Sehen, damit der Roboter richtig greift
Bildverarbeitung ist bei mir selten Selbstzweck. Meistens sagt sie einem Roboter, wo ein Teil liegt, ob es greifbar ist und ob es in Ordnung ist. Genau an dieser Schnittstelle arbeite ich: Kamera, Beleuchtung und Auswertung so auslegen, dass der Roboter mit den Ergebnissen sicher und im Takt arbeiten kann.
Die Grundlagen dafür habe ich in der Entwicklung bei ISRA Vision gelernt – ich kenne Bildverarbeitungssysteme also nicht nur aus der Anwendung, sondern auch von innen.
Leistungsumfang
Was ich übernehme
- Lageerkennung – Position und Orientierung von Bauteilen auf Feedern, Trays, Förderbändern oder in Aufnahmen, als Greifposition für den Roboter
- Prüfung der Greifbarkeit – nicht nur „wo liegt das Teil“, sondern „lässt es sich sicher greifen“, etwa mit genug Freiraum für die Greiferfinger
- Inspektion – Anwesenheit, Vollständigkeit, Maßhaltigkeit, Beschädigungen – auch direkt im Greifer, bevor ein Teil gefügt wird
- OCR – Lesen von Markierungen, auch unter schwierigen Bedingungen
- 2D und 3D – je nach Aufgabe klassische 2D-Kameras oder 3D-Sensoren für die räumliche Lage
- Programmierung – Vision Jobs in Cognex In-Sight (Spreadsheet)
- Anbindung an den Roboter – Umrechnung der Ergebnisse in Roboterkoordinaten, Synchronisation von Bildaufnahme und Bewegung
Details
Worauf es ankommt
Beleuchtung entscheidet mehr als die Kamera
Viele Bildverarbeitungsprobleme sind in Wahrheit Beleuchtungsprobleme. Gekrümmte, glänzende oder kontrastarme Oberflächen brauchen die passende Strategie – Art, Richtung und Farbe des Lichts müssen zum Bauteil und zur Aufgabe passen.
Erst testen, dann festlegen
Je nach Komplexität der Erkennung empfehle ich dringend Untersuchungen mit echten Bauteilen unter realen Bedingungen, bevor die Lösung festgelegt wird. Was auf Fotos eindeutig aussieht, verhält sich an echten Teilen oft anders – ein Realtest kostet wenig im Vergleich zu einer Kamera, die in der Anlage nicht zuverlässig erkennt.
Stabil statt nur im Labor
Ein Vision Job, der auf dem Schreibtisch funktioniert, muss in der Produktion auch bei Toleranzen, Verschmutzung und wechselndem Umgebungslicht zuverlässig bleiben. Darauf lege ich ihn von Anfang an aus: mit den passenden Werkzeugen für jedes Merkmal, in einer sinnvollen Reihenfolge – etwa erst die Lage des Teils finden und alle weiteren Messungen und Prüfungen darauf beziehen – und mit Einstellungen, die Reserven für die Produktion lassen.
Schnell statt nur genau
Ein Vision Job kostet Zykluszeit, oft mehr als nötig. Nicht jedes Merkmal braucht das aufwendigste Suchwerkzeug, und nicht jeder Prozessschritt einen eigenen Job: Statt Jobs nachzuladen, schalte ich Werkzeuge innerhalb eines Jobs um. Das spart Ladezeit bei jedem Wechsel.
Das Ergebnis muss beim Roboter ankommen
Eine gefundene Position nützt nur, wenn sie richtig in Roboterkoordinaten umgerechnet wird – vor allem, wenn mehrere Korrekturen zusammenkommen, etwa die Lage des Werkstücks und die Lage eines Bauteils im Greifer. Diese Mathematik gehört für mich dazu.
2D oder 3D – oder anders?
3D-Sensoren liefern die volle räumliche Lage, sind aber nicht immer nötig. Je nach Bauteil, Budget und geforderter Genauigkeit kann auch eine einzelne 2D-Kamera mit geeigneter Auswertung reichen. Ich bewerte die Varianten, bevor Sie investieren.
Aus der Praxis
Projekte zu diesem Thema
Genadelte Markierungen sicher lesen
Der Roboter hält jedes Bauteil vor die Kamera, die Bildverarbeitung liest die kontrastarme Markierung und erkennt Fehlstellen und zu schwache Prägungen. Lesbar – i. O., sonst n. i. O.
Projekt ansehenLageerkennung mit Blick auf die Greiferfinger
Auf der Feeder-Plattform findet die Kamera nur Fügeelemente, um die herum genug Platz für die Greiferfinger ist. So greift der SCARA sicher, auch wenn die Teile dicht beieinanderliegen.
Projekt ansehenClips für die Fahrzeugmontage
Befestigungsclips aus Metall und Kunststoff werden vereinzelt, per Kamera lokalisiert und vom SCARA hochdynamisch gegriffen – im geforderten Takt.
Projekt ansehenSortieren vom laufenden Band mit Bildverarbeitung
Ein Sensor löst die Bildaufnahme aus, die Bildverarbeitung berechnet die Lage jedes Teils, der Roboter greift es aus der Bewegung.
Projekt ansehen
Aus der Zeit bei ABB
- Bauteile mit Anschlussdrähten fügen – Kameras bestimmen die Lage des Werkstücks und die exakte Lage der Anschlussdrähte jedes Bauteils im Greifer. Bauteile mit verbogenen Anschlüssen werden aussortiert, ein eigener Algorithmus rechnet beide Korrekturen in die Roboterbewegung um.
- Empfindliche Medizinprodukte verpacken – in einer Machbarkeitsstudie erkennt ein zweiarmiger Roboter die Teile per Kamera und verpackt sie mit beiden Armen.
Ist Ihre Prüf- oder Erkennungsaufgabe lösbar?
Schicken Sie mir Fotos Ihrer Bauteile und beschreiben Sie, was erkannt oder geprüft werden soll. Ich sage Ihnen, welcher Ansatz passt, ob sich die Aufgabe mit dem Roboter verbinden lässt – und ob vorab ein Realtest mit Ihren Bauteilen sinnvoll ist.