Exakte 3D-Punktwolken
Um die Lage von verformten Objekten im Raum zuverlässig zu bestimmen, benötigen Techniken für deformierbares oberflächenbasiertes Matching granulare 3D-Daten in Form von dreidimensionalen Punktwolken. Die Daten lassen sich beispielsweise durch den Einsatz von 3D-Kameras generieren. Stehen solche, relativ teuren Geräte nicht zur Verfügung, bieten moderne Machine-Vision-Systeme alternative Möglichkeiten zur Erzeugung von 3D-Punktwolken. Mit Halcon, der Bildverarbeitungs-Software von MVTec, lassen sich auch zwei oder mehrere herkömmliche Kameras dafür nutzen. Je mehr Bildeinzugsgeräte hierfür im Einsatz sind, desto genauer lässt sich die Punktwolke durch die Vermeidung von Überschattungseffekten bestimmen. Dadurch steigt auch die Erkennungsrate von ruhenden Objekten – beispielsweise beim Bin Picking, dem Griff eines Roboters nach Dingen aus einer Kiste. Eine weitere Machine-Vision-Technik – ebenfalls von der Bildverarbeitungs-Software unterstützt – ist das sogenannte Lichtschnittverfahren, das sich für bewegte Objekte, also beispielsweise auf einem Fließband, eignet und für das bereits eine einzelne konventionelle Kamera ausreicht. Dabei wirft ein Laser auf den zu identifizierenden Gegenstand eine Linie, die sich durch die Bewegung verformt. Über die Art der Verformung lassen sich nun präzise 3D-Daten generieren. Ein Problem dabei sind häufig auftretende Störinformationen, die ein Bildrauschen verursachen und damit die Erkennung beeinträchtigen. Ausgefeilte Bildverarbeitungsalgorithmen sind jedoch in der Lage, Objekte trotz verrauschter 3D-Daten exakt zu lokalisieren. Zudem identifizieren moderne Matching-Verfahren auch flache Gegenstände aufgrund von zusätzlichen Kanteninformationen einwandfrei. Davon profitiert beispielsweise der Online-Versandhandel: Hier lassen sich unterschiedliche Pakete mithilfe der Bildverarbeitung sicher handeln und damit automatisiert kommissionieren, transportieren sowie verladen.
Aufgrund des deformierbaren oberflächenbasierten Matchings ist ein Roboter in der Lage, verformte Backwaren sicher zu greifen. (Bild: MVTec Software GmbH)
Fazit
Das korrekte Handling von verformten Gegenständen ist eine Herausforderung in automatisierten Produktionsprozessen. Abhilfe schafft das deformierbare oberflächenbasierte Matching mit den dazugehörigen Verfahren zur Erzeugung entsprechender 3D-Punktwolken. Roboter sind damit in der Lage, Objekte im 3D-Raum präzise zu erkennen, zu lokalisieren und zu greifen, was zu sicheren und effizienten Fertigungsabläufen beiträgt.
