Optische Messtechnik (nicht Bildverarbeitung)

Performance-Steigerung für Laserscanner

13.03.24  –  Bildverarbeitung
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Dank verbesserter Algorithmen und Komponenten hat sich die Datenerfassung/ -ausgabe der ScanControl 3.000 Laserscanner von Micro-Epsilon auf bis zu 10Mio. Messpunkte pro Sekunde (bisher 7,5Mio Punkte/s) erhöht; bei der Profilberechnung und Auswertegeschwindigkeit sogar bis zu 60%. mehr...

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Schnellere KIVision Lösungen

13.03.24  –  Bildverarbeitung
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Die neue Version der Bildverarbeitungs-Software Sapera von Teledyne Dalsa enthält verbesserte Versionen des grafischen KI-Trainingstools Astrocyte 1.50 sowie der Bildverarbeitungs- und KI-Bibliotheken Sapera Processing 9.50. mehr...

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Autonome Gabelstapler stapeln Käsepaletten mit Time-of-Flight

In einer Käsefabrik in den Niederlanden stapeln autonome Gabelstapler Käsekisten vollautomatisch. Die Regale sind knapp 3m hoch und es können bis zu drei Ebenen aufeinander gestapelt werden. Bevor ein Regal auf ein anderes gesetzt wird, muss zuvor per ToF die genaue Position bestimmt werden.

Bild: Lucid Vision Labs IncBild: Lucid Vision Labs Inc
Da die ToF-Kameras auf den autonomen Gabelstaplern aus einem erhöhten Winkel messen, waren die stark reflektierenden Regale eine Herausforderung für die Messungen.
Bild: Lucid Vision Labs IncBild: Lucid Vision Labs Inc
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Die automatische Stapelung der Kisten mit glänzenden Oberflächen und Kanten stellte die bisher benutzte 3D-Lösung vor etliche Herausforderungen. Ein Kernproblem war, dass die Regale unterschiedlich waren.

Bild: Lucid Vision Labs IncBild: Lucid Vision Labs Inc
Bild: Lucid Vision Labs IncBild: Lucid Vision Labs Inc
Mit der Zeit nutzte sich bei den älteren die Farbe ab, neuere waren verzinkt. Dies führte zu einer unzureichenden Messqualität, was sich auf die Präzision der automatisierten Gabelstapler negativ auswirkte. Da die ToF-Kameras darüberhinaus aus einem erhöhten Winkel messen, waren die stark reflektierenden Oberflächen eine Herausforderung. Die von der ToF-Kamera erzeugten 3D-Punktwolken mussten daher analysiert, gefiltert und nachbearbeitet werden, um ein zuverlässiges Tiefenbild zu erzeugen. Nach der Evaluierung aller auf dem Markt befindlichen Lösungen, zeigten die ToF-Kameras Helios von LUCID die besten Ergebnisse in der gewünschten Preisklasse. Trotz der immer noch vorhandenen Beeinträchtigungen, lieferte die Helios-Kamera eine Punktwolke, die es dem Kunden ermöglichte, die relativen Positionen der Regale messen zu können. Es werden dabei zwei Helios ToF-Kameras pro Gabelstapler eingesetzt. Eine berechnet die Position des Regals und die andere die Kiste (Palette), welche sich auf dem Gabelstapler befindet. Florinco, ein Entwickler von Softwarelösungen, hat Algorithmen entwickelt, um bestimmte Merkmale aus den Bildern zu extrahieren und so zuverlässige Messungen zu bekommen. Die Kameras sind an einen IPC angeschlossen, der mit dem internen Netzwerk des Gabelstaplers verbunden ist, um die Messergebnisse an den zentralen Prozessor des Gabelstaplers zu übermitteln. Da in den Lagerhallen eine höhere Feuchtigkeit herrscht, wurde die Helios-Kamera mit einem IP67-Schutzgehäuse der Firma Autovimation versehen. Die neueste Generation der ToF-Kamera Helios2 verfügt mittlerweile über ein Gehäuse mit IP67-Schutzklasse. Ein extra Gehäuse wird somit nicht benötigt und spart weitere Kosten. Ein weiterer Vorteil der Helios2 ist die verbesserte Genauigkeit und Sub-Millimeter-Präzision. Vor der Einführung der Helios-Kameras in der Käsefabrik, musste der Kunde 10% der Fahrten manuell durchführen.

Lucid Vision Labs Inc

Dieser Artikel erschien in inVISION 1 (März) 2021 - 17.03.21.
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