Bildverarbeitung gilt bei vielen Anwendern immer noch als ein Feld, das großes Spezialwissen erfordert. Gerade beim Einsatz kollaborativer Roboter (Cobots) ist es wichtig, dass der Roboter seine Umgebung ‚wahrnehmen‘ kann, um eine sichere und effiziente Interaktion mit Menschen zu ermöglichen. Zudem ist eine Bildverarbeitung unverzichtbar, wenn Roboter Objekte erkennen müssen, die sie manipulieren sollen – im Sinne von bewegen, montieren, sortieren, kommissionieren oder verpacken.

Bildverarbeitungssysteme müssen aber nicht zwangsläufig hochkomplex sein und viel Know-how erfordern. Die prinzipielle Struktur einer Bildverarbeitung ist immer ähnlich und besteht aus drei Schritten: Bild aufnehmen, auswerten und Ergebnisse ausgeben. Das Konzept von smarten Vision-Sensoren beruht darauf, die drei Schritte in einem kompakten Gerät umzusetzen. Ein Beispiel dafür ist der ‚O2D500‘ von ifm.

Roboter-Sensor-Kalibrierung per Klick

Mit dem Kalibrationsblatt lässt sich der Vision-Sensor mit wenigen Klicks auf das Koordinatensystem des Roboters kalibrieren.

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Bei der Anwendung eines Vision-Sensors mit einem Roboter besteht eine der wichtigsten Aufgaben darin, das vom Sensor aufgenommene Bild und das Koordinatensystem des Roboters aufeinander zu kalibrieren. Um diese Aufgabe möglichst einfach zu machen, bedient sich der Vision-Sensor von ifm des ‚Vision Assistant‘. Bei der Entwicklung dieser Software stand im Vordergrund, dass sie auch von Anwendern bedient werden kann, die keine ausgewiesenen Spezialisten in der Bildverarbeitung sind. Daher enthält das Tool verschiedene Bildverarbeitungsalgorithmen, die verwendet werden können, ohne dass eine Programmierung erforderlich wäre. Dies gilt auch für die Roboter-Sensor-Kalibrierung, die auf einer sogenannten Marker-Kalibrierung basiert. Sie funktioniert mit wenigen Klicks weitgehend automatisch. Dazu kann der Anwender aus der Software heraus ein Kalibrationsblatt ausdrucken, das er anschließend im Arbeitsbereich der Roboters und im Blickfeld des Vision-Sensors platziert. Nachdem Fokussierung und Belichtung eingestellt sind – auch dies geht mit wenigen Klicks in der Software automatisch – muss der Tool Center Point des Roboters nacheinander auf den vier Markierungen platziert werden. Die Koordinaten trägt der Anwender dabei jeweils in die entsprechenden Felder in einer Tabelle im ‚Vision Assistant‘ ein. Im nächsten Schritt werden die Daten mit einem Klick auf den Teach-Button übernommen. Abschließend werden vom Kalibrationsblatt bis zu 16 Aufnahmen in jeweils leicht unterschiedlichen Positionen angefertigt, um die Kalibrierung zu verbessern. Dabei zeigt die Software einen Qualitätsindikator an: Die Kalibrierung ist abgeschlossen, wenn dieser bei mindestens 85 % liegt. Bei Bedarf kann ein Z-Offset angegeben werden. Um die Kalibrierung ein weiteres Mal zu überprüfen, kann der Anwender die Länge einer Linie, die ebenfalls auf dem Blatt abgedruckt ist, in der Software vermessen. Stimmt diese mit der tatsächlichen Länge überein, ist der Vision-Sensor einsatzbereit.

Kombination mit anderen Funktionen

Der Autor: Dr. Jörg Lantzsch ist Inhaber der Agentur Dr. Lantzsch in Wiesbaden.

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Hilfreich bei dieser Art der Roboter-Sensor-Kalibrierung ist es, dass der Sensor sich an das Koordinatensystem des Roboters anpasst. Dadurch kann eine Koordinatentransformation im Roboterprogramm entfallen, die immer eine mögliche Fehlerquelle darstellt. Um die Anwendung weiter zu vereinfachen, gibt es Beispielprogramme für verschiedene Roboterhersteller, mit denen Anwender direkt arbeiten können. Die Syntax lässt sich aber auch für andere Robotertypen mit wenigen Klicks erstellen. Die Kommunikationsmodule vom Vision Assistant zum Roboter sind ebenfalls bereits vorgefertigt, die Kommunikation zwischen Roboter und Vision-Sensor erfolgt dabei über TCP.

Andere Funktionen wie zum Beispiel Kontur- und Objektanalysen sind im Vision Assistant bereits fertig programmiert und können mit der Roboter-Funktionalität kombiniert werden.