Blechteile automatisiert vereinzeln

Der Griff in die Kiste wird präziser

12. Mai 2022, 14:23 Uhr | Andreas Knoll
Intelligente Algorithmen zur Bildverarbeitung vom Fraunhofer IPA und eine KI-basierte Bauteilerkennung von Compaile ermöglichen einen leistungsstarken Griff in die Kiste.
Intelligente Algorithmen zur Bildverarbeitung vom Fraunhofer IPA und eine KI-basierte Bauteilerkennung von Compaile ermöglichen einen leistungsstarken Griff in die Kiste.
© Rainer Bez / Fraunhofer IPA

Im Forschungsprojekt »FabOS« entwickelt das Fraunhofer IPA gemeinsam mit Partnern unter anderem eine Griff-in-die-Kiste-Anwendung, die ein verbessertes Erkennen und Greifen sowie ein definiertes Ablegen von Blechteilen ermöglicht.

Erste Technologien des entstehenden Demonstrators zeigen die Partner vom 30. Mai bis 2. Juni 2022 auf der Hannover Messe in Halle 5 am Stand F54.

Bin Picking, der „Griff in die Kiste“, gilt als Königsdisziplin der Robotik und ist in vielen Produktionen eine nachgefragte Option. Allerdings sind die Herausforderungen beträchtlich, sodass mögliche Anwendungen oft nicht umgesetzt werden. Hierfür gibt es zwei typische Gründe. Zellen mit Griff in die Kiste sind das erste Glied einer verketteten Produktions- oder Montagelinie, müssen also einen garantierten Takt erbringen. Oft erkennt das Robotersystem aber nicht alle Teile, sodass Mitarbeiter die Reste händisch entnehmen müssen. Das bringt die Linie aus dem Takt. Hinzu kommt: Je leerer die Kiste wird, umso länger braucht oft das Robotersystem zur Entnahme. Die Schwankungen in der Taktzeit lassen sich entweder über Worst-Case-Auslegung oder über Puffer ausgleichen. Beides ist dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) zufolge nicht ideal.

Um die Probleme zu lösen, entwickelt das Institut seit vielen Jahren die Technologien rund um den Griff in die Kiste weiter. Besonders im Blick haben die Forscher Lösungen für Bauteile, die für die Bildverarbeitung des Robotersystems schwierig zu erkennen sind. Der neu entstehende Demonstrator setzt deshalb die Griff-in-die-Kiste-Anwendung mit Blechteilen um. Die Anwendung wurde mit dem Praxispartner im Projekt definiert, dem Unternehmen Trumpf, das auch die Bauteile bereitstellt. Die IPA-Experten entwickeln die Anwendung gemeinsam mit der Firma Compaile. Der entstehende Demonstrator ist Teil des Forschungsprojekts »FabOS«, dessen Ziel es ist, ein offenes, verteiltes, echtzeitfähiges und sicheres Betriebssystem für die Produktion zu schaffen.

Blechteile im Blick

Aufgabe der IPA-Experten ist, ihre Algorithmen für die Bildverarbeitung an die Herausforderungen der Blechteilerkennung anzupassen. Hierfür nutzen sie die bestehende Software „bp3“, die bereits in einigen Produktionsstätten im Dreischichtbetrieb im Einsatz ist und die von Unternehmen über eine Lizenz erworben werden kann. Um die flachen Blechteile gut erkennen zu können, werden zunächst mithilfe von Kameras 3D-Daten der Bauteile erzeugt. Die Algorithmen fokussieren sich dann auf Flächen und Kanten, um die Bauteile besser erkennen und sie insgesamt robuster und schneller handhaben zu können. Dazu gehört auch das definierte Ablegen, damit sich das Bauteil direkt dem nächsten Prozessschritt zuführen lässt.

Perspektivisch ist geplant, mithilfe von KI-Methoden ein kontinuierliches Lernen zu ermöglichen. Das heißt, dass die Software beispielsweise aus Fehlgriffen lernen würde. Gibt es mehrere Griff-in-die-Kiste-Zellen, könnten die Daten aller Zellen zentral verarbeitet und Erkenntnisse daraus an die Zellen zurückgespielt werden. Auch ist geplant, das Robotersystem anhand von Bauteildaten in einer Simulationsumgebung für das Greifen zu trainieren.

Bauteile fehlerfrei zuordnen

Die Firma Compaile ergänzt die Anwendung mit einer Bauteilerkennung auf KI-Basis. Diese beruht nicht auf klassischer Bildverarbeitung, sondern auf einem inhaltlichen Ähnlichkeitsvergleich des Bauteils. Auf der Grundlage neuronaler Netze lässt sich das Bauteil vorliegenden Konstruktionsplänen zuordnen. Zudem geben die neuronalen Netze aus, wie wahrscheinlich es ist, dass sie mit ihrer Angabe richtig liegen. So kann die Anlage sich vollautomatisch auf das aktuelle Bauteil einstellen, ohne dass eine Fachkraft das Bauteil vorgeben muss. Im Gegensatz zur üblichen Klassifizierung mit neuronalen Netzen benötigt der inhaltliche Ähnlichkeitsvergleich keine Anpassungen für neue, bisher unbekannte Bauteile.

Die beschriebene Technologie der Bauteilerkennung auf KI-Basis wird auf der diesjährigen Hannover Messe zu sehen sein. Zudem planen die Projektpartner, den gesamten Demonstrator mit allen dazugehörigen Technologien vom Fraunhofer IPA und von Compaile im Laufe des kommenden Jahres zu präsentieren.


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