Robot-Vision optimiert automatisiertes Bestücken
Wie ein Hochleistungs-Bildverarbeitungssystem die Performanceprobleme einer Roboterzelle für automatisiertes Bestücken löste
Wenn es um die Laborautomation geht, ist das Potenzial groß, aber die Herausforderungen sind vielfältig. Robotersysteme müssen in der Lage sein, mit empfindlichen Gütern umzugehen. Sie müssen sowohl in der Zusammenarbeit mit Menschen als auch in deren Abwesenheit zuverlässig funktionieren. Sie müssen sich flexibel an regelmäßig wechselnde Umgebungen und Aufgaben anpassen. Die Fähigkeit, die Umgebung wahrzunehmen, ist in solchen sensiblen Umgebungen insbesondere für mobile Roboter von entscheidender Bedeutung. Im Idealfall kann ein mobiler Roboter in der Laborautomation ‘Sehen und Denken’. Skalierbarkeit ist erwünscht, gleichzeitig sind Zuverlässigkeit und Robustheit das A und O, um die oft anspruchsvollen Prozesse nicht zu gefährden.
In seinem ersten Projekt unterstützte der 2003 gegründete Laborautomatisierungsspezialist Biosero ein Pharmaunternehmen bei der Laborautomation. Seitdem arbeiten die Teams von Biosero daran, Wissenschaftler mit “Automation that works” zu unterstützen. Zugänglichkeit und Robustheit sind dabei die Eckpfeiler ihrer Lösungen.
Bei der Entwicklung einer mobilen Roboterlösung zum Transport von Laborgeräten zwischen Arbeitszellen und Instrumenten stieß das Team auf eine Herausforderung: Die Positionswiederholgenauigkeit der mobilen Basis von 5 cm reichte zwar aus, um den Roboter durch die Laborumgebung zu navigieren. Sie aber bei weitem nicht genau genug, die Aufnahme und Platzierung der hochempfindlichen Proben zu unterstützen. Hierfür war eine wesentlich präzisere Lokalisierung mit einer Genauigkeit von 1 mm (!) erforderlich.
“Wir brauchten also eine Möglichkeit, den Arm in Bezug auf die Pick-and-Place-Position präzise zu lokalisieren. Nach umfangreichen Untersuchungen haben wir uns für eine Methode entschieden, bei der ein Referenzpunkt mit der Pick-and-Place-Position gekoppelt wird. Das ist schnell und nicht-invasiv”, erklärt Rob Harkness, Chief Technology Officer bei Biosero. Also evaluierte das Team eine Reihe verschiedener Kameralösungen, die Out-of-the-Box-Lösungen für die Hand-Augen-Kalibrierung und die Erkennung von Referenzpunkten, QR-Tags oder AprilTags bieten. Schließlich entschied sich das Team für den rc_visard von Roboception und das unterstützende Softwaremodul TagDetect.
“Der rc_visard ist ein zentrales Element in der Führung unseres mobilen Roboters.
Seine Zuverlässigkeit in den sich ständig verändernden Laborumgebungen, in denen wir arbeiten, war entscheidend. Wir sind sicher, die richtige Wahl für diese Aufgabe getroffen zu haben."
Die Mitarbeiter von Biosero schätzen nicht nur, dass der Sensor ihre Anforderungen an eine präzise Lokalisierung erfüllt. Auch, dass “die Dokumentation von Roboception fantastisch ist und wir das Support-Team immer als sehr hilfsbereit erlebt haben”, wurde sehr positiv aufgenommen. Sie sind überzeugt, dass “die Produkte von Roboception uns auch in Zukunft bei der Entwicklung innovativer und effizienter Laborautomatisierungslösungen für eine Vielzahl von Anwendungen unterstützen werden.”
Biosero ist ein führender Anbieter von Laborautomatisierungslösungen, der sich auf die Entwicklung und Implementierung von Spitzentechnologien zur Optimierung von Laborabläufen spezialisiert hat. Die innovativen Lösungen des Unternehmens sind darauf ausgelegt, den Durchsatz zu erhöhen und menschliche Fehler in verschiedenen Laborumgebungen zu minimieren.
Die notwendigen Erkennungsfähigkeiten und -leistungen, gepaart mit einem attraktiven Kosten-Nutzen-Verhältnis, sowie das hohe Serviceniveau des Roboception-Teams waren ausschlaggebend, als Biosero den rc_visard 65m ausgewählt hat.
Das rc_reason TagDetect Modul ist Teil des Standardsoftwarepakets des rc_visard. Es bietet eine robuste Erkennung von QR-Codes und AprilTags und berechnet die 3D-Position und Ausrichtung jedes Tags relativ zum Sensor.
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