Für welche Anwendung?
Danach ist die Applikation einsatzbereit. 2D-Kameras eignen sich für Aufgaben wie Anwesenheitskontrolle, Analyse einzelner Objekte oder Geometrien, Ausrichtung von Mustern oder der Erkennung von Barcodes. 3D-Kameras unterstützen bei der Oberflächenprüfung, bei Volumenmessungen oder der Vollständigkeitskontrolle von 3D-Objekten – beispielsweise im Spritzguss, um rechtzeitig zu erkennen, ob filigrane Teilelemente von Werkstücken beim Herauslösen aus der Form abgebrochen sind. 2,5D-Vision-Systeme wie OnRobots Eyes lassen sich bei Kommissionierungs- und Pick-and-Place-Aufgaben ebenso einsetzen wie in der Qualitätsprüfung. Die OnRobot-Lösung erkennt durch die Farb- und Konturerkennung beispielsweise Abweichungen zwischen einem Werkstück und seiner Vorlage. Dadurch kann das System Werkstücke nach der CNC-Bearbeitung oder dem Spritzgießen auf Produktionsfehler prüfen. Darüber hinaus lassen sich genaue Parameter für den Greiferabstand festlegen. Auf diese Weise ist sichergestellt, dass der Cobot auch eng beieinanderliegende Objekte erkennt und sie beim Greifen nicht beschädigt.
Machine Learning
Vision-Systeme werden in Zukunft zunehmend an Relevanz gewinnen. Durch zerstörungsfreie Prüfung beispielsweise können Unternehmen die Qualität der Produkte sichertellen, fehlerhafte Ware kann rechtzeitig lokalisiert werden. Die Ausstattung eines Cobots mit einem Bision-System ist daher oft eine sinnvolle Ergänzung. Erste Versuche mit Machine Learning zeigen, dass sich die Lernfähigkeit der Systeme noch steigern lässt. Das könnte den Programmieraufwand künftig weiter reduzieren. n ist Chief Business Development
www.onrobot.com