wurden zwei GigE- Vision-Kameras von Allied Vision ausgewählt. Je nach Anforderung der Anwendung kommt entweder die kompakte Mako G-125 (29 × 29 mm) oder die robuste Prosilica GT1290 zum Einsatz. Um dem Roboterarm die notwendige Bewegungsfreiheit zu lassen, ist es entscheidend, möglichst wenig Kabel zu verwenden. Beide Kameras benötigen dank „Power over Ethernet“ (PoE) jeweils nur ein Kabel für Stromversorgung und Datentransfer. „Um Objekte und deren Lage so schnell wie möglich identifizieren zu können, braucht das Bin-Picking-System kleine Kameras, die sich leicht synchronisieren lassen und deren Bildrate hoch genug ist“, beschreibt Salvador Giró, CEO von Infaimon in Barcelona, die An forderungen. Die GigE-Vision-Kamera Mako G-125 ist mit einem ICX445 CCD-Sensor von Sony ausgestattet und verfügt über diverse Befestigungsmöglichkeiten. Durch ihren kompakten Aufbau kann sie komfortabel am Ende des Roboterarms eingebaut werden, was die Nutz- und Bedienbarkeit des Systems noch leichter macht. Sie liefert Bilder mit einer Auflösung von 1 292 × 964 Pixel bei einer Bildrate von 30 Bildern/s. Für echte Stereovision müssen beide Kameras zeitgleich Bilder aufnehmen und zum Computer übertragen. Mit ihren zahlreichen Eingangs- und Ausgangsanschlüssen lässt sich die Kamera praktisch mit einem externen Trigger verbinden. Für anspruchsvollere Anwendungen, die synchronisierte Bilder bei schnellerer Auslesezeit fordern, kann das Bin-Picking- System auch mit der robusten 1,2-MP-GigE- Vision- Kamera Prosilica GT1290 ausgestattet werdet. Sie unterstützt das Precision Time Protocol (PTP), das die bis auf 2 µs genaue Synchronisation der Kameras über eine Ethernet-Verbindung ermöglicht. Den idealen Weg zum Greifen berechnen Der erste Schritt im Picking-Prozess besteht im fehlerfreien Erkennen eines Objektes, das aufgehoben werden soll. Dies erfordert Nathalie Többen ist Marketing Manager bei der Allied Vision Technologies GmbH in Ahrensburg 56 INDUSTRIELLE AUTOMATION 1/2017

höchst genaue, dreidimensionale Infor mationen über diesen Gegenstand. Da die Teile in jeder erdenklichen Lage wahllos durcheinander liegen können, muss das System in der Lage sein, die Gegenstände räumlich zu erkennen. Hierfür müssen alle Form bestimmenden Parameter des Objektes bekannt und im System erfasst sein. Wenn die Form des Gegenstandes und der umgebende Raum bekannt sind, besteht der nächste Schritt darin, den Gegenstand zu detektieren. Die zwei Mako- oder Prosilica GT-Kameras am Ende des Roboterarms erzeugen ein dreidimensionales Bild der identifizierten Gegenstände. Das ist jedoch nicht ihre einzige Funktion. Während der Roboterarm sich auf einem vordefinierten Weg durch den dreidimensionalen Raum bewegt, liefern die Kameras hunderte Bilder, aus denen ein dreidimensionales Bild des Raumes entsteht. Aufnahmen aus verschiedenen Blickwinkeln erstellen eine detaillierte dreidimensionale Karte der gesamten Umgebung und lassen auch versteckte Teile oder Ecken sichtbar werden. Im nächsten Schritt wird der beste Kandidat unter den erkannten Gegenständen bestimmt. Dieser ist von allen vorausgewählten Kandidaten am einfachsten für den Roboter zu greifen. Das trifft dann zu, wenn das Teil in greifbarer Nähe liegt und nicht von anderen Teilen eingekeilt oder überdeckt wird. Ist dieser beste Kandidat identifiziert, muss der Roboter ihn möglichst schnell ergreifen, ohne dabei andere Teile oder etwas im Arbeitsumfeld zu berühren. Dies setzt eine genaue Berechnung des idealen Weges voraus. Nachdem der Roboter diesen Gegenstand ergriffen hat, führt er ihn an eine vorbestimmte Position, damit der Produktionsprozess fortgesetzt werden kann. 01 Die beiden Kameras im Kopfteil des Roboterarms erzeugen ein dreidimensionales Bild der identifizierten Gegenstände Stereovision – schnell, vielseitig einsetzbar und zuverlässig Das räumliche Sehen durch die Anwendung zweier Kameras hat viele Vorteile. Der Produktionsprozess gewinnt an Schnelligkeit und Flexibilität. Die Gegenstände müssen nicht gleichförmig in einem Behälter positioniert sein, sondern können wahllos durcheinander liegen. Es geht keine Zeit für das Sortieren selbst unförmiger Teile verloren, bevor sie in die Produkte eingebaut werden. Für diese Art der Erkennung eignen sich auch Kisten oder Kartons, die eine besondere Struktur oder gedruckte Markie- 02 Der Roboter ergreift einen Gegenstand und führt ihn an eine vorbestimmte Position, damit der Produktionsprozess fortgesetzt wird rungen aufweisen. Hier kann Stereovision eine große Hilfe beim Bestücken oder Leeren von Paletten sowie bei der Bearbeitung und dem Transport der Pakete sein. Mit weniger als 10 s Bearbeitungszeit pro Gegenstand kann ein Bin-Picking-System einen Behälter schnell und fehlerfrei entleeren. Die Möglichkeit, das System ununterbrochen im Schichtsystem zu nutzen, macht die Lösung für Unternehmen mit Dauerproduktion interessant. Bilder: Aufmacher Fotolia, sonstige Infaimon www.alliedvision.com NEU 9 MEGAPIXEL MACHINE VISION OBJEKTIVE FÜR SENSOREN BIS 1 ZOLL Für hochentwickelte Bildverarbeitungs-Systeme mit großen Sensoren: RICOH LIVE ERLEBEN AUF DER CONTROL IN STUTTGART VOM 9-12. MAI 2017 Halle 6 Stand 6406 Brennweiten 12 mm, 16 mm, 25 mm, 35 mm, 50 mm, 75 mm 135 lp/mm bis in die äußersten Bildecken Pixel Pitch 3,69 µm Fixierschrauben Geeignet auch als Messoptik Minimale Verzeichnung für die Aufnahme von hochauflösenden Bildern bis in die äußersten Bildränder. RICOH IMAGING DEUTSCHLAND GmbH Industrial Optical Systems Division Am Kaiserkai 1 20457 Hamburg, Germany Office: +49 (0)40 532 01 33 66 Fax: +49 (0)40 532 01 33 39 E-Mail: iosd@eu.ricoh-imaging.com www.ricoh-mv-security.eu

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