2D, 3D Kameratechnik in der Robotik. Jan Fischer

Transkript

1 2D, 3D Kameratechnik in der Robotik Jan Fischer

2 Agenda Firmeninformationen 1x1 der Bildverarbeitung Kompetenzen für erfolgreiches Pick & Place Anwendungsspektrum Kriterien die man bei Pick & Place beachten sollte Gängige Fehlerquellen Technologie-Trends Anwendungs-Beispiele Fragen & Antworten 2

3 Wer ist Cognex? Marktführer Im Bereich industrieller Bildverarbeitung 30 Jahre im Geschäft 850 Mitarbeiter 290 Mio. $ Umsatz Systeme ausgeliefert Weltweit Niederlassungen in 20 Ländern 3

4 Was macht Bildverarbeitung? Steuerung Inspektion Prüfung Identifikation Produktion automatisieren Für Flexibilität sorgen Qualität und Ertrag verbessern 100%ige Inspektion für Vollständigkeit richtige Position Qualität Prozesssteuerung Präzise, schnelle, kontaktfreie Messung Liest Codes, Zeichen oder identifiziert nach Farbe, Form oder Baugruppe Steuert Materialfluss, ermöglicht Nachverfolgbarkeit, sammelt wichtige Daten 4

5 1x1 der Bildverarbeitung Definition: Computergestützte Bildverarbeitung ist der Vorgang ein Objekt oder Objekte mit Hilfe von Kamera(s) zu betrachten und aus den im Bild sichtbaren Merkmalen ein applikationsspezifisches Ergebnis zu berechnen In der Robotik ist das gewünschte Ergebnis in der Regel die Position des Objektes in der Ebene (2D) oder im Raum (3D) 5

6 1x1 der Bildverarbeitung Aufbau eines Bildverarbeitungssystems Objekt wird mit Licht beleuchtet Kamera nimmt Bild auf Merkmale wie Geometrien werden aus dem Bild extrahiert Bilderfassung Kameraaufnahme Vision Tools Bildbewertung 6

7 1x1 der Bildverarbeitung Koordinatensysteme Bildverarbeitung arbeitet in Pixelkoordinaten Roboter in physischen Raumkoordinaten Kalibrierung Entfernt eventuelle optische Verzerrungen Stellt Zusammenhang zwischen Pixel und Raumkoordinaten her 7

8 1x1 der Bildverarbeitung 2D, 2.5D, 3D oh je! Was bedeutet dies in der Praxis? 8

9 1x1 der Bildverarbeitung 2D, 2.5D, 3D oh je! Was bedeutet dies in der Praxis? Eine Kamera zur Bildaufnahme Ergebnis ist X/Y Versatz und Rotation Einsatzgebiete Scara, Delta, 5-Achs Roboter Teilespektrum Flache Teile oder Teile die nicht stark kippen Leichte Verkippung wenn Greifer Teil zentriert 9

10 1x1 der Bildverarbeitung 2D, 2.5D, 3D oh je! Was bedeutet dies in der Praxis? Eine Kamera zur Bildaufnahme Ergebnis ist X/Y Versatz und Rotation Z wird aus Skalierung berechnet Einsatzgebiete Depalletierung Teilespektrum Gestapelte Teile 10

11 1x1 der Bildverarbeitung 2D, 2.5D, 3D oh je! Was bedeutet dies in der Praxis? 1..N Kameras zur Bildaufnahme Ergebnis ist X/Y Versatz und Rotation Roll, Pitch, Yaw (X/Y/Z Rotation) Einsatzgebiete Greifen von Teilen mit 6-Achs Roboter Griff in die Kiste Teilespektrum Alles was in der Kamera Merkmale zeigt 11

12 1x1 der Bildverarbeitung Merkmale für die Positionsbestimmung Sichtbare Geometrien 2D Linien, Kreise, Bögen (Un-) Sichtbare Flächen 3D Ebenen, Sphären, Schnittflächen Beispiel 2D Beispiel 3D 12

13 Kompetenzen für erfolgreiches Pick & Place Primäre Kompetenzen Robotik Greifer Vision Sekundäre Kompetenz Prozessverständnis verbindet Zusammenspiel der Primärkompetenzen nahtlos miteinander 13

14 Anwendungsspektrum Schwierigkeitsgrad Mit der heute verfügbaren Technologie nicht möglich Griff in die Kiste Griff aus dem Tray Griff vom Band Griff vom Stapel 14

15 Welche Applikationen sind lösbar? Sehr viele, aber die Krux steckt im Detail!!! Welchen finanziellen Aufwand muss für Hardware erbracht werden? Wie hoch ist der Cost of Ownership! Aufwand zur Einrichtung der Applikation! Sind es Stunden, Tage oder gar Wochen Wie sieht es mit der Wartung aus wenn Teile variieren!!! Kann es nur der Integrator? Wie robust und zuverlässig ist die Positionsermittelung? Faustregel Wie viel kostet ein Greifer wenn dieser durch falsche Position zerstört wurde? 2D ist Dank moderner Software beherrschbar 3D nur mit kompetentem Partner der auch mal Nein sagt 15

16 Kriterien die man bei Pick & Place beachten sollte 16 Unter welchen Bedingungen wird das Teil präsentiert? Sind Geometrien sichtbar? Müssen Formen mit Hilfe strukturiertem Licht sichtbar gemacht werden? Wie viele Freiheitsgrade hat die Position der Teile? Wie genau muss gegriffen werden? Kann diese Genauigkeit durch Vision erreicht werden? Kann der Roboter diese Genauigkeit erfüllen? Wie sieht die Lichtsituation aus? Muss gegen Fremdlicht abgeschattet werden? Sind Laser oder Blitze in der Produktion zulässig? Was sieht's mit Vision Wartung aus? Wie viel Vision Erfahrung benötigt der Einrichter? Wie häufig wechseln die Teile?

17 Gängige Fehlerquellen Varianz in Vorfeld ungenügend erkannt Merkmale können von Vision nicht gesehen werden System lief schon am Limit der technischen Möglichkeiten Prozess nicht übergreifend evaluiert Vision liefert genaue Position Roboter kann diese absolute Position jedoch nicht genau anfahren Greifer kann die errechnete Position nicht erreichen Fremdlicht macht Merkmalsextraktion für Vision unmöglich 17

18 Wohin geht die Technologie? 2D 3D Vision Systeme in Roboter Software integriert Einfachere Handhabung Show and Go um Teile zu trainieren Vereinfacht die Wartung von Systemen wenn Teile variieren Neue Software ermöglicht Teilepositionierung und Inspektion 3D Punktewolkenvergleich Neue Bildgeber liefern direkt 3D Punktewolken Time of Flight Kameras Laser-Triangulations-Systeme Lichtstreifen / -muster basierte Systeme 18

19 Applikationsbeispiele

20 Was kann Vision von heute Steckverbinder unter allen Umständen greifen 20

21 Was kann Vision von heute Objekte überlappend / außerhalb des Sichtfeldes 21

22 Was kann Vision von heute Pflastersteine greifen 22

23 Was kann Vision von heute Depalletieren 23

24 3D Beispiel Felgen greifen 24

25 2D Beispiel Position ermitteln um Kleberaupe aufzutragen 25

26 Zusammenfassung Bildverarbeitung hat sich in der Industrie etabliert Viele bewährte Lösungen bereits im Feld vorhanden Erfahrene Partner minimieren den Integrationsaufwand und Risiko Richtig eingesetzt sind Kosteneinsparungen möglich Vereinfachte Teilezufuhr 24 Stunden Verfügbarkeit von Pick & Place Robotern Flexible Anpassung an neue Teile Zukunft birgt weiteres Automatisierungspotential Griff in die Kiste 3D Inspektion 26

27 Fragen und Antworten