Übersetzt von Aleksandra Trajkov
Vermutlich haben Sie in letzterZeit in den Nachrichten gelesen, dass einige Länder, darunter auch Deutschland, trotz pandemiebedingter Reisebeschränkungen saisonale Erntehelfer einfliegen lassen. Das hat viele von uns verwundert: Warum gibt es nicht bereits Roboter, die unsere Ernte pflücken können, obwohl die heutigen technischen Errungenschaften immens sind?
Für den Menschen ist das Pflücken eine elementare Aufgabe, die jedoch eine große Herausforderung für Roboter darstellt. In der Fertigung manifestiert sich dies als das berüchtigte „Bin-Picking-Problem“. Die monotone Aufgabe, einen Behälter Stück für Stück zu entladen und die Teile nach Typ zu sortieren, mag nicht kompliziert erscheinen, aber es ist ein Problem, das so berüchtigt ist, dass seine Lösung sogar als „der Heilige Gral" der Robotik bezeichnet wird.
Der Hauptgrund dieses Problems ist, dass Roboter der ausgezeichnete Seh- und Tastsinn des Menschen fehlt. Dieser ist essentiell, denn jeder Vorgang beim „Bin-Picking“ (Griff in die Kiste) ist einzigartig, da sich die einzelnen Objekte in Bezug auf Größe, Form, Beschaffenheit und vieles mehr unterscheiden. Bevor ein Roboter das Pflücken durchführen kann, muss er das entsprechende Teil zunächst sorgfältig ermessen und lernen, es richtig zu greifen. Dieser Prozess wird jedes Mal wiederholt, wenn er auf einen neuen Gegenstand trifft. Eine der größten Herausforderungen dabei ist das Erreichen einer hohen Geschwindigkeit und gleichzeitig die Vermeidung eines hohen Fehlerpotenzials. Ohne Roboter, die solche Aufgaben ausführen, bleiben wertvolle Personalressourcen gebunden und die Produktivität leidet.
Die gute Nachricht ist, dass seit einiger Zeit an technologischen Lösungen geforscht wird, so dass es bereits viele gute Angebote auf dem Markt gibt. Im Folgenden werden drei innovative Lösungen für das „Bin-Picking-Problem“, die derzeit von Start-ups angeboten werden, präsentiert.
1. Universelles Greifen mit Granulat-gefülltem Greifer und Vakuum
Herkömmliche Greiferlösungen basieren auf der menschlichen Hand, das bedeutet, sie haben meist mehrere Finger. Die große Anzahl der zu steuernden Einzelgelenke und die Notwendigkeit der Kraftmessung führen zu einer Komplexität sowohl in Bezug auf die Software als auch auf die Hardware. Daher haben sich Forscher mit alternativen Ansätzen befasst, wie zum Beispiel der Verwendung einer einzigen Masse aus körnigem Material anstelle eines handähnlichen Greifers. Diese Methode funktioniert, weil körnige Materialien, wie zum Beispiel Sand, in der Lage sind, zwischen einem weichen oder "ungeklemmten" Zustand in einen harten oder "verklemmten" Zustand überzugehen, was ein universelles Greifen erleichtert.
Den klemmenden Übergang macht sich FORMHAND, ein junges Start-up und Spin-off der Technischen Universität Braunschweig, in seiner innovativen Technologie zunutze. Die einzigartige Konstruktion ihres Universalgreifers besteht aus einem Granulat-gefüllten Greifkissen kombiniert mit einem elektrisch erzeugten Vakuum. Wenn das Vakuum angelegt wird, verdichtet sich das Granulat, und der Greifer kann das Zielobjekt greifen. Sobald der Luftstrom vollständig abgeschaltet wird, kehrt der Greifer in seinen losen Zustand zurück und der Gegenstand wird sanft freigegeben. Das Sitzsack-ähnliche Design passt sich automatisch an die Form komplexer Objekte an, wodurch „Bin-Picking“ automatisiert wird und die Mitarbeiter für andere, weniger monotone Arbeiten zur Verfügung stehen.
2. 3D-Sehen mit Stereosensoren
Alternative Ansätze bestehen nicht nur daraus die menschliche Hand, sondern auch das menschliche Sehvermögen nachzubilden. Damit Roboter „Bin-Picking“-Aufgaben effektiv ausführen können, müssen sie in der Lage sein, unbekannte Objekte präzise zu erkennen und zwischen ähnlichen Objekten zu unterscheiden. An dieser Stelle kommt die 3D-Bildverarbeitung ins Spiel.
Das im Jahr 2015 von ehemaligen Mitarbeitern des Instituts für Robotik und Mechatronik des DLR gegründete Münchner Start-up-Unternehmen Roboception hat es sich zur Aufgabe gemacht, erschwingliche 3D-Sehen-Lösungen anzubieten. Ihre leistungsstarken Stereosensoren ermöglichen es Robotern, ihre Umgebung in Echtzeit wahrzunehmen und eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen. Die Kombination von Genauigkeit und Geschwindigkeit wird durch die Semi-Global Matching (SGM)-Methode erreicht. Im Gegensatz zu einigen anderen Marktlösungen ist dieses Interface äußerst benutzerfreundlich und erfordert nur geringe Vorkenntnisse in der Robotik. Die Sensorfähigkeiten können weiter verbessert werden, wenn sie mit der „Software-Suite rc_reason“ kombiniert werden, die eine Anpassung an spezifische Anwendungen wie zum Beispiel „Bin-Picking“ ermöglicht.
3. Schnelles Lernen mit KI-basierter Software
Ein weiteres Problem beim zufälligen „Bin-Picking“ besteht darin, dass Roboter eine langwierige Ausbildung benötigen, um unbekannte Objekte effizient greifen zu können. Fortschritte beim maschinellen Lernen ermöglichen die Skalierbarkeit und Automatisierung des Lernprozesses. Mit anderen Worten: Roboter können viel schneller lernen als mit herkömmlichen Methoden der expliziten Programmierung und in unstrukturierten Umgebungen bessere Leistungen erbringen.
Das in San Francisco ansässige Start-up-Unternehmen Osaro produziert KI-Software zur Automatisierung des „Bin-Picking“-Prozesses. Mit ihrer Software ermöglicht das maschinelle Lernen ein schnelles Erlernen und ist damit ideal für Hochgeschwindigkeits-Inventuren. Der Einsatz von KI-Methoden, kombiniert mit einem hochentwickelten Bildverarbeitungssystem, ermöglicht neben der genauen Erkennung selbst anspruchsvollster Objekte auch eine sanfte Platzierung. Die Roboter können unabhängige Entscheidungen treffen, wobei nur eine minimale Überwachung durch den Menschen erforderlich ist.
Durch die Implementierung der oben genannten technologischen Lösungen, kann automatisiertes und fehlerfreies „Bin-Picking“ in Ihrem Betrieb schnell zur Realität werden. Die damit verbundenen Vorteile sind zahlreich, von verlängerten Zykluszeiten und verbesserter OEE (Gesamtanlageneffektivität) bis hin zu verbesserter Sicherheit am Arbeitsplatz und dem effektiven Einsatz Ihrer Mitarbeiter.
Sie sind sich immer noch nicht sicher, wie die neuesten Technologien zum „Bin-Picking“ oder andere Industrie 4.0-Innovationen die Produktivität in Ihrer Produktionsumgebung steigern könnten? Wenn ja, zögern Sie nicht, uns unter info@rokin.tech eine Nachricht mit Einzelheiten zu Ihrem Problem zukommen zu lassen. Auf der Grundlage unserer Branchenexpertise und KI-basierten Suchmethoden führen wir umfangreiche Recherchen durch und schlagen die besten technologischen Lösungen vor, die auf Ihre spezifische Situation zugeschnitten sind.
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