Bin Picking in 1 Minute mit KI und 3D-Vision

Einführung in das visionbasierte Bin-Picking

Mit der zunehmenden Komplexität automatisierter Industrieprozesse wird die Notwendigkeit für präzise und effiziente Handhabung von Objekten immer wichtiger. Traditionelle 2D-Visionssysteme haben oft Schwierigkeiten mit unregelmäßigen Formen oder halbtransparenten Materialien, was ihre Effektivität einschränkt. Die Integration von KI mit 3D-Visions-Technologien ermöglicht es Robotern, die Position und Orientierung von Objekten umfassend zu verstehen. Diese Kombination verbessert das robotergestützte Bin-Picking, indem sie Genauigkeit und Geschwindigkeit steigert. Dieser Blog beleuchtet, wie fortschrittliche 3D-Visions-Techniken und KI-Integration Roboter in die Lage versetzen, komplexe Picking- und Materialhandhabungsaufgaben mit Leichtigkeit auszuführen.

2D vs. 3D Maschinelles Sehen

2D-Maschinelles Sehen bietet eine flache, zweidimensionale Ansicht eines Objekts und konzentriert sich auf dessen Position entlang der X- und Y-Achsen. 3D-Maschinelles Sehen hingegen fügt mit der Z-Achse eine Tiefe hinzu und bietet ein vollständigeres, dreidimensionales Verständnis von Objekten. Mit dem Aufkommen von Industrie 4.0 ist die Integration von 3D-Visionssystemen in robotergestützte Systeme zunehmend populär geworden und treibt Fortschritte in Fertigungsprozessen voran. Während 2D-Bilder normalerweise mit standardmäßigen Industriekameras aufgenommen werden, erfordert 3D-Bildgebung spezialisierte optische Technologien. Häufig verwendete Techniken zur Erfassung von 3D-Daten umfassen Active Stereo Vision, Time-of-Flight und Strukturiertes Licht.
red icon representing stereo vision

Stereo Vision

Stereo Vision ahmt die menschliche Tiefenwahrnehmung nach, indem es sowohl die Position eines Objekts als auch seine dreidimensionale Struktur erfasst. Es bietet wichtige Vorteile, darunter niedrigen Energieverbrauch und Kosten-effizienz, was es zu einer attraktiven Option für industrielle Anwendungen macht. Allerdings kann Stereo Vision Verzögerungen erfahren, und ihre Effektivität kann in schwach beleuchteten Umgebungen reduziert sein. Neben der Nutzung in der Robotik wird Stereo Vision zunehmend in AR + KI-Systeme integriert, um fortschrittliche visuelle Inspektionen und Objekterkennung durchzuführen.

Time-of-Flight

Die Time-of-Flight (TOF)-Technologie misst die Entfernung zu Objekten, indem sie die Zeit berechnet, die das Infrarotlicht benötigt, um zum Objekt zu gelangen und zurückzukehren. Diese Methode bietet schnelle Verarbeitungszeiten und ist unempfindlich gegenüber Störungen, was sie gut für dynamische Umgebungen geeignet macht. Allerdings kann die Genauigkeit von TOF im Vergleich zu anderen 3D-Vision-Technologien etwas geringer sein.

Strukturiertes Licht

Strukturlicht projiziert ausgeprägte Lichtmuster, typischerweise abwechselnd schwarz-weiße Streifen, auf Objekte. Die Verzerrung dieser Muster, wenn sie mit der Oberfläche des Objekts interagieren, ermöglicht es dem System, die Form des Objekts abzubilden und präzise Tiefeninformationen entlang der Z-Achse zu erfassen. Diese Technologie wird häufig in Anwendungen wie der Gesichtserkennung und der Qualitätskontrolle eingesetzt, insbesondere in der Fertigung durch automatische optische Inspektionssysteme (AOI).

Verbesserung der Roboter-Objekterkennung mit KI

Während 3D-Vision wertvolle räumliche Daten liefert, kann es dennoch Herausforderungen bei der Erkennung komplexer oder unregelmäßig geformter Objekte geben, wenn man sich ausschließlich auf diese Technologie verlässt. Zum Beispiel kann 3D-Vision Schwierigkeiten haben, halbtransparente Gegenstände genau zu erkennen oder kleine, komplexe Metallteile präzise mit Robotern zu handhaben.

Die Integration von KI mit 3D-Vision-Systemen verbessert die Fähigkeit von Robotern, Objekte mit größerer Präzision zu erkennen und zu manipulieren. Diese Kombination ermöglicht es Robotern, unregelmäßig geformte Artikel effektiv zu greifen und zu platzieren, wobei die richtige Ausrichtung und Positionierung gewährleistet wird.

Bei komplexen Formen – wie dem Stapeln von U-förmigen Metallteilen – kann 3D-Vision allein Schwierigkeiten haben, die Objekte genau auszurichten und zu positionieren. KI schließt diese Lücke, indem sie dem System ermöglicht, die wahre Form und Ausrichtung der Objekte zu verstehen, was eine präzise Handhabung sicherstellt.

Trainiere ein KI-Modell in 60 Sekunden

Das Integrieren von Deep-Learning-KI mit 3D-Vision-Technologie umfasst mehr als nur die Objekterkennung – es erfordert eine nahtlose Koordination von Prozessen wie Greifen, Pfadplanung und Bewegungssteuerung, um effiziente Roboteroperationen zu ermöglichen.

Die Deep-Learning-KI von Solomon, kombiniert mit fortschrittlichen Bewegungsplanungsmodulen, ermöglicht es Robotern, Objekte in nur 60 Sekunden zu identifizieren und zu handhaben. Dadurch kann das Bin-Picking-System schnell den optimalen Greif- und Platzierungspfad bestimmen, Hindernisse vermeiden und so Genauigkeit und Effizienz sicherstellen.

Diese leistungsstarke Integration bietet eine praktische und kosteneffiziente Lösung für komplexe Aufgaben wie gemischtes Depalettieren, Kitting, Verpacken und zufälliges Bin-Picking und ist somit ideal für dynamische Industrieumgebungen geeignet.
Ein ABB-Roboter am Arm einer automatisierten Montagelinie führt eine Kitting-Aufgabe mit Solomon AI und 3D-Vision-Technologie aus.