Robot-Vision optimiert automatisiertes Bestücken
Wie ein Hochleistungs-Bildverarbeitungssystem die Performanceprobleme einer Roboterzelle für automatisiertes Bestücken löste
Manche industriellen Automatisierungsprozesse sehen auf den ersten Blick einfach aus, und manchmal treten die Herausforderungen erst im Laufe der Zeit zu Tage: In diesem Fall löste die Integration eines Bildverarbeitungssystems in die automatisierte Handhabung von Ofenziegeln die Probleme, die durch die sich ständig leicht verschiebenden Positionen und die sich ändernden Formen dieser Ziegel während ihrer Verarbeitung entstehen.
Seit 1990 setzt die Kautenburger GmbH Maßstäbe bei der Entwicklung innovativer Produkte und Systeme im Bereich der Industrieautomation. Zu ihren Kunden gehört Refractarios Kelsen S.A. (Spanien). Die Firma produziert feuerfeste Komponenten und Lösungen, zu denen auch Schamottsteine gehören: Feuerfeste Steine, die zur Auskleidung von Öfen verwendet werden.
Im Produktionsprozess werden diese Steine auf Waggons gestapelt, die sie zum Aushärten in einen Ofen transportieren. Solche Ziegel gibt es in weit über 100 verschiedenen Formen und Größen. Außerdem müssen sie in ganz bestimmten Mustern gestapelt werden, um den Härtungsprozess zu optimieren.
“Das robotergestützte Stapeln der Ziegel auf die Waggons ist automatisierungstechnisch keine große Herausforderung”, sagt Christian Kautenburger, Geschäftsführer der Kautenburger GmbH. “Doch während der Verarbeitung und des Transports verändern die Ziegel – wenn auch nur geringfügig – ihre Form, und auch ihre Position kann sich verschieben.
Die einfache Umkehrung des Palettiervorgangs, um sie zu de-palettieren, hat daher zu Problemen geführt: Die fehlende Millimetergenauigkeit führt dazu, dass der Roboter Steine nicht greifen kann, weil sich kein Vakuum aufbaut. Manchmal führt das sogar dazu, dass die empfindlichen Stapel umkippen. Dies führt zu Ausfallzeiten, Abfall und erfordert menschliches Eingreifen. Die automatisierte Handhabung wird ineffizient.“
Mit Hilfe von Roboceptions rc_visard 160m, dem rc_randomdot Projektor und dem rc_reason BoxPick Modul hat Kautenburger eine Lösung implementiert, die diese Probleme ausmerzt:
Dank der Fähigkeit zum ‘Sehen und Denken’ erkennt das Robotersystem die Ziegelsteine allein aufgrund ihrer rechteckigen Form. Es liefert dem Roboter präzise Greifpunkte – völlig unabhängig von Art, Lage, Winkel und Ausrichtung des Steins.
Mit einer von 18 auf neun Sekunden verkürzten Zykluszeit für einen Pick-and-Place-Vorgang und buchstäblich keinen Stillstandszeiten profitiert Refractarios Kelsen nun von einem deutlich schnelleren, voll automatisierten Handling-Prozess.
Ein weiterer Aspekt, der für den Sensor von Roboception spricht: Der vergleichsweise große Basisabstand von 160 mm erlaubt es, die gesamte Breite des Waggons (1.600 mm) in einer Aufnahme zu erfassen. Durch die Montage oberhalb des Arbeitsbereiches statt am Roboter kann die Erkennung des nächsten Greifpunkts schon erfolgen, während der Roboter noch den vorherigen ‘Place’-Vorgang ausführt.
“Unser Kunde ist sehr beeindruckt:
Man hatte nicht erwartet, dass diese scheinbar einfache und sehr kosteneffiziente Modifikation diese Fehler vollständig beseitigen würde. Und auch nicht, dass die Implementierung so problemlos verlaufen würde.
Der Kunde schätzt die sehr intuitiven Schnittstellen ebenso wie wir – es ist einfach, Änderungen und Aktualisierungen vorzunehmen. Robot-Vision-Fachwissen ist nicht erforderlich, weder für die Implementierung noch für Aktualisierungen und Wartung.“
Ob vollautomatische Fertigungszellen, Robotik, Greifsysteme oder Fördertechnik: Die High-Tech Lösungen von Kautenburger kommen in den unterschiedlichsten Industriezweigen zum Einsatz. Von der Konzeption und Entwicklung über die gesamte Fertigung, Montage und Inbetriebnahme kann der Kunde auf ihr Know-how und ihre Flexibilität zählen.
Da der Sensor weit über dem relativ großen Arbeitsbereich angebracht ist und die Ziegel aufgrund ihrer Größe und Form recht einfach zu erfassen sind, war der Basisabstand von 160 mm der entscheidende Faktor bei der Sensorauswahl.
Der rc_randomdot Musterprojektor verbessert das Setup für ideale Erkennungsergebnisse. Er sorgt für eine zuverlässige Erkennung bei allen Lichtverhältnissen, sowie bei eng gestapelten Ziegeln.
Ursprünglich für die zuverlässige Erkennung von Kisten in der Logistik entwickelt, unterstützt das Modul rc_reason BoxPick die Erkennung von beliebigen Objekten mit rechteckigen Formen – wie hier von Ziegelsteinen.
Wie ein Hochleistungs-Bildverarbeitungssystem die Performanceprobleme einer Roboterzelle für automatisiertes Bestücken löste
Wie das Hinzufügen einer Bildverarbeitungskomponente präzises Pick-und-Place für die automatisierte Maschinenbestückung mit über 100 verschiedenen Teilen ermöglicht
Wie ein Vorserienprodukt zur Kernkomponente einer preisgekrönten Intralogistiklösung für automatisiertes Picken wurde
Präzise Lokalisierung mittels Roboterwahrnehmung unterstützt zuverlässige Laborautomation
Wie ein Hochleistungs-Bildverarbeitungssystem die Performanceprobleme einer Roboterzelle für automatisiertes Bestücken löste
Möchten Sie herausfinden, ob unser Portfolio für Ihre Robotikanwendung geeignet ist? Vereinbaren Sie einfach eine kostenlose Machbarkeitsstudie und lassen Sie sich unsere Produkte live vorführen.
Möchten Sie unsere Sensoren und Softwarelösungen ausprobieren? Mit unserer Try-&-Buy-Option haben Sie die Möglichkeit, ein Produkt zu testen, bevor Sie eine finale Entscheidung treffen.