FabOS entwickelt Bin Picking weiter
Bild: FabOS / Universität Stuttgart IFF / Fraunhofer IPABin-Picking-Anwendungen werden oft nicht umgesetzt, da in vielen Fällen Kommissionierzellen das erste Glied in einer verketteten Produktions- oder Montagelinie sind und diese eine garantierte Taktzeit bieten müssen. Oft erkennt das Robotersystem jedoch nicht alle Teile, sodass die Mitarbeiter die Reste manuell entnehmen müssen. Dadurch gerät die Linie aus dem Takt. Außerdem dauert es oft umso länger, je leerer die Kiste ist, bis das Robotersystem die Teile darin erkennt und greift. Die Schwankungen in der Zykluszeit können entweder durch eine Worst-Case-Auslegung oder durch Puffer kompensiert werden. Jedoch ist beides nicht ideal. Ein im Forschungsprojekt FabOS entstehender Demonstrator soll Bin Picking mit Blechteilen umsetzen. Der Anwendungsfall wurde gemeinsam mit der Firma Trumpf als Industriepartner definiert, die auch die Werkstücke zur Verfügung stellt. FabOS ist eines von 26 KI-Projekten des KI-Innovationswettbewerbs vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK). Ziel des Projekts ist es, Algorithmen zur Objektlokalisierung in der Behälterkommissionierung an die Herausforderungen der Blechteilerkennung anzupassen. Um die flachen Blechteile gut zu erkennen, werden zunächst mit Kameras 3D-Daten der Werkstücke erzeugt. Die Algorithmen konzentrieren sich dann auf Oberflächen und Kanten, um die Werkstücke besser zu erkennen und insgesamt robuster und schneller zu handhaben. Dazu gehört auch eine definierte Platzierung, damit das Bauteil direkt dem nächsten Prozessschritt zugeführt werden kann. n
Bild: FabOS / Universität Stuttgart IFF / Fraunhofer IPABin-Picking-Anwendungen werden oft nicht umgesetzt, da in vielen Fällen Kommissionierzellen das erste Glied in einer verketteten Produktions- oder Montagelinie sind und diese eine garantierte Taktzeit bieten müssen. Oft erkennt das Robotersystem jedoch nicht alle Teile, sodass die Mitarbeiter die Reste manuell entnehmen müssen. Dadurch gerät die Linie aus dem Takt. Außerdem dauert es oft umso länger, je leerer die Kiste ist, bis das Robotersystem die Teile darin erkennt und greift. Die Schwankungen in der Zykluszeit können entweder durch eine Worst-Case-Auslegung oder durch Puffer kompensiert werden. Jedoch ist beides nicht ideal. Ein im Forschungsprojekt FabOS entstehender Demonstrator soll Bin Picking mit Blechteilen umsetzen. Der Anwendungsfall wurde gemeinsam mit der Firma Trumpf als Industriepartner definiert, die auch die Werkstücke zur Verfügung stellt. FabOS ist eines von 26 KI-Projekten des KI-Innovationswettbewerbs vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK). Ziel des Projekts ist es, Algorithmen zur Objektlokalisierung in der Behälterkommissionierung an die Herausforderungen der Blechteilerkennung anzupassen. Um die flachen Blechteile gut zu erkennen, werden zunächst mit Kameras 3D-Daten der Werkstücke erzeugt. Die Algorithmen konzentrieren sich dann auf Oberflächen und Kanten, um die Werkstücke besser zu erkennen und insgesamt robuster und schneller zu handhaben. Dazu gehört auch eine definierte Platzierung, damit das Bauteil direkt dem nächsten Prozessschritt zugeführt werden kann. n
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Dieser Artikel erschien in IT&Production 10 (Dezember) 2022 - 15.12.22.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
