„Mit der Wahrnehmungslösung von Roboception konnten wir unserem Prozess für ein automatisiertes Bestücken eine dritte Dimension hinzuzufügen. Das hat ihn deutlich robuster und gleichzeitig flexibler gemacht.“

Morten Hansen, Manufacturing Technology Engineer bei Danfoss Drives A/S

Robot Vision optimiert automatisiertes Bestücken

Wie ein Hochleistungs-Bildverarbeitungssystem die Performanceprobleme einer Roboterzelle für automatisiertes Bestücken löste

Ein automatisiertes Bestücken ist in aller Munde: Durch die Automatisierung arbeitsintensiver Pick-and-Place-Vorgänge mit geringer Wertschöpfung (z. B. die Zusammenstellung einer Auswahl von Artikeln in vordefinierten Kitting-Trays) können Hersteller ihre Prozesse optimieren und ihre Arbeitskräfte effektiver einsetzen. Entscheidend ist jedoch eine zuverlässige, effiziente Leistung – und die kann mit einem Bildverarbeitungssystem optimiert werden.

JA! (in Großbuchstaben und mit Ausrufezeichen) war die Antwort von Morten Hansen, Manufacturing Technology Engineer bei Danfoss Drives A/S in Grasten (Dänemark), auf die Frage, ob das Unternehmen auch in Zukunft Produkte von Roboception einzusetzen plane.

Danfoss lernte Roboception kennen, als einer ihrer Integratoren auf einen rc_visard und die SilhouetteMatch-Software zurückgriff: QRS – Quality Robot Systems implementierte eine Zuführungslösung, bei der ein Roboter bis zu 100 verschiedene Komponenten ohne manuellen Eingriff erkennt und bewegt. [Lesen Sie mehr über diesen Anwendungsfall hier…]

“Nach der erfolgreichen Implementierung dieser Zuführungslösung wandten wir uns zuerst an Roboception, als wir eine vision-basierte Pick-und-Place-Lösung verbessern mussten, die wir bereits in einer unserer Produktionslinien eingerichtet hatten”, sagt Morten Hansen: “Diese Zelle entsprach einfach nicht unseren Erwartungen.”

Robot operating in automated kitting cell with 3D stereo vision solutions from Roboception

Automatisiertes Bestücken bisher: Zu viele Ausfallzeiten, zu viel Ingenieursaufwand, zu langsam

Das Problem: In einer Bestückungsanlage stellt ein Roboter ein Sortiment verschiedener Teile, direkt von Paletten der Lieferanten entnommen, in unterschiedliche Trays zusammen. Ursprünglich wurde eine am Roboter montierte 2D-Kamera eingesetzt, um die benötigten Teile zu identifizieren, zu entnehmen und zu platzieren.

Sobald sich jedoch die Positionierung der Teile änderte – z. B. wenn eine Palette leicht gekippt war, sich ihr Inhalt auch nur geringfügig verschob oder ein Lieferant möglicherweise seine Art der Verpackung änderte, kam es zu Problemen:

“Wir hatten einfach viel zu viele Ausfallzeiten und einen zu hohen technischen Aufwand bei der ursprünglichen Einrichtung. Die Zykluszeit war auch nicht besonders gut”, erinnert sich Hansen. “Mit der Bildverarbeitungslösung von Roboception konnten wir unseren Prozess um eine dritte Dimension erweitern. Das hat ihn deutlich robuster und flexibler gemacht.”

Robot operating in automated kitting cell with 3D stereo vision solutions from Roboception
automated kitting cell in factory with robot vision system by Roboception

3D-Wahrnehmung erhöht die Robustheit und reduziert die Zykluszeit für automatisiertes Bestücken

Zwei rc_viscores wurden auf Schienen oberhalb der Zelle montiert. Sie sind mit einem rc_cube gekoppelt, auf dem beide Sensoren, die CADMatch-Software rc_reason und einige individuelle Sortierstrategien laufen. AprilTags und ein maßgeschneidertes Softwaremodul im UserSpace des rc_cube (keine zusätzlichen Rechenressourcen notwendig!) gewährleisten jederzeit eine hochpräzise Lokalisierung der Sensoren in Bezug auf den Roboter. Die Vision-Lösung ist über RestAPI mit der SPS des KUKA-Roboters verbunden. Auch der Roboter ist auf einer linearen Schiene montiert, um die gesamte Länge der Zelle abdecken zu können.

Bei dieser Implementierung handelt es sich um eine der ersten Betriebszellen, die auf dem rc_viscore basieren. Roboception hatte diesen weltweit ersten 12-MPi-Stereosensor 2022 eingeführt. Seine hochauflösenden Fähigkeiten erlauben es, die Sensoren deutlich oberhalb des relativ großen Arbeitsbereiches zu platzieren:

Mit zwei rc_viscores, montiert in einer Höhe von 2,9 m, wird die gesamte 5 x 3 m² große Grundfläche der Zelle abgedeckt. Auch kleinere Teile können dennoch zuverlässig erkannt werden. In der aktuellen Einrichtung von Danfoss hat das kleinste Teil eine Fläche von 1,5 x 5,5 cm². Es wird auf der Grundlage seiner CAD-Vorlage mit einer submillimetrischen Genauigkeit von 0,2 mm erkannt. Der Verzicht auf eine On-Arm-Lösung wirkt sich auch direkt auf die Zykluszeit aus: Die Bildverarbeitung kann stattfinden, während der Roboter noch eine vorherige Aufgabe ausführt.

“Die neue Zelle läuft robust und passt sich selbstständig an Änderungen an.

Darüber hinaus konnten wir die Zykluszeit von 40 auf nur noch 25 Sekunden reduzieren: Ein Pick-and-Place-Vorgang pro Teil dauert jetzt 7 Sekunden statt vorher 12 Sekunden.”

Morten Hansen
Manufacturing Engineer at Danfoss Drives A/S
Portrait image Morten Hansen

Eine ausgefeilte Mischung aus maschinellem Lernen und klassischer Bildverarbeitung

Eine maßgeschneiderte Lösung, minimal Unterbrechung des Arbeitsablaufes und Skalierbarkeit

Nicht zuletzt schätzt das Team von Danfoss die konstruktive Zusammenarbeit mit den “Roboceptioneers”: Die Bildverarbeitungsexperten waren in der Lage, auf standardisierten Produkten aufzubauen und diese mit individuell zugeschnittenen Erweiterungen zu optimieren. Sie standen auch bereitwillig zur Verfügung, um mit soliden Simulationen und Tests im Vorfeld der Implementierung zu unterstützen.

In Kombination mit den intuitiven Benutzeroberflächen und regelmäßigen Software-Updates führte dies zu einer minimalen Installationszeit vor Ort. Ebenfalls minimal: Der Schulungsaufwand für die Anwender. Die Integration von zusätzlichen oder Austauschteilen in den Kitting-Prozess wird dank CAD-basierter Templates erleichtert. Und nachdem die erste Zelle erfolgreich installiert wurde, kann sie nun ohne zusätzlichen technischen Aufwand 1:1 repliziert werden.

Hansens uneingeschränktes “JA!” als Antwort auf unsere anfängliche Frage zeigt, wie zufrieden Danfoss mit diesen Ergebnissen ist. Keine weiteren Details notwendig, muss er gedacht haben – und hat seine Aussage direkt unter Beweis gestellt: Aufbauend auf Elementen, die für diese Anwendung entwickelt wurden (z.B. das maßgeschneiderte Softwaremodul im UserSpace, oder die CADMatch Erkennungstemplates), sind die nächsten gemeinsamen Projekte bereits in Vorbereitung.

Robot operating in automated kitting cell with 3D stereo vision solutions from Roboception
Logo Danfoss

Über Danfoss Drives A/S

Danfoss Drives ist ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich der AC/DC- und DC/DC-Leistungsumwandlung sowie der variablen Drehzahlregelung von Elektromotoren. Mit dem weltweit größten Portfolio an Stromrichtern, VLT®-Antrieben und VACON®-Antrieben und der Unterstützung durch einen Partner, der auf jahrzehntelange Erfahrung und Leidenschaft zurückblicken kann, steht der Kunde am Anfang seiner Reise in eine bessere Zukunft. 

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So einfach optimieren Sie automatisiertes Bestücken

Sensor: rc_viscore

Angesichts des großen Arbeitsbereichs und der Vielzahl von (auch recht kleinen) Objekten sind zwei rc_viscores mit hochauflösender 12MPi-Kapazität auf Schienen über der Zelle montiert. Ein eingebauter Musterprojektor gewährleistet eine geringe Empfindlichkeit gegenüber den Lichtverhältnissen.

Rechner: rc_cube I

Auf einer einzigen Rechenressource laufen beide rc_viscores, das CADMatch-Softwaremodul und einige individuelle Sortierstrategien. Darüber hinaus enthält der UserSpace des rc_cube einige maßgeschneiderte Softwareelemente, die die Anwendung unterstützen.

Software: rc_reason CADMatch

Das rc_reason CADMatch Modul stützt sich auf die CAD-Daten eines Objekts. Es ermöglicht dem Robotersystem, eine Vielzahl von Objekten zuverlässig aus sortenreinen Ladungsträgern zu entnehmen. Darüber hinaus kommt es problemlos mit Änderungen der Position und Ausrichtung des Objekts zurecht.

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