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Bahn frei: KUKA bringt erstes Technologiepaket für intelligentes Bin-Picking auf den Markt

Die neue Software KUKA.SmartBinPicking bietet die perfekte Kombinati-on aus KI-basierter Erkennung von Objekten sowie präziser Bahnplanung des Roboters.

Bahn frei: KUKA bringt erstes Technologiepaket für intelligentes Bin-Picking auf den Markt

In eine Kiste greifen und bestimmte Teile herausholen: Mit der Software KUKA.SmartBinPicking und den zugehörigen Komponenten sind unsere Roboter perfekt für diesen Job ausgestattet. Die Lösung ist nun erstmals im Paket als Vision-Tool-Kit erhältlich und damit deutlich einfacher in die Produktion zu integrieren.

In einen Behälter zu greifen und etwa eine Schraube herauszuholen – ohne sich dabei den Arm am Rand zu stoßen – stellt für den Menschen keine Herausforderung dar. Für einen Roboter sieht das schon anders aus. Damit er im richtigen Winkel in die Box und dort das richtige Teil greift, muss die Bewegung exakt geplant sein. Dann kann er dem Menschen langweilige, monotone Arbeit abnehmen – zuverlässig, schnell und ohne zu ermüden. Für die präzise Berechnung der Roboter-Bewegung hat KUKA gemeinsam mit dem Vision-Experten Roboception ein Technologiepaket entwickelt, das ohne großen Programmieraufwand in den Produktionsprozess eingebunden werden kann.

Perfekte Bahnplanung durch KUKA.SmartBinPicking
Die im Technologiepaket enthaltene 3D-Kamera von Roboception schickt für die perfek-te singularitätsfreie Bahnplanung Bilder der Umgebung und der zu entnehmenden Ob-jekte an einen Computer. Dort wird der genaue Weg für den Roboterarm bis zum ge-wünschten Objekt berechnet, wobei auch die Daten der Roboterstruktur und des Grei-fers einbezogen werden. Die Software KUKA.SmartBinPicking errechnet den effizientes-ten Weg, um Bauteile aus der Kiste zu greifen, ohne dass der Roboterarm anstößt. Durch diese kollisionsfreie Bahnplanung werden Ausfallzeiten auf ein Minimum reduziert. Beim Erkennen der Objekte priorisiert die Software zudem, welche Teile zuerst gegriffen werden. Etwa, weil sie obenauf liegen.

KI-basierter Lernprozess für die Optimierung des CAD-Modells
Die Objekterkennung wird vorab in einer fotorealistischen Simulationsumgebung trai-niert. Hierbei wird das CAD-Model in Hinblick auf Farbreaktionen, Materialien und Be-leuchtungsbedingungen optimiert. „Jedes Objekt, das aus einer Kiste gegriffen werden soll, wird im Voraus in dieser mit künstlicher Intelligenz unterstützten Simulationsumge-bung über eine gewisse Zeit trainiert. Dieser Trainingsprozess kann über Nacht laufen, sodass die Anwendung bereits am nächsten Tag genutzt werden kann“, sagt Michael Hohenäcker, Portfolio Manager für Handling und Vision bei KUKA. Durch den Einsatz von KI wird die Erkennung der Werkstücke so optimiert, dass diese auch in schwierigen Szenarien identifiziert werden können.

Parallele Bahnplanung spart Taktzeiten
Zudem ist es KUKA durch die Zusammenarbeit mit Roboception gelungen, die Bahnpla-nung auf einen externen Computer auszulagern und somit die Leistung der Roboter-steuerung nicht zu beanspruchen. Das hat einen ganz bestimmten Vorteil: „Schon wäh-rend der Roboter in die Kiste greift, wird parallel die nächste Bahnplanung kalkuliert“, erklärt Hohenäcker. Das spart Taktzeiten. Zeit sparen die Kunden auch bei der Integrati-on der Anwendung. Durch eine moderne Webtechnologie für die Konfiguration kann sich der Kunde seinen genauen Fall in einem 3D-Modell ansehen und ganz einfach die Vorgaben steuern. Dazu benötigt es lediglich Roboter-Grundkenntnisse, aber keine tie-fergehende Programmiererfahrung.

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