Lichtfeldbasierte Technologie mit intelligenter Software

Lichtfeldbasierte Technologie mit intelligenter Software
Dank einer Kombination aus Multi-2D- und 3D-basierter Datenakquise und AI-basierter Analyse bringt das lichtfeldbasierte Bildverarbeitungssystem Lumiscan Robotern das Sehen bei und kann Produkte besser und schneller erfassen.
Der lichtfeldbasierte LumiScanX kann für Bin-Picking und die Qualitätsinspektion eingesetzt werden. Aufgrund seines leichten Gehäuses und der kompakten Bauform eignet er sich auch für den Einsatz direkt auf dem Roboter.
Der lichtfeldbasierte LumiScanX kann für Bin-Picking und die Qualitätsinspektion eingesetzt werden. Aufgrund seines leichten Gehäuses und der kompakten Bauform eignet er sich auch für den Einsatz direkt auf dem Roboter. Bild: HD Vision Systems GmbH

Komplexe Automatisierungs- und Qualitätsinspektionsaufgaben stellen höchste Ansprüche an die industrielle Bildverarbeitung. Mit einer Geschwindigkeit von 50ms pro Punktwolke, höchster Genauigkeit, und dies sogar auf glänzenden Oberflächen und unter schlechten Lichtbedingungen, erfüllt das System diese Ansprüche. Grundlage für den erfolgreichen Einsatz ist die Datenerfassung. Die Kombination von Kameraarrays mit dem Lumiscan-Verfahren erfasst die Gesamtheit aller optischen Informationen. Kombiniert mit AI ermöglicht HD Vision Systems den Anwendern so einen günstigen Zugang zur industriellen Bildverarbeitung. Diese haben die volle Kontrolle über die Prozesse und Ergebnisse aus Automatisierung und Qualitätsinspektion. Die Daten enthalten sowohl 3D-Informationen, als auch um Glanz bereinigte 2D-Bilder. Die Systeme sind also in ihrem Anwendungsbereich nicht durch Umgebungslicht oder Oberflächeneigenschaften der zu vermessenden Objekte eingeschränkt.

13 Sensoren lassen Roboter sehen

Das Mehrkamerasystem besteht aus dreizehn diskreten 1,2MP Sensoren. Das kompakte Gehäuse ermöglicht den Einsatz über der Szene oder direkt am Endeffektor des Roboters. Ausgelegt ist das System für typische Messfelder von 15x15cm über Schäfer-Kisten, bis hin zu Schmiedekisten. Darin können Objekte erkannt und verortet werden. Messabstände und Messvolumina sind variabel und liefern in einem Messvolumina von 20 bis 120cm Kantenlänge optimale Ergebnisse. Die Objekte werden durch CAD-Dateien oder Präsentation vor dem Sensor eingelernt. Zusätzlich zur Objekterkennung und Hand-Auge-Kalibrierung bietet das System die Bahnplanung für jede Kombination von Roboter und Greifer. Der Roboter kann komplexe Objekte präzise greifen und ablegen. So werden Bin-Picking und Pick&Place-Anwendungen schnell und einfach umgesetzt. Die Kommunikation zwischen Lumiscan und Roboter bzw. SPS erfolgt über Profinet oder OPC UA. Das System ist durch eine einfache API mit C/C++ und .NET oder über GenTL problemlos in bestehende Bildverarbeitungslösungen integrierbar.

Bild 2 | 3D-Punktwolke mit den lokalisierten Objekten, die als Nächstes gegriffen werden.
Bild 2 | 3D-Punktwolke mit den lokalisierten Objekten, die als Nächstes gegriffen werden. Bild: HD Vision Systems GmbH

Taktzeiten unter einer Sekunde

Neben der Vereinfachung von Automatisierung und Handlingaufgaben, löst das System auch Aufgaben der Qualitätsinspektion. Durch eine einfache Benutzerführung können die Anwender selbstständig Gut-/Schlechtteile eintrainieren und unterschiedliche Fehlermerkmale festlegen. Durch die Aufnahme des Lichtfelds mit dreizehn Kameras ist für das maschinelle Lernen eine verhältnismäßig geringe Anzahl von Trainingsobjekten vonnöten. Extrem hohe Anforderungen wie verschwindender Fehlausschuss – auch bei glänzenden Oberflächen – kann das System gerecht werden. Die Erkennungsrate beträgt über 99,99%. Bei verschiedenen Partnern sind die Systeme bereits seit über einem Jahr in der Produktion installiert und arbeiten dort zuverlässig. Automobilzulieferer schätzen die Vorteile, die ihnen die neuartige lichtfeldbasierte Technologie für die Produktion bietet. Taktzeiten von unter einer Sekunde sind möglich. Das Lumiscan-System ist mit dem deutschen Innovationspreis 2019 und als inVISION Top Innovation 2020 ausgezeichnet.

Das könnte Sie auch Interessieren

Anzeige

Anzeige

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

Strukturierter Beratungsansatz für KI-Einsatzbereiche im Unternehmen

„Künstliche Intelligenz ist eine, wenn nicht die wichtigste Zukunftstechnologie für Unternehmen.“ Diese Aussage bejahen 70 Prozent der Befragten der jüngsten Bitkom-Studie zu KI. Aber nur 10 Prozent aller Unternehmen haben KI-Technologie aktiv im Einsatz, lediglich 30 Prozent planen und diskutieren deren Anwendung. Was ist der Grund für diese große Diskrepanz?

Bild: Blue Yonder, Inc.
Bild: Blue Yonder, Inc.
Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Künstliche Intelligenz – mehr als eine Wissenschaft

Data Science ist mittlerweile ein fester Bestandteil der strategischen Planung in vielen Unternehmen. Um künftige Entwicklungen realistisch zu planen, brauchen wir Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Insbesondere im Einzelhandel vertrauen immer mehr große Player auf KI-Lösungen, die präzise Prognosen ermöglichen und zum Beispiel Bestände oder Preise optimieren. Doch viele Entscheidungsträger glauben noch nicht daran, dass KI in den Lieferketten der Zukunft eine tragende Rolle spielen wird. Der Grund hierfür liegt in einer falschen Sicht auf die Wissenschaft.

Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
Bild: ©Stock57/stock.adobe.com
KI-Verfahren für die Produktion

KI-Verfahren für die Produktion

Mathematiker der Hochschule Darmstadt (h_da) entwickeln gemeinsam mit dem Hanauer Simulationsdienstleister und Softwareunternehmen SimPlan und dem Automationsexperten Fibro Läpple Technology neue KI-Technologien. Im Rahmen des Loewe-Projekts ‚KISPo‘ will das Konsortium eine autonome, selbstlernende Steuerungssoftware für Produktionsanlagen entwickeln, wie sie z.B. bei der Herstellung von Komponenten für Windräder oder Elektromotoren zum Einsatz kommen. Es wäre die erste KI-Software dieser Art. Damit würde eine von Industrieverbänden und Forschung lange bemängelte Technologielücke geschlossen. Das Land Hessen fördert das Projekt für zwei Jahre mit 320.000 Euro. Konsortialführerin ist die Hochschule Darmstadt.

Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Bild: ©NicoElNino/stock.adobe.com
Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Chancen und Herausforderungen von Machine Learning in der Fertigung

Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Machine Learning (ML) sind heutzutage bekannte Technologien und kommen bereits in vielen Unternehmen zum Einsatz. Mit Hilfe von Machine Learning wird es IT-Systemen ermöglicht, Muster und Zusammenhänge aus Daten zu lernen und sich selbst zu verbessern. Dabei ist keine explizite Programmierung notwendig. Die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Erkennung möglicher Störfälle sowie unerwarteter Ereignisse wie z.B. Cyberangriffe sind klassische Anwendungsfelder von ML. Aber auch die Unterstützung bei einer rein datengestützten Entscheidungsfindung und die Interpretation großer Datenmengen gehören dazu.

Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Bild: ©Shuo/stock.adobe.com
Sensoren lernen das Denken

Sensoren lernen das Denken

Im Fraunhofer-Leitprojekt NeurOSmart forscht das Fraunhofer IPMS zusammen mit vier weiteren Instituten (ISIT, IMS, IWU, IAIS) unter Leitung des Fraunhofer ISIT gemeinsam an energieeffizienten und intelligenten Sensoren für die nächste Generation autonomer Systeme. Dabei sollen die Brücken zwischen Wahrnehmung und Informationsverarbeitung durch innovative Elektronik neu definiert werden.

Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Bild: ©ipopba/stock.adobe.com
Wie KI 2022 praktikabel wird

Wie KI 2022 praktikabel wird

Künstliche Intelligenz war bereits in der Vergangenheit in aller Munde, schaffte es aber doch oft nicht bis in die Anwendung. Das wird sich 2022 ändern – auch weil sich langsam Standards etablieren und sich neue, konkrete Einsatzmöglichkeiten ergeben. In welchen Bereichen Business-Implementierungen zu erwarten sind, erläutert Bernhard Niedermayer, Head of AI bei Cloudflight.

Anzeige

Anzeige

Anzeige