Fortgeschrittene Automatisierung freischalten: Warum 3D-Vision für Ihre Projekte unverzichtbar ist

Heutige Automatisierungsprojekte werden zunehmend anspruchsvoller. 3D-Vision ist ein starkes Beispiel für eine relevante Verbesserung. Hier erfahren Sie, warum sie so integral ist, um Projekte auf neue Höhen zu heben, und wie sich die Technologie über die Jahre weiterentwickelt hat, um frühere Mängel zu beheben und die Vielseitigkeit aktueller und zukünftiger Anwendungen zu erhöhen.

Wie 3D-Vision Automatisierung verbessert

Diese Technologie ermöglicht Anwendungen, Objekte unabhängig von ihrer Positionierung zu erkennen. Ob Artikel gestapelt, in Behältern oder in anderer Anordnung sind – diese Lösungen treiben industrielle Automatisierung voran, indem sie sie auf ein breites Spektrum von Szenarien anwendbar machen. Viele dieser Systeme sind so konzipiert, dass sie sich ähnlich wie menschliche Augen verhalten, z. B. durch zwei Linsen zur Verarbeitung eingehender Informationen.

Eine reale Umgebung passt selten in saubere Parameter. Sie kann variierende Texturen, nicht-uniforme Objekt-Höhen und andere Elemente haben, die selten oder nie über Momente hinweg statisch bleiben. Glücklicherweise berücksichtigt 3D-Sensing diese Unterschiede. Es ermöglicht Robotern, sich unstrukturierten Umgebungen anzupassen und bei neuen Aufgaben versierter zu werden.

Die Fähigkeit eines Computer-Vision-Systems, zwischen Robotern, Menschen und anderen Objekten zu unterscheiden, ist ebenfalls kritisch, da Mitarbeiter häufig neben verschiedenen Robotiktechnologien arbeiten, um Arbeit schneller und mit weniger Fehlern zu erledigen. Wenn eine automatisierte Maschine die Besonderheiten einer überfüllten Umgebung korrekt wahrnimmt, macht diese Fähigkeit sie insgesamt sicherer.

Da automatisierte Anwendungen zunehmend divers und fortgeschritten werden, wird man weiterhin sehen, warum dreidimensionale Computer-Vision essenziell ist, um sie wie erwartet funktionieren zu lassen. Unternehmensentscheider setzen häufig smarte Geräte ein, um Fehlerquoten zu senken und Produktivität zu steigern. Machine Vision, die Objekte in 3D erkennt, bietet diese Vorteile und mehr.

Gängige Roboteranwendungen mit industrieller 3D-Vision

Viele der fortschrittlichsten Roboter verfügen über 3D-Vision-Features, die ihre Wahrnehmung bei bestimmten Aufgaben erhöhen. Hier sind einige Beispiele potenzieller Anwendungen.

Fertigung

Viele Fabriken nutzen autonome mobile Roboter (AMR), um Fachkräftemangel zu bewältigen und die Notwendigkeit für Teammitglieder, anstrengende repetitive Arbeit zu verrichten, zu reduzieren. AMRs haben oft integrierte Vision-Fähigkeiten, die den Maschinen erlauben, freie Wege zu finden, indem sie Hindernisse erkennen und umfahren.

Gesundheitswesen

Verbesserte Maschinenwahrnehmung ist auch in Anwendungen vital, die außergewöhnliche Präzision erfordern, wie robotergestützte Chirurgie. Ein Unternehmen hat die Technologie auf Gehirn- und Rückenmarkseingriffe angewendet, sodass Chirurgen die notwendigen Bereiche sehen können, ohne Patienten Strahlung auszusetzen.

Das System kann auch die Operationsplanung verbessern, indem es einen dreidimensionalen, bildbasierten Canvas des für den Eingriff relevanten Körperteils erstellt.

Landwirtschaft

Die Vorteile dieser Technologie für industrielle Automatisierung werden auch im großen Maßstab in der Landwirtschaft deutlich. Einige Roboter können sich ausschließlich auf reife Ernte konzentrieren, was den gesamten Ernteprozess effektiver macht.

Forscher schlagen auch vor, dass 3D-Machine-Vision-Lösungen Milchbauern helfen könnten, die Körperzusammensetzung von Rindern zu bewerten. Solche Bewertungen sind essenziell, um Kühe in Laktation zu halten, Trächtigkeit zu unterstützen und Stoffwechselerkrankungen zu reduzieren.

Lebensmittel & Getränke

Lebensmittel- und Getränkeunternehmen nutzen Computer-Vision-Inspektionssysteme, um alles von Joghurt bis Pizzateig zu prüfen. Solche Anwendungen können Qualitätskontrollen erheblich beschleunigen.

Planer müssen sich jedoch bewusst sein, dass Umgebungslicht von Sonne oder künstlichen Deckenquellen die Qualität und Konsistenz dieser Checks beeinflussen kann. Daher ist es essenziell, zu verstehen, wie man die Umgebung für beste Ergebnisse kontrolliert.

Logistik

Angesichts der vielfältigen Formen und Größen von Paketen ist es keine Überraschung, dass Logistikunternehmen die Kraft 3D-Machine-Vision nutzen, um Produktivität zu steigern. DHL ist eine solche Marke.

Kürzlich investierte DHL in Roboter für Depalettierung. Neben der Verbesserung des Workflow-Outputs glauben Entscheider, dass Roboteranwendungen zu besserer Arbeitssicherheit führen.

Einzelhandel

Nicht allzu lange her führten Einzelhändler manuelle Bestandsprüfungen durch, um zu beurteilen, wie schnell bestimmte Produkte verkauft werden und wann Regale nachgefüllt werden müssen. Das passiert noch teilweise, aber viele Einzelhändler lassen jetzt Roboter mit 3D-Machine-Vision diese Aufgabe erledigen. In einigen Lebensmitteleinzelhändlern, darunter ShopRite, durchstreift ein Bot die Gänge bis zu dreimal täglich, um Produktstatus zu prüfen. Die High-Tech-Maschinen können auch erkennen, wenn Artikel an falschen Orten platziert sind.

Fortschritte in der 3D-Vision, die Automatisierungsherausforderungen meistern

Die obigen Beispiele zeigen, wie 3D-Sensing verschiedenen Branchen beeindruckende Ergebnisse liefert und Pain Points adressiert. Verbesserungen in der Technologie haben auch die Bereitstellung von Robotern für diverse Aufgaben erleichtert, die für 2D-Systeme zu komplex waren. Beispiele: Entnehmen von Teilen aus Haufen.

3D-Vision-Systeme sind oft die geeignetere Wahl, weil 2D-Vision-Systeme keine Tiefeninformationen liefern und daher nur für einfache Anwendungen geeignet sind, die Erfassung von Objekten in X- und Y-Achse erfordern. Beispiele: Barcode-Lesen, Zeichenerkennung, Maßprüfung, Etikettenverifikation. 3D-Machine-Vision-Systeme ermöglichen weit komplexere Robotikaufgaben, da sie 3D-Punktwolken mit präzisen X-, Y- und Z-Koordinaten liefern.

Herausforderungen können auch bei Bin-Picking-Aufgaben auftreten, aufgrund potenzieller Variationen in der Produktplatzierung innerhalb der Behälter. Manchmal sind Positionen strukturiert – gestapelt oder in Reihen. In anderen Fällen überlappen sich Produkte im Behälter oder sind sogar verheddert. Glücklicherweise können die fortschrittlichsten Machine-Vision-Systeme solche Szenarien problemlos bewältigen.

Bessere industrielle Automatisierung durch Parallel Structured Light Technologie

Photoneo verfügt zudem über eine neuartige Parallel Structured Light Technologie, die seine 3D-Kamera MotionCam-3D antreibt. Herkömmliche Flächen-Sensing-Technologien konnten das Erfassen und Scannen bewegter 3D-Szenen ohne unerwünschte Unschärfe und Artefakte nicht bewältigen.

Sie basiert auf einem Snapshot-System, das mehrere virtuelle Bilder innerhalb eines einzigen Belichtungsfensters konstruiert. Dieser Ansatz liefert hochauflösende, präzise Ergebnisse. MotionCam-3D kann dynamische Szenen scannen, die sich bis zu 144 km/h bewegen. Alternativ können Unternehmen sie für statische Szenen nutzen. Nun wurden die Kamerakapazitäten um Farbinformationen erweitert.

Dreidimensionale Computer-Vision unterstützt Automatisierung

Diese Beispiele zeigen, warum Entscheider in einer Vielzahl von Branchen ernsthaft in Erwägung ziehen sollten, wie 3D-Vision ihre Absichten zur Automatisierung bestimmter Prozesse unterstützen könnte. Die Implementierung dieser Technologie erfordert Zeit und Aufwand, lohnt sich aber meist.