Die industrielle Fertigung durchlebt einen tiefgreifenden Umbruch: Der Mangel an Fachkräften, der sich verschärfende Wettbewerb in einer immer stärker globalisierten Wirtschaft und steigende Ansprüche in Bezug auf die Produktqualität stellen Unternehmen vor neue Herausforderungen. Innovationsbe­reit­schaft ist eine der Grundvoraussetzungen, um angesichts dieses Wandels auf Erfolgskurs zu bleiben. Immer mehr Betriebe setzen daher auf neue Technologien und automatisieren Teile ihrer Produktionslinien. Dabei kommen in verstärktem Maße Roboter zum Einsatz, die mittlerweile auch anspruchsvolle Tätigkeiten ausüben können, die früher allein dem Menschen vorbehalten waren. Dank Künstlicher Intelligenz (KI) können sie heute mit einem ‚Sehsinn‘ ausgestattet werden, der die Erfassung und Verarbeitung von Bildern ermöglicht. Er erlaubt es, Objekte und Strukturen zu erkennen und Teile bedarfsgerecht zu handeln. Lange waren derartige Systeme zu teuer und zu komplex, um sie in kleinen und mittleren Unternehmen zu implementieren. Mittler­weile aber sind sie eine kosteneffiziente und einfach zu realisierende Alternative zur manuellen Arbeit, die zunehmend auch in mittelständischen Betrieben Verwendung findet.

Zweidimensionales oder räumliches Sehen

Das Zusammenspiel aus Roboterarm, Greifer und Bildverarbeitungssystem können Besucher des Deutschen Museums in München hautnah erleben. Die Applikation basiert auf einem UR5-Roboter von Universal Robots, der mit einem Greifer von Schmalz und einem Vision-System von Robominds ausgerüstet ist.

© Universal Robots

Automatisierte Applikationen mit Vision-System basieren auf einem Roboterarm, der um ein passendes Peripheriegerät ergänzt wird. Er ist verknüpft mit einem Bildverarbeitungssystem, das mittels einer oder mehrerer Kameras Bilder aufnimmt, die wiederum durch eine entsprechende Software digitalisiert werden. Das System sucht nach zuvor definierten Merkmalen wie etwa der Oberflächenstruktur eines Objekts und löst beim Roboter eine bestimmte Handlung aus. So wird etwa ein zu handelndes Bauteil dem nächsten Bearbeitungsschritt zugeführt oder aussortiert, falls es fehlerhaft sein sollte. Damit die Kamera die wesentlichen Merkmale der Teile korrekt erfassen kann, muss eine ausreichende Beleuchtung sichergestellt sein.

Abhängig von der jeweiligen Aufgaben­stellung können die Bilder sowohl in 2D als auch in 3D aufgenommen und verarbeitet werden. Aufnahmen in 2D eignen sich vor allem für Anwendungen, bei denen Objekte, Geometrien oder Muster zu analysieren sind. In diesem Fall errechnet das Vision-System anhand der Konturen eines Objekts einen zweidimensionalen Datensatz, sodass der Cobot Position, Größe oder Ausrichtung eines Teils identifizieren kann. Komplexere Tätigkeiten erfordern hingegen räumliches Sehen – eine Fähigkeit, die zum Beispiel im Bereich der Montage oder bei der Beschickung von Maschinen mit unsortierten Teilen zum Tragen kommt. Entsprechende Sensoren befähigen den Roboter, seine Umgebung dreidimensional wahrzunehmen.

Vision-System nach menschlichem Vorbild

Die Mitarbeiter von Jenny | Waltle programmieren die Anlage selbstständig für neue Aufträge und optimieren Greifer, Spannen und Ablagen kontinuierlich.

© Universal Robots

Wie Vision-Systeme Roboter erfolgreich in die Lage versetzen, mit ihrer Umgebung zu interagieren, zeigt das Münchner Start-up Robominds. Das im Jahr 2016 gegründete Unternehmen hat mit ‚Robobrain.vision‘ eine KI entwickelt, die mit Robotern verschiedener Hersteller und einer Vielzahl von Parallel- und Vakuumgreifern kompatibel ist. Die Bildverarbeitung erfolgt mithilfe einer 3D-Stereovisionskamera, einer angeschlossenen Recheneinheit und einer an den individuellen Bedarf anpassbaren Softwarelösung. Dabei wird ein Farbbild in 2D mit einem Tiefenbild in 3D kombiniert. Das System, das sich rasch in Fertigungslinien integrieren lässt, ist darauf ausgelegt, die Greifpunkte, die der Roboterarm anfahren soll, selbstständig zu berechnen. Die Software kann somit auch unbekannte Objekte ohne langwierige Teaching-Prozesse schnell erfassen – und zwar auch dann, wenn sie wie beim Bin Picking zu mehreren ungeordnet über- und nebeneinanderliegen oder unterschiedliche Oberflächen oder Geometrien aufweisen. 
»Für die Entwicklung unserer KI haben wir uns den Menschen zum Vorbild genommen«, erklärt Tobias Rietzler, technischer CEO und einer der Gründer des Start-ups. »Unsere Technologie beruht auf dem Prinzip der Abstraktion: Das Bildverarbeitungssystem erlernt den Umgang mit Körpern und Geometrien wie ein menschliches Gehirn und kann diese Fähigkeiten später auf ähnliche Objekte übertragen. Damit machen wir Roboter intelligent.«

Der ‚Griff in die Kiste‘

Dass sich kollaborierende Roboter in Kombination mit einem Bildverarbeitungssystem in 3D in der industriellen Praxis bewähren, zeigt ein Blick nach Österreich. Jenny | Waltle, Spezialist für Aluminium-, Metall- und Kunststoffteile mit Sitz in Vorarlberg, nutzt diese Technologie, um damit dem Problem des Fachkräftemangels zu begegnen. Seit 2018 hat der mittel­ständische Betrieb mit 50 Mitarbeitern zwei kollaborierende Roboter von Universal Robots im Einsatz. Die beiden Cobots vom Modell ‚UR5‘ kooperieren in unmittelbarer Nähe zu ihren menschlichen Kollegen beim Bin Picking und beschicken eine CNC-Fräse mit Teilen.
Zu diesem Zweck werden vorgesägte Aluminiumteile, die unsortiert in einer Kiste liegen, zunächst von einer Kamera gescannt. Anschließend generiert eine Software daraus einen 3D-Datensatz, eine sogenannte Punktwolke. So erkennt der erste Cobot die komplexen Oberflächenstrukturen sowie die genaue Anordnung der Objekte. Ausgestattet mit einem Vakuumgreifer entnimmt er anschließend Teil für Teil aus dem Behälter. Eine zusätzliche Achse am Werkzeugflansch ermöglicht dem Cobot dabei eine kollisions­freie und exakte Werkstückaufnahme. Für die maximale Präzision im Griff richtet er das Teil anschließend in einer Zwischenablage aus.
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 wirft. Bis zu 2400 Aluminiumteile werden auf diese Weise täglich im Zwei-Schicht-Betrieb bearbeitet. Die Zykluszeiten betragen zwischen 30 und 40 s.