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Paletten automatisch erkannt
Wie lässt sich die Produktivität bei Logistikprozessen erhöhen und die Effektivität von Automated Guided Vehicles verbessern? Ein vielversprechender Ansatz ist ein System zur automatisierten Palettenerkennung auf Basis von Time-of-Flight-Kameras.
Gabelstapler und Hubwagen zählen in der Intralogistik zahlreicher Unter-nehmen zum Alltag beim Be- und Entladen von LKWs mit Paletten. Auch die Optimierung von Lagern sowie viele Einlager- und Auslagerprozesse sind ohne diese Kraftprotze kaum noch vorstellbar. In der Regel werden derartige Fahr-zeuge noch manuell bedient. Mit einem System zur automatisierten Paletten-erkennung auf Basis von Time-of-Flight-Kameras will ifm electronic solche Abläufe wirtschaftlicher gestalten, die Fehlerrate im Vergleich zum manuellen Betrieb reduzieren und und die sogenannte ‚Overall Equipment Effectiveness‘, also die Gesamtanlageneffektivität, von Unternehmen verbessern. Damit soll die Produktivität bei Logistikprozessen erhöht und die Effektivität von Automated Guided Vehicles (AGVs) verbessert werden.
Einige solcher autonomen Fahrzeuge sind bereits mit Systemen ausgestattet, die eine Erkennung der Taschen erlauben, in die die Gabeln der Transport-fahrzeuge positioniert werden müssen. Meist sind in diesen Fällen Laserlinien im Einsatz, die jedoch relativ viel Zeit zur sicheren Positionserkennung benötigen. Entwickler von ifm robotics haben sich diese Aufgabenstellung daher genauer angesehen und auf Basis der hauseigenen Time-of-Flight-Kameras ein System namens ‚Pallet Detection System‘, kurz ‚PDS‘, kreiert.
Time-of-Flight als Basis
Grundlage von ‚PDS‘ sind die Time-of-Flight-Kameras der O3D-Serie von ifm. Sie arbeiten nach dem Laufzeitverfahren und nutzen die Phasenverschiebung mehrerer Lichtimpulse, die ausgesendet und von Objekten reflektiert werden. Durch die Messung der Zeitverzögerung zwischen dem ausgesen-deten und dem von einem Sensor detektierten zurückgeworfenen Lichtimpuls lässt sich die Distanz von jedem reflektierenden Objektpunkt zum Sensor relativ genau bestimmen. Mit dieser Technologie ist es somit möglich, die Entfernungen jedes einzelnen Objektpunktes zum Sensor zu messen und auf diese Weise dreidimensionale Aufnahmen von Objekten zu machen.
Das Palettenerkennungssystem identifiziert die exakte Position aller Standard-Paletten mit zwei Taschen. Basis des Systems sind die Time-of-Flight-Kameras der O3D-Serie von ifm, die typischerweise leicht oberhalb und zwischen den Gabeln der Fahrzeuge installiert werden.
© ifmDiese Eigenschaft nutzten die Entwickler für das Palettenerkennungssystem: Sie installierten eine ToF-Kamera leicht oberhalb und zwischen den Gabeln eines autonomen Staplers, der im Betrieb bis auf eine Entfernung zwischen ein und zwei Meter an die nächste zu greifende Palette heranfährt. Mit den Triggern nimmt die ToF-Kamera eine komplette 3D-Punktewolke der Palette auf, die im Anschluss über den ‚PDS‘-Algorithmus gefiltert wird, um verrauschte oder unnötige Pixel zu eliminieren. Als Ergebnis gibt das System die Degrees-of-Freedom-Pose der Palette aus, mit der die genauen Paletten-Koordinaten in x-, y- und z-Richtung sowie eventuelle Verdrehungen um die Vertikalachse oder horizontale Verkippungen angezeigt werden. Diese Daten kommuniziert das ‚PDS‘ drahtgebunden über eine Ethernet-Schnittstelle oder einen CAN-Feldbus an das Steuerungssystem des Fahrzeugs, das dann die korrekte Aufnahme der Last sicherstellt.
Erfolgreich im Einsatz
Mit dem PDS-System ausgerüstete autonome Stapler fahren bis auf eine Entfernung zwischen 1 und 2 m an die nächste zu greifende Palette heran, bevor die ToF-Kamera eine 3D-Aufnahme der Palette erstellt.
© ifmIm Detail werden dazu auch die x-, y- und z-Positionen der beiden Taschen berechnet, um die korrekte Aufnahme der Palette durch das Transportsystem sicherzustellen. Diese Daten werden mit einem Confidence-Faktor ausgegeben, der die Abweichung zu einer idealen Palette darstellt. Der Anwender kann damit Grenzwerte für die sichere Iden-tifikation festlegen und so in Abhäng-igkeit von seinen individuellen Anforderungen bestimmen, unter welchen Bedingungen er ein manuelles Eingreifen wünscht. Mit Auswertzeiten von üblicherweise unter 1 sec ist das System erheblich schneller als vergleichbare Systeme und erfüllt die üblichen Anforderungen von Lagerprozessen in den meisten Einsatzfeldern.
Trivial ist diese Aufgabenstellung bei weitem nicht: In Lagern kommt es häufig zu schwer vorhersehbaren Situationen, zum Beispiel aufgrund von Paletten, die schon lange im Einsatz sind und deshalb nicht mehr zu 100 % dem geometrischen Idealzustand entsprechen, oder durch eingelagerte Ware, die leicht verschoben oder verdreht an ihrem Standort steht. Auch Folien, mit denen Paletten und die darauf gelagerten Güter zum Schutz oft eingewickelt sind, können sich lösen und dadurch die Erkennung der korrekten Position erschweren.
Als Zielkunden für ‚PDS‘ sieht ifm die Hersteller von Automated Guided Vehicles, die das System in ihren Fahrzeugen integrieren sollen. Die Kompetenz des Unternehmens umfasst sowohl die Hardware in Form der Time-of-Flight-Kameras als auch den Software-Part, mit dem die Auswertung der gemessenen Ergebnisse erfolgt.
Die Integration von ‚PDS‘ in die Fahrzeuge liegt in der Verantwortung des AGV-Herstellers oder eines Systemintegrators.
Das System hat seine Tauglichkeit im praktischen Einsatz bereits mehrfach unter Beweis gestellt und arbeitet bei zahlreichen Kunden weltweit. Bei einem großen Kunden in den USA beispielsweise sind bereits über 300 selbst-fahrende Roboter in Betrieb, die das System verwenden. Es übernimmt dort auch die Prüfung von geplanten Ablagepositionen für Paletten und sorgt mit seiner hohen Wiederholgenauigkeit und einer niedrigen Downtime dafür, dass die gesetzten Ziele erreicht werden: Die Anzahl der Fehler im Vergleich zum manuellen Betrieb konnte erheblich gesenkt werden.
















