Optimierung der Montage: Vergleichende Studie von vier industriellen Roboter-Pick-and-Place-Techniken

Vergleich von vier industriellen Roboter-Pick-and-Place-Techniken für die Montage

Von Brian McMorris | 3D-Bin-Picking | Mai 2024

Einleitung

In der heutigen Industrielandschaft spielt Automatisierung eine entscheidende Rolle bei der Reduzierung von Arbeitskräftebedarf und -kosten, der Steigerung der Fertigungsproduktivität und -effizienz in fast allen Marktsektoren und Anwendungen. Unter den zahlreichen Automatisierungstechniken im Arsenal eines Ingenieurs stechen industrielle Roboter-Pick-and-Place-Operationen als Schlüsseltechnologien in Fertigungs- und Logistikprozessen hervor, die automatisiert werden können und den Arbeitskräftebedarf senken. Diese Operationen umfassen die Bewegung von Objekten oder Teilen von einem Ort zum anderen, oft mit Anforderungen an Präzision und Geschwindigkeit. In diesem Vergleich untersuchen wir vier prominente Pick-and-Place-Techniken: flexible Feeder, 4D-Bin-Picking, Vibrationsförderrinnen und Förderband-Tracking.

1. Flexible Feeder

Flexible Feeder nutzen verschiedene Mechanismen wie pneumatische, vibratorische oder robotische Systeme, um Teile einem Bildverarbeitungssystem zur robotergestützten Pick-and-Place-Operation zuzuführen. Diese Feeder sind an unterschiedliche Formen und Größen von Komponenten anpassbar, was sie in Fertigungsumgebungen mit vielfältigen Produktlinien vielseitig einsetzbar macht. Ein wesentlicher Vorteil flexibler Feeder ist ihre Fähigkeit, unregelmäßig geformte Objekte und Teile mit komplexen Geometrien zu handhaben. Allerdings dürfen Teile nicht größer als ein Drittel der Breite der Förderplatte sein, damit genügend Raum für die Vereinzelung und Lokalisierung durch die Bildverarbeitung bleibt. Generell müssen Teile in ihrer längsten Dimension zwischen 1 mm und 100 mm liegen und weniger als 1 kg (2,2 lbs) wiegen.

Abseits der Größenbeschränkungen haben flexible Feeder weitere potenzielle Einschränkungen. Sie können im Vergleich zu anderen Teileentnahmetechniken langsamer sein, insbesondere bei komplexen Teilen, die eine präzise Orientierung erfordern. Zudem kann die Ersteinrichtung und Kalibrierung zeitaufwendig sein und Fachpersonal mit Robotik- und Bildverarbeitungsexpertise erfordern. Teile müssen starr sein und dürfen nicht weich oder gummiartig sein, da sie sonst nicht auf die für die Vereinzelung erforderlichen Maschinenvibrationen oder -oszillationen reagieren.

Ein Schlüssel zum Erfolg einer flexiblen Feeder-Anwendung ist die richtige Auswahl, Kalibrierung und Integration des Bildverarbeitungssystems, das ein zu entnehmendes Teil identifiziert, qualifiziert und lokalisiert und die Teilekoordinaten sowie die Rotation an den Robotercontroller sendet. Dazu gehören auch die richtige Beleuchtungsauswahl (Ober- oder Durchlicht), die Wahl des Förderplattendesigns und die Verlängerung der unbeaufsichtigten Laufzeit durch Schüttgut-Zuführungsoptionen. Anschließend muss der Roboter programmiert werden, um zum Teil zu fahren und es mit einem geeigneten Greifer aufzunehmen. Nach der Entnahme wird das Teil in eine kundenspezifische Vorrichtung oder ein Nest für die weitere Verarbeitung oder Montage platziert. Der gesamte Vorgang ermöglicht das Entnehmen, Ausrichten und Platzieren von 10 bis 30 Teilen pro Minute.

2. 4D-Bin-Picking

Beim 4D-Bin-Picking kommen fortschrittliche Bildverarbeitungssysteme zum Einsatz, darunter Künstliche Intelligenz (KI) und integrierte Robotik, um Objekte aus einem Behälter oder Container in allen drei Dimensionen – Breite (X), Länge (Y) und Höhe (Z) – sowie der Lichtintensität zu identifizieren und zu entnehmen. Diese Technik ist hocheffizient im Umgang mit Schüttgut und zufälligen, sich überlappenden Teilorientierungen selbst in tiefen Behältern. Durch den Einsatz von Visionssensoren und ausgeklügelten Algorithmen können 4D-Bin-Picking-Systeme Objekte auch in unübersichtlichen Umgebungen mit stark variierender Beleuchtung präzise lokalisieren und greifen.

Eine der Hauptforderungen beim 4D-Bin-Picking ist die rechnerische Komplexität bei der Verarbeitung großer Mengen visueller Daten in Echtzeit. Hier kommt KI (massives Training von Teileorientierungen und Beleuchtungsmöglichkeiten) ins Spiel, zusammen mit fortschrittlichen mathematischen Prozessorchips im Anwendungsserver. Eine zuverlässige Objekterkennung unter verschiedenen Lichtverhältnissen und die Echtzeit-Generierung von Greifplanungsalgorithmen erfordern erhebliche Rechenressourcen und Expertise. Bei 4D-Bin-Picking-Systemen liegt der Kostenfaktor in der High-End-GPU-Berechnung und nicht in den Kameras.

4D-Bin-Picking eignet sich hervorragend für moderate Vorschubraten. Dieser Ansatz kann oft unregelmäßige oder größere Teile lösen, wo ein Flex-Feeder weniger effektiv oder gar nicht möglich wäre. Längere Teile können sich im klassischen „Mikado“-Stil überlappen, doch die Bildverarbeitung kann den besten Kandidaten zum Entnehmen erkennen und den Roboter in der richtigen Pose zum Aufnehmen und Platzieren des Teils mit einer schnellen Rate von 10 bis 30 Teilen pro Minute steuern.

3. Vibrationsförderrinnen

Vibrationsförderrinnen nutzen Vibrationen in einer präzise gefertigten Rinne mit einer Bahn für die Teile, um diese zu orientieren und einem Roboter für Pick-and-Place-Operationen zuzuführen. Diese Rinnen sind besonders effektiv für kleine bis mittelgroße Komponenten, die sich leicht durch Vibrationskräfte manipulieren lassen. Vibrationsförderrinnen sind bekannt für ihren Hochgeschwindigkeitsbetrieb und ihre Zuverlässigkeit bei der Aufrechterhaltung der Teileorientierung während des Förderprozesses. Fotosensoren und Luftdüsen erkennen falsch laufende Teile und „blasen sie ab“ oder entfernen sie durch strategische Öffnungen in der Bahn.

Trotz ihrer Effizienz haben Vibrationsförderrinnen Einschränkungen, besonders bei empfindlichen oder sensiblen Teilen, die durch übermäßige Vibration beschädigt werden könnten. Zudem kann das Design und die Anpassung von Förderrinnen für verschiedene Teilgeometrien anspruchsvoll sein und spezialisiertes Engineering- und Handwerkswissen erfordern. Bei häufigen Endproduktwechseln, die unterschiedliche Teile für die Montage erfordern, muss für diese Teile eine einzigartige Förderrinnenlösung entworfen werden, und alle Rinnen müssen ausgetauscht und neu kalibriert werden. Dies ist ein teurer und zeitaufwendiger Vorgang, weshalb Vibrationsförderrinnen am besten für hohe Produktionsraten bei festen Endprodukten mit Volumen im Bereich von Hunderttausenden oder Millionen Teilen pro Jahr geeignet sind. Vibrationsförderrinnen können Teile zur Entnahme mit einer Rate von 60 bis 200 Teilen pro Minute bereitstellen, wobei die Entnahme meist durch dedizierte „harte Automatisierung“ erfolgt, da diese Rate die Fähigkeiten der meisten Roboterarme übersteigt.

4. Förderband-Tracking

Beim Förderband-Tracking wird die Bewegung eines Roboters mit einem beweglichen Förderband synchronisiert, um Objekte während ihres Transports entlang der Produktionslinie aufzunehmen und zu platzieren. Diese Technik wird häufig in Hochvolumen-Fertigungsumgebungen eingesetzt, in denen kontinuierlicher Betrieb und hoher Durchsatz essenziell sind. Durch das Verfolgen der Förderlinie können Roboter – meist „Delta“-Roboterdesigns von Unternehmen wie Fanuc und ABB – sich präzise positionieren, um Teile aufzunehmen, sobald diese verfügbar sind.

Ein wesentlicher Vorteil des Förderband-Trackings ist seine Skalierbarkeit und Effizienz bei der Handhabung großer Teilevolumen mit minimalen Ausfallzeiten. Diese Technik ist beliebt bei der Verpackung von Lebensmitteln wie Backwaren, verpackten Snacks oder Kleidung. Raten von bis zu 120 Teilen pro Minute sind mit einem Delta-Roboter erreichbar. Allerdings eignet sich diese Technik möglicherweise nicht für Anwendungen, die eine präzise Teileorientierung erfordern, oder für unregelmäßig geformte Objekte. Der typische 4-Achs-Delta-Roboter arbeitet nur in einer Ebene, verfügt über wenig „Z“- oder Vertikalbewegung und eignet sich daher am besten für das Aufnehmen flacher Objekte und deren Transfer auf eine Verpackungslinie. Es gibt jedoch Hybride mit einem 3-Achs-Handgelenk und Greifer am 4-Achs-Delta, wie den Fanuc M-1iA.

Zusammenfassung

Jede industrielle Roboter-Pick-and-Place-Technik bietet je nach spezifischen Anwendungsanforderungen unterschiedliche Vor- und Nachteile. Flexible Feeder überzeugen durch Vielseitigkeit, können aber bei bestimmten Aufgaben an Geschwindigkeit und Präzision mangeln. 4D-Bin-Picking ist ideal für Schüttgut, erfordert jedoch erhebliche Rechenressourcen. Vibrationsförderrinnen bieten Hochgeschwindigkeitsbetrieb, sind aber für empfindliche Teile möglicherweise ungeeignet. Förderband-Tracking gewährleistet kontinuierlichen Betrieb, kann aber bei bestimmten Anwendungen an Präzision fehlen. Letztlich müssen Hersteller ihre Bedürfnisse sorgfältig bewerten und die Pick-and-Place-Technik wählen, die am besten zu ihren Produktionszielen und -restriktionen passt.

Futura Automation – Ihr Partner für Pick-and-Place-Lösungen

Futura Automation liefert Komponenten oder Komplettlösungen in jeder Kategorie der Entnahme und Platzierung für Montageanwendungen. Futura Automation ist der US-Vertreter für Flexfactory flexible Feeder und autorisierter Robot-Händler für Fanuc und Brooks Automation für komplette Systeme. Für Bildverarbeitungskomponenten stehen Cognex mit unserer proprietären Feedware-CX-Software für einfache Integration, Fanuc IR Vision oder Keyence-Bildverarbeitungssysteme zur Verfügung, die in bestehende Systeme integriert werden können.

Für 4D-Bin-Picking arbeitet Futura mit Apera.ai zusammen, das ein hochentwickeltes System mit schneller und fehlerfreier Bildverarbeitung und Roboterpfadverarbeitung bietet. Vibromatic ist eine gute Quelle für Vibrationsförderrinnen, wenn diese die geeignete Technik sind. Für Line-Tracking-Anwendungen kann Futura Automation wieder mit Apera.AI, Cognex oder Keyence das Bildverarbeitungsproblem lösen und Fanuc für die Delta-Roboter einsetzen. Kontaktieren Sie Futura Automation mit Ihren anspruchsvollsten Pick-and-Place-Problemen – wir liefern eine exzellente Lösung für Sie. tech@futura-automation.com