PC-basiertes KI-System für das Robotergreifen
Bild: IDS Imaging Development Systems GmbHURobots hat für die Erfassung von Objekten und zur Robotersteuerung eine PC-basierte Lösung entwickelt: In einer Fertigungslinie liegen Objekte zufällig verstreut auf einem Förderband. Die Objekte müssen erkannt, auswählt und z.B. in eine Verpackungen gelegt oder für eine Verarbeitungs- bzw. Analysestation lagerichtig weitergereicht werden. Das trainierte KI-Modell des Unternehmens ist in der Lage, die Position und Orientierung der Objekte in Kamerabildern zu erkennen, aus denen dann Griffkoordinaten für den Roboter ermittelt werden. Die Lösung wurde auf das KI-basierte Embedded-Vision-System von IDS portiert. URobots trainierte das Netz mit eigener Software und Wissen und lud dieses dann auf die IDS-NXT-Kamera hoch. Die Portierung des trainierten neuronalen Netzes für die Verwendung in der Inferenzkamera erfolgte mit dem Tool IDS NXT Ferry. Aus jeder Schicht des CNN-Netzwerks wird dabei ein Knotendeskriptor, der jede Schicht genau beschreibt. Am Ende entsteht eine vollständige verkettete Liste des CNN in binärer Darstellung. Der speziell für die Kamera entwickelte CNN-Beschleuniger IDS NXT Ocean Core auf Basis eines FPGA kann dieses universelle CNN dann ausführen. Die Vision App berechnet dann aus den Detektionsdaten die bestmöglichen Griffpositionen für den Roboter.
Bild: IDS Imaging Development Systems GmbHURobots hat für die Erfassung von Objekten und zur Robotersteuerung eine PC-basierte Lösung entwickelt: In einer Fertigungslinie liegen Objekte zufällig verstreut auf einem Förderband. Die Objekte müssen erkannt, auswählt und z.B. in eine Verpackungen gelegt oder für eine Verarbeitungs- bzw. Analysestation lagerichtig weitergereicht werden. Das trainierte KI-Modell des Unternehmens ist in der Lage, die Position und Orientierung der Objekte in Kamerabildern zu erkennen, aus denen dann Griffkoordinaten für den Roboter ermittelt werden. Die Lösung wurde auf das KI-basierte Embedded-Vision-System von IDS portiert. URobots trainierte das Netz mit eigener Software und Wissen und lud dieses dann auf die IDS-NXT-Kamera hoch. Die Portierung des trainierten neuronalen Netzes für die Verwendung in der Inferenzkamera erfolgte mit dem Tool IDS NXT Ferry. Aus jeder Schicht des CNN-Netzwerks wird dabei ein Knotendeskriptor, der jede Schicht genau beschreibt. Am Ende entsteht eine vollständige verkettete Liste des CNN in binärer Darstellung. Der speziell für die Kamera entwickelte CNN-Beschleuniger IDS NXT Ocean Core auf Basis eines FPGA kann dieses universelle CNN dann ausführen. Die Vision App berechnet dann aus den Detektionsdaten die bestmöglichen Griffpositionen für den Roboter.
IDS Imaging Development Systems GmbH
Dieser Artikel erschien in www.robotik-produktion.de 2022 - 30.12.22.Für weitere Artikel besuchen Sie
