Die Fertigungsbranche steht aktuell vor einer Reihe von Herausforderungen. Technologiewandel, drängende Umweltthemen und Globalisierung erfordern eine Reihe von Anpassungen, wie die Investition in neue Technologien, Ressourcenschonung und die Optimierung und Absicherung von Lieferketten. Global agierende Unternehmen müssen sich gegenüber einem sich wandelnden Umfeld behaupten und gleichzeitig Probleme in Lieferketten bewältigen. Die Zurückverlagerung der Produktion ins Inland ist dabei zunehmend eine Option. Dies erfordert nicht nur eine gewisse Resilienz, sondern auch die Einhaltung strenger Umweltvorschriften sowie kosteneffiziente Strategien, um die Fertigung im Inland konkurrenzfähig zu gestalten. Wer die Wettbewerbsfähigkeit der heimischen Produktion sichern will, muss darüber hinaus Personalengpässe überwinden.
Automatisierung durch Robotik ist hierbei längst zur treibenden Kraft geworden, künstliche Intelligenz (KI) nimmt mehr und mehr eine Schlüsselrolle ein. Diese Technologie entwickelt sich ebenso rasant, wie der Automatisierungsdruck steigt. Um Produktionsprozesse im eigenen Unternehmen mit KI abzubilden, sind eine möglichst einfache KI-Integration sowie die Verkürzung der Trainingsphasen bereits jetzt entscheidende Faktoren.
Mehr Effizienz durch KI-basiertes Bin Picking oder Pick-and-Place
Genau hier setzt das Britische Startup Cambrian Robotics Limited mit einer vollständig KI-basierten Lösung für diverse Robotik Anwendungen in der Fertigung an. Es übernimmt schnelles Bin Picking oder Pick-and-Place, die exakte Zuführung von Teilen für Maschinen sowie unterschiedliche Arbeitsschritte im Materialhandling – zugunsten von mehr Effizienz bei Montageaufgaben oder in der Lagerlogistik.
Das leicht integrierbare System besteht aus einem Modul für Roboterarme, einer Recheneinheit mit vorinstallierter, intelligenter Software sowie einem Kameramodul, das mit je zwei uEye+ XCP-Kameras von IDS ausgestattet ist. „Die Aufgabe der Kameras besteht darin, ein Bild des Bereichs mit den zu handhabenden Objekten aufzunehmen. Anhand der Aufnahmen kann die Software die Szene analysieren und erkennen, wo sich die Objekte genau befinden“, erklärt Miika Satori, Gründer und Geschäftsführer von Cambrian Robotics.
KI-Modelle zur Teileerkennung
Die Weiterverarbeitung der Bilder erfolgt mit Hilfe des Herzstücks von Cambrian Vision – einer eigens entwickelten, selbst lernenden Software zur Vorhersage der Teileposition sowie deren Pick-Punkte. Diese sorgt für den Bildabgleich auf KI-Basis, sodass keine klassische 3D-Punktewolke benötigt wird. Anhand von simulierten Daten lernt die KI selbständig und lokalisiert die Entnahmepunkte und Teile äußerst präzise. Die KI-Modelle zur Teileerkennung und Kommunikation mit dem Roboter werden von einer leistungsstarken GPU (Graphics Processing Unit) gesteuert. Und die Software lernt schnell dazu: „Mit dem Cambrian-Softwarepaket können Pickpunkte für neue Teile innerhalb von nur zwei bis fünf Minuten definiert und die Anwendung konfiguriert werden“, betont Startup-Gründer Satori.
Genauigkeit von unter einem Millimeter
Das zugehörige Kameramodul ist bestückt mit je zwei platzsparenden XCP Industriekameras. „Die beiden IDS Kameras liefern nach dem Stereovision-Prinzip Bilder der Objektszene aus unterschiedlichen Betrachtungswinkeln. Die Herausforderung besteht darin, die Position des zu greifenden Teils so genau wie möglich aus diesen Bildern zu bestimmen. Dies ist wiederum die Aufgabe der KI“, so Miika Satori. Die Kombination von Bildaufnahme, KI-Modellen und spezieller Bildverarbeitung ermöglicht es, Aufnahmepunkte und Positionen besonders präzise zu bestimmen. Standard-CAD-Anwendungen für 3D-Bin-Picking verwenden dafür häufig strukturiertes Licht oder Sensoren, die etwas auf die Umgebung projizieren, eine Punktwolke erzeugen und dann versuchen, das Teil darin zu finden. Cambrian verwendet dafür statt einer 3D-Kamera lediglich zwei handelsübliche IDS Industriekameras. Mit einer Genauigkeit von unter einem Millimeter ist Cambrian-Vision zudem wesentlich exakter als konkurrierende Systeme. „Das System erkennt zuverlässig eine große Bandbreite von Teilen, einschließlich glänzender, reflektierender oder transparenter Komponenten, bei denen herkömmliche Bildverarbeitungssysteme oft an Grenzen stoßen. Dabei bleibt es robust gegenüber äußeren Lichtverhältnissen“, beschreibt Miika Satori die besonderen Anforderungen an die Kameras, die elementarer Bestandteil der Lösung sind. „Außerdem ist das System superschnell, da die Inferenzgeschwindigkeit weniger als 170ms beträgt, während sie bei vergleichbaren Lösungen oft mehr als 1000ms dauert.“ Die schnelle Berechnungszeit ermöglicht Zykluszeiten von zwei bis drei Sekunden in einer Bin-Picking-Einstellung. „Dies stellt eine effiziente, präzise und genaue Ausführung in einem einzigen Durchgang sicher“, unterstreicht Miika Satori. Das One-Shot System ist damit derzeit eines der schnellsten AI-Bilderkennungssysteme auf dem Markt.