Bildverarbeitungssysteme
Roboter lernen sehen
Zunehmender Wettbewerb und steigende Qualitätsansprüche veranlassen viele Unternehmen, ihre Produktionsprozesse stetig weiterzuentwickeln. Der sich verschärfende Fachkräftemangel in den alternden Gesellschaften des Westens sorgt für zusätzlichen Anpassungsdruck. Immer mehr Betriebe reagieren darauf, indem sie Teile ihrer Fertigungslinien automatisieren. Moderne Technologien erlauben es heute, auch komplexere Aufgaben an Roboter zu delegieren, bei denen der Mensch dank seiner fünf Sinne bislang jeder Maschine überlegen war. Vision-Systeme kombinieren Hard- und Software und unterstützen Geräte und Anlagen durch Bilderfassung und -verarbeitung. Den starken Arm des Roboters ergänzt dabei ein künstliches Auge, das in der Lage ist, Objekte und Strukturen zu erkennen und Teile je nach Beschaffenheit präzise und adäquat zu handhaben. Infolge ihrer Kostenintensität und Komplexität waren solche Systeme in der Vergangenheit für KMU kaum zu realisieren. Aufgrund der Weiterentwicklung der Technologie bieten sie nun auch Mittelständlern eine erschwingliche und einfach zu implementierende Alternative zur manuellen Arbeit.
Die Basis: ein Roboterarm mit Peripheriegerät
Grundlage jeder automatisierten Anwendungsform mit Vision-System bildet ein Roboterarm mit passendem Peripheriegerät. Das damit verbundene, in der Regel softwarebasierte Bildverarbeitungssystem nimmt Bilder über eine oder mehrere Kameras auf und digitalisiert die Daten. Es sucht dabei nach zuvor festgelegten Merkmalen wie etwa der Oberflächenstruktur eines Objekts, auf die der Roboter mit einer im Vorfeld programmierten Handlung reagiert – etwa mit der Überführung eines Teils in den nächsten Arbeitsschritt oder dem Aussortieren fehlerhafter Werkstücke. Eine wichtige Voraussetzung für die Funktionstüchtigkeit eines solchen Systems ist die richtige Beleuchtung. Diese sorgt dafür, dass das Kamerasystem die wesentlichen Merkmale korrekt erfassen kann.
Aufnahme und Verarbeitung des Bildmaterials können je nach Anwendungsszenario sowohl in 2D als auch in 3D erfolgen. Vision-Systeme mit 2D-Bildverarbeitung sind in der Lage, einen zweidimensionalen Datensatz zu errechnen. Objekte werden dabei auf Grundlage ihrer Konturen erfasst. So kann der sehende Cobot die Position, Größe oder Ausrichtung eines Teils erkennen. Dies ist ideal für Anwendungen, bei denen Objekte, Geometrien oder Muster analysiert werden sollen. Anspruchsvollere Aufgaben wie etwa Montagearbeiten oder die Beschickung von Maschinen mit unsortierten Teilen erfordern jedoch komplexere Aufnahmen in 3D. Entsprechende Sensoren ermöglichen Robotern dreidimensionales Sehen. Diese Fähigkeit kommt zum Beispiel bei der Prüfung von Oberflächen, der Messung von Volumina oder im Bereich der Qualitätssicherung zum Tragen.
Auf kollaborierende Roboter, die mit einem Bildverarbeitungssystem in 3D verbunden sind, vertraut auch der österreichische Mittelständler Jenny Waltle, Spezialist für Aluminium-, Metall- und Kunststoffteile mit Sitz in Vorarlberg. Dem 50-Mann-Betrieb machte vor allem der Mangel an qualifiziertem Personal zu schaffen. „Um trotzdem weiter wachsen zu können, mussten wir automatisieren“, erklärt Daniel Waltle, einer von zwei Geschäftsführern. Seit gut einem Jahr bestücken nun zwei UR5-Cobots von Universal Robots in unmittelbarer Nähe zu ihren menschlichen Kollegen eine CNC-Fräse.
Bin Picking in Teamarbeit
Dabei hat sich der österreichische Betrieb direkt an die Königsdisziplin der Automatisierung gewagt: das sogenannte Bin Picking, bei dem unsortierte Teile aus einer Kiste entnommen werden. Eine externe Kamera scannt zunächst die vorgesägten Aluminiumteile und generiert daraus einen 3D-Datensatz – die sogenannte Punktwolke. So erkennt der erste der beiden Cobots die komplexen Oberflächenstrukturen sowie die genaue Anordnung der Objekte. Ausgestattet mit einem Vakuumgreifer entnimmt er anschließend Teil für Teil aus dem Behälter.
Hat der Cobot ein Objekt etwa verkehrt herum aufgenommen, wirft er es zurück in die Kiste und probiert es nach einem nächsten Scan erneut. Sitzt das Teil korrekt, legt der UR5 es in eine weitere Ablage. Hier übernimmt der zweite Cobot, der die Komponenten präzise im hydraulischen Spanner der CNC-Fräse platziert. Nach der Bearbeitung durch die Maschine greift er die Teile und legt sie in eine finale Ablage, von welcher der erste Cobot sie dann in eine leere Kiste befördert.
Output steigern, Fehlerquote senken
Die Investition in die sehenden Cobots hat sich für Jenny Waltle gleich mehrfach bezahlt gemacht. Seit ihrer Implementierung konnte der Betrieb seinen Output im Anwendungsbereich um 11 Prozent steigern. Zudem schlägt sich die hohe Präzision der Applikation auch in den Produkten nieder: „Die Qualitätssteigerung durch die Cobots von UR ist enorm. Seit wir sie im Einsatz haben, hatten wir kein schlechtes Teil mehr. So können wir unseren Kunden auch zukünftig Produkte in Spitzenqualität garantieren“, zeigt sich Waltle zufrieden. Aufgrund der vielen Vorteile, die intelligente Bildverarbeitung produzierenden Unternehmen bietet, ist damit zu rechnen, dass sie in viele weitere Anwendungsgebiete Einzug halten wird.
Gerade in Kombination mit kollaborierenden Robotern erschließen Vision-Systeme enormes Einsparpotenzial. Immer ausgereiftere technische Lösungen kommen den motorischen und sensorischen Fähigkeiten des Menschen bereits recht nahe. Qualifizierte Arbeitskräfte lassen sich so von repetitiven Aufgaben entlasten und für anspruchsvollere Tätigkeiten mit höherer Wertschöpfung einsetzen. Maschinen werden so zu Kollegen des Menschen auf Augenhöhe, deren unverzichtbare Dienste die Industrie der Zukunft prägen werden.
Helmut Schmid, General Manager Western Europe & Geschäftsführer Universal Robots Germany / am















