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In t r a l o g i s t i k Eine leistungsfähige 3D-Snapshot-Kamera mit einem vorinstallierten und vortrainierten neuronalen Netz kombiniert mit Deep Learningbasiertem Lokalisierungsalgorithmus bilden die Grundlage für Palloc Das System ist in der Lage auf Basis von Bildern und Beispielen zu lernen Bewertungsverfahren zu entwickeln und menschliche Erfahrungen in den Sensor einzubringen um bisher unbekannte Merkmale zuverlässig zu erkennen und die Messgenauigkeit der Lokalisierung von kubischen Körpern wie Kisten und Kartons kontinuierlich zu verbessern Deep Learning ermöglicht dabei einen funktionalen Fortschritt in der Automatisierungstechnik was auch für das Palloc-Kamerasystem gilt Es kann verschiedene Varianten von gestapelten Kartons auf Paletten lokalisieren und 3D-Positionskoordinaten Kontur und Höhe für eine präzise Roboterbedienung liefern Die Flexibilität des neuronalen Netzes erlaubt es neue Kartonvarianten bei Bedarf über eine benutzerfreundliche KI-Tool-Suite hinzuzufügen Die Sensor-App des neuronalen Netzes ist direkt in die Kamera integriert sodass kein zusätzlicher PC benötigt wird und somit die Systemintegration erheblich erleichtert Zudem kann das System über die Standardschnittstelle Ethernet TCP IP nahtlos in die Steuerungen verschiedener Industrieroboterund Cobot-Hersteller integriert werden Stereound Farbbilderfassung mit 3D-Snapshot-Kamera Palloc verwendet die 3D-Snapshot-Kamera Visionary-Smit integrierter strukturierter Beleuchtung zur präzisen Bilderfassung der oft eng gestapelten Kisten Sie ermöglicht eine kombinierte Stereound Farbbilderfassung von kubischen Körpern wie Kisten oder Boxen beispielsweise auf Palletten und erleichtert so die Segmentierung von Teilen sowie die Berechnung von Höheninformationen Die Kamera liefert bis zu 30 Vollbild-Farbbilder und 3D-Bildpaare pro Sekunde in hoher Auflösung Diese 3D-Werte von Stereovision die automatisch mit den Kontrastwerten der Farbdaten verrechnet werden sorgen dafür dass Konturen Kanten und Schichthöhen von Kisten und Paketen sehr präzise und reproduzierbar erfasst und vermessen werden Dadurch wird der exakte Greifpunkt Gripping Point für eine vollautomatische Roboterführung an die Steuerung übertragen Aufgrund ihres mechanischen Aufbaus kann die Kamera entweder am Ende des Robotergreifers oder stationär über dem Erfassungsbereich montiert werden und erkennt kleinste Merkmale – unabhängig von der Höhe der obersten Position der zu kommissionierenden Kartons In die Kamera integrierte KI Das Palloc-System wird mit einem vorinstallierten neuronalen Netz ausgeliefert das bereits mit großen Datenmengen unterschiedlicher Boxen in Bezug auf Größe Farbe Design und Bedruckung trainiert wurde Die Visionary-S-Kamera fungiert damit als vollautomatisches System inklusive smarter Software das sich den Depalletier-Anwendungsbedingungen flexibel anpasst Neuronale Netze können aber nicht nur automatisch ähnliche Konturen identifizieren sondern auch abweichende Objektvarianten und deren Daten weiterverarbeiten indem sie abgestufte Abstraktionsgrade von Bilddetails auswerten Zudem ermöglicht Palloc das einfache Hinzufügen neuer Boxentypen über eine intuitive KI-Tool-Suite wie den Webservice dStudio von Sick der zum Training neuronaler Netze genutzt wird Dies erlaubt eine einfache Erweiterung der Funktionen ohne dass Fachwissen in der Bildverarbeitung und Roboterprogrammierung erforderlich ist Präzise und kollisionsfreie Roboterführung Das KIgestützte Kamerasystem wurde mit dem Ziel entwickelt die manuelle Depalettierung durch Roboter zu automatisieren Gleichzeitig galt es eine zukunftssichere Lösung für unterschiedliche Logistikund Produktionsanwendungen zu schaffen die einfach zu installieren bedienerfreundlich und flexibel erweiterbar ist sowie in digitalisierte Prozesse integriert werden kann Die Inbetriebnahme des Systems dauert weniger als eine Stunde und kann auch von Personen ohne tiefergreifendere Kenntnisse durchgeführt werden Palloc verwendet die 3D-Snapshot-Kamera Visionary-Smit integrierter strukturierter Beleuchtung zur präzisen Bilderfassung der oft eng gestapelten Kisten Bi ld er Sick Das System verfügt über generische Schnittstellen zur Robotersteuerung oder zum Automatisierungssystem SPS verschiedener Hersteller sowie über eine Webserver-Benutzeroberfläche die eine nahtlose Anbindung an das Industrial Internet of Things IIoT und IT-Systeme ermöglicht Der neue Deep-Learningbasierte Algorithmus ermöglicht eine kosteneffiziente robotergestützte Depalettierung bei der Kartons unterschiedlicher Größe und Höhenlage in Sekundenschnelle lokalisiert werden Das System meldet die Konturdaten und Höhe der Kartons für den flexibel einstellbaren Greifpunkt an die Robotersteuerung sodass der Roboter die Kartons nach Bedarf einzeln oder in Gruppen aufnimmt und sie an einen Zielort wie Förderband oder Palette setzt ag Maik Ahlers ist Market Product Manager bei der Sick-Vertriebs-GmbH in Düsseldorf