Kann AI Vision Industrieroboter flexibler machen?

Industrieroboter wurden traditionell so programmiert, dass sie stark strukturierte und sich wiederholende Aufgaben ausführen. Wenn Produkte an festen Positionen ankommen und die Produktionsbedingungen stabil bleiben, kann die herkömmliche Roboterprogrammierung sehr gut funktionieren.

Moderne Fabriken benötigen jedoch zunehmend Roboter, um unterschiedliche Produkte, wechselnde Positionen, variable Ausrichtungen und weniger vorhersehbare Produktionsumgebungen zu handhaben. Hier wird die KI-Vision immer wichtiger.

Durch die Kombination von Kameras, Vision-Software, KI-basierter Bildverarbeitung und Robotersteuerung kann ein Roboter mehr Informationen über seine Arbeitsumgebung erhalten, bevor er eine Aufgabe ausführt.

Dies bedeutet nicht, dass die KI-Vision jeden Industrieroboter vollständig autonom macht. Stattdessen kann es Robotern mehr Flexibilität beim Umgang mit Variationen geben, die mit festen Koordinaten allein nur schwer zu bewältigen sind.

1. Was ist KI-Vision in der Industrierobotik?

AI Vision kombiniert Kameras und Bildverarbeitungssoftware mit künstlicher Intelligenz, um Robotern dabei zu helfen, Objekte zu identifizieren und zu interpretieren.

Ein herkömmliches Bildverarbeitungssystem kann so programmiert werden, dass es bestimmte Formen, Farben oder Positionen erkennt. KI-basiertes Sehen kann eine größere Flexibilität bieten, wenn Produkte Unterschiede in Aussehen, Ausrichtung oder Position aufweisen.

Abhängig von der Anwendung kann ein Bildverarbeitungssystem dabei helfen, Folgendes zu erkennen:

• Produktposition

• Produktorientierung

• Produkttyp

• Oberflächenmerkmale

• Fehlende Komponenten

• Defekte Produkte

• Objekte mit unterschiedlichen Formen oder Größen

Die Informationen können dann an die Robotersteuerung übertragen werden, damit der Roboter seine Bewegung anpassen kann.

2. Wie funktioniert AI Vision mit einem Roboter?

Ein typisches KI-Vision-Robotersystem kann in mehrere Phasen unterteilt werden:

Erfassen → Identifizieren → Lokalisieren → Planen → Auswählen oder Verarbeiten

Bildaufnahme

Eine Kamera erfasst Bilder des Arbeitsbereichs.

Je nach Anwendung kann die Kamera über einem Förderband, in der Nähe des Roboters oder am Roboter selbst montiert werden.

Objektidentifizierung

Eine Vision-Software analysiert das Bild und identifiziert das relevante Objekt.

KI-Modelle können darauf trainiert werden, verschiedene Produkttypen oder -formen zu erkennen.

Positionsberechnung

Das System ermittelt, wo sich das Objekt befindet.

Bei einigen Anwendungen berechnet das System möglicherweise auch die Ausrichtung des Objekts.

Roboterbewegung

Das Vision-System sendet die erforderlichen Positionsinformationen an die Robotersteuerung.

Anschließend passt der Roboter seine Bewegung entsprechend der erkannten Position an.

Aufgabenausführung

Der Roboter nimmt das Objekt auf, platziert, montiert, sortiert, prüft oder bearbeitet es.

Dieser Vorgang kann wiederholt werden, wenn neue Produkte in den Arbeitsbereich gelangen.

3. Warum macht AI Vision Roboter flexibler?

Herkömmliche Roboter funktionieren normalerweise am besten, wenn die Umgebung vorhersehbar ist.

Wenn beispielsweise jedes Bauteil genau an der gleichen Position ankommt, kann der Roboter einfach zu einer programmierten Koordinate fahren.

Kommen Bauteile aber an unterschiedlichen Positionen an, reichen feste Koordinaten unter Umständen nicht mehr aus.

KI-Vision kann es dem Roboter ermöglichen, auf diese Variationen zu reagieren.

Dies ist besonders nützlich für:

• Zufällige Auswahl

• Handhabung gemischter Produkte

• Sortierung

• Maschinenpflege

• Montage

• Qualitätsprüfung

• Bin-Picking

• Flexible Verpackung

Der Roboter führt immer noch die physische Bewegung aus, aber das Sehen liefert zusätzliche Informationen darüber, was sich vor ihm befindet.

4. KI-Vision für zufällige Bin-Picking

Das zufällige Kommissionieren von Behältern ist ein gutes Beispiel dafür, wie Vision die Flexibilität von Robotern verbessern kann.

Teile können in einem Behälter zufällig platziert werden, anstatt in einer festen Ausrichtung präsentiert zu werden.

Eine Kamera erfasst die Szene und das Bildverarbeitungssystem identifiziert mögliche Kommissionierpositionen.

Anschließend wählt der Roboter ein passendes Teil aus und bewegt den Greifer an die berechnete Position.

Je nach Anwendung kann 2D- oder 3D-Vision zum Einsatz kommen.

3D-Vision kann zusätzliche Informationen über die Objekttiefe und die räumliche Position liefern, was nützlich sein kann, wenn sich Teile überlappen oder in unterschiedlichen Höhen platziert sind.

5. KI-Vision und flexible Fertigung

Von Herstellern wird zunehmend verlangt, mehrere Produktvarianten zu verarbeiten, anstatt über lange Zeiträume ein identisches Produkt zu produzieren.

KI-Vision kann Robotern dabei helfen, sich an einige dieser Veränderungen anzupassen.

Beispielsweise kann eine Produktionslinie mehrere Komponentenmodelle verarbeiten. Anstatt für jedes Produkt völlig separate Roboterstationen zu erstellen, kann das Vision-System das eingehende Bauteil identifizieren und die entsprechenden Positions- oder Klassifizierungsinformationen bereitstellen.

Dadurch kann die Abhängigkeit von einer perfekt standardisierten Produktpräsentation verringert werden.

Allerdings müssen Roboter, Greifer, Software und Produktionsanlagen noch auf das eigentliche Produktspektrum ausgelegt werden.

Die KI-Vision macht eine ordnungsgemäße Automatisierungstechnik nicht überflüssig.

6. Kann AI Vision die Roboterprogrammierung ersetzen?

NEIN.

KI-Vision und Roboterprogrammierung erfüllen unterschiedliche Funktionen.

Das Vision-System liefert Informationen über die Umgebung, während die Robotersteuerung bestimmt, wie sich der Roboter bewegen und die Aufgabe ausführen soll.

Ein typisches System kann daher Folgendes umfassen:

• Industrieroboter

• Robotersteuerung

• Kamera

• Vision-Software

• KI-Modell

• Greifer oder anderes EOAT

• SPS

• Sensoren

• Förder- oder Produktionsausrüstung

Die Kommunikation zwischen diesen Komponenten ist wichtig.

Ein Bildverarbeitungssystem kann ein Objekt zwar korrekt identifizieren, aber der Roboter benötigt dennoch eine geeignete Reichweite, Nutzlast, Bewegungsreichweite, Werkzeuge und Programmierung, um die Aufgabe abzuschließen.

7. Was sind die Grenzen von AI Vision?

KI-Vision kann die Roboterflexibilität verbessern, ist jedoch nicht für jede Anwendung geeignet.

Die Leistung kann beeinträchtigt werden durch:

• Schlechte Beleuchtung

• Reflektierende Oberflächen

• Produktüberlappung

• Ähnlich aussehende Objekte

• Staub oder Verunreinigungen

• Kameraposition

• Verändertes Erscheinungsbild des Produkts

• Unzureichende Trainingsdaten

• Komplexe Hintergründe

Der physische Roboter schafft auch Einschränkungen.

Wenn ein Roboter ein erkanntes Objekt nicht erreichen kann oder der Greifer es nicht sicher halten kann, wird eine bessere Sicht allein das Problem nicht lösen.

Aus diesem Grund erfordern erfolgreiche KI-Vision-Projekte dieBildverarbeitungssystem, Roboter, Greifer und Produktionsprozess müssen gemeinsam betrachtet werden.

8. Welche Anwendungen können von AI Vision profitieren?

KI-Vision kann besonders nützlich sein, wenn der Roboter mit Produktvariationen oder Positionsänderungen umgehen muss.

Pick-and-Place

Der Roboter identifiziert Produkte auf einem Förderband und passt seine Kommissionierposition an.

Maschinenbeschickung

Der Roboter identifiziert Teile und be- oder entlädt Maschinen entsprechend ihrer tatsächlichen Position.

Montage

Vision kann dabei helfen, die Position und Ausrichtung der Komponenten vor dem Zusammenbau zu bestätigen.

Sortierung

Produkte können klassifiziert werden, bevor sie an verschiedene Standorte versandt werden.

Qualitätsprüfung

Kameras können bestimmte sichtbare Produktzustände vor oder nach der Roboterhandhabung erkennen.

Bin-Picking

Der Roboter kann zufällig positionierte Komponenten in einem Behälter identifizieren.

9. Was sollten Käufer beachten, bevor sie AI Vision hinzufügen?

KI-Vision sollte ein spezifisches Produktionsproblem lösen und nicht nur hinzugefügt werden, weil es sich um eine aufstrebende Technologie handelt.

Bevor Käufer ein System auswählen, sollten sie Folgendes definieren:

• Welche Produkte müssen anerkannt werden?

• Wie viele Produktvariationen gibt es?

• Sind die Produkte zufällig positioniert?

• Welche Genauigkeit ist erforderlich?

• Wie hoch ist die erforderliche Zykluszeit?

• Ist 2D- oder 3D-Vision erforderlich?

• Welcher Greifer wird verwendet?

• Wie kommuniziert das Bildverarbeitungssystem mit dem Roboter?

• Welche Lichtverhältnisse herrschen?

• Wie oft ändern sich Produkte oder Produktionsbedingungen?

Mithilfe dieser Fragen lässt sich feststellen, ob KI-Vision tatsächlich notwendig ist und welche Art von System geeignet ist.

10. Die Zukunft von KI-Vision und Industrierobotern

KI-Vision hilft Industrierobotern, über stark festgelegte und sich wiederholende Umgebungen hinauszukommen.

Die Kombination aus KI-basierter Wahrnehmung, besserer Robotersteuerung, fortschrittlichen Greifern und maschinellem Lernen könnte es Robotern ermöglichen, ein breiteres Spektrum an Produkten und Aufgaben zu bewältigen.

Allerdings ist die industrielle Automatisierung immer noch auf vorhersehbare Produktionsprozesse, zuverlässige Hardware, Sicherheitssysteme und eine angemessene Systemintegration angewiesen.

Der praktische Wert der KI-Vision besteht also nicht nur darin, Roboter „intelligenter“ zu machen. Seine wichtigere Rolle besteht darin, Robotern zu helfenVerstehen Sie Schwankungen in der Produktionsumgebung und reagieren Sie effektiver darauf.

Abschließende Überlegungen

KI-Vision kann Industrieroboter flexibler machen, wenn die Produktion Objekterkennung, variable Positionierung, gemischte Produkte oder eine adaptivere Handhabung erfordert.

Aber Vision ist nur ein Teil eines Roboterautomatisierungssystems. Roboternutzlast, Reichweite, Greiferdesign, Zykluszeit, Steuerungskommunikation, Beleuchtung und Produktionslayout müssen noch berücksichtigt werden.

Für Unternehmen, die die Einführung von KI-Vision planen, sollte der erste Schritt darin bestehen, die tatsächliche Variation zu definieren, die der Roboter bewältigen muss. Sobald diese Anforderung klar ist, kann die geeignete Kombination aus Roboter, Kamera, Bildverarbeitungssoftware, Greifer und Steuerungssystem evaluiert werden.