Kommissionierung in Bewegung in der IIoT-Welt

Laut Market Research Engine wird der Markt für das industrielle Internet der Dinge (IIoT) in den nächsten fünf Jahren mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von mehr als 8 % wachsen.

Daher kann das IIoT als nächste Grenze angesehen werden, die Fabriken auf der ganzen Welt ein neues Maß an Produktivität und Effizienz bringt. Es ist ein Schlüsselelement der intelligenten Fertigung und eine Notwendigkeit für alle Unternehmen, die nach einem Wettbewerbsvorteil suchen.

Natürlich existiert das IIoT nicht alleine – es ist auf ein Zusammenspiel der fortschrittlichsten Technologien angewiesen, darunter Robotik, künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Sehen, Cloud-Computing-Systeme, Datenanalysesysteme und andere. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Bedeutung der maschinellen Bildverarbeitung und die neuesten Fortschritte auf diesem Gebiet, die das IIoT prägen und Anwendungen definieren, die in seinem Kontext automatisiert werden können.

Packen wir dies Schritt für Schritt aus, indem wir zunächst erklären, was das industrielle Internet der Dinge eigentlich ist.

Was ist das industrielle Internet der Dinge oder IIoT?

Das Industrial Internet of Things ist ein Netzwerk verbundener intelligenter Geräte und Echtzeit-Datenanalysen – und der Einsatz dieser Technologien – in industriellen Anwendungen der Fertigungsindustrie. Es stellt die fortschrittlichste Form der Automatisierung dar, um eine nahtlose Produktion und eine kontinuierliche Optimierung durch vorausschauende Wartung und Fernüberwachung zu ermöglichen. IIoT-Technologien ermöglichen schnelle und genaue Geschäftsentscheidungen, steigern Produktivität und Effizienz, maximieren die Produktqualität, verbessern die Arbeitssicherheit, sparen Zeit und senken Kosten, indem sie die Verschwendung von Ressourcen minimieren.

Das IIoT ist ein Schlüsselelement einer Smart Factory und als solches eng mit der 4. Industriellen Revolution oder Industrie 4.0 verbunden.

Welche Rolle spielt nun die maschinelle Bildverarbeitung im IIoT?

Machine Vision im IIoT

Der Markt für industrielle Bildverarbeitung wächst in Rekordgeschwindigkeit. Fortschritte in der maschinellen Bildverarbeitung gehören zu den Haupttreibern fortschrittlicher industrieller Anwendungen und Fabrikautomatisierung; insbesondere der 3D-Bildgebung wird in dieser Nische höchste Bedeutung beigemessen.

Die zunehmende Einführung von 3D-Machine-Vision-Technologien in IIoT-Anwendungen wird durch ihre zunehmende Erschwinglichkeit, verbesserte Fähigkeiten sowohl auf der Software- als auch auf der Hardwareseite und eine wachsende Palette von Anwendungen vorangetrieben. Dazu gehören Roboterführung, Objekthandhabung und -sortierung, Produktinspektion und Qualitätskontrolle, Echtzeit-Prozesskontrolle und viele andere Anwendungen.

Bis vor kurzem beschränkte die 3D-Bildverarbeitung die oben genannten Anwendungsbereiche auf statische Szenen. Dies bedeutete Folgendes:

Objekte, die sich auf einem Träger bewegen, mussten angehalten werden, um von einem Roboter gescannt und gehandhabt zu werden. In ähnlicher Weise musste ein an seinem Arm befestigter Roboter, der von 3D-Vision gesteuert wurde, für jede Scanerfassung anhalten. Das hat einen einfachen Grund.

Herkömmliche 3D-Sensortechnologien zum Scannen großer Arbeitsbereiche sind nicht in der Lage, sich bewegende Objekte in hoher Qualität zu scannen.

Bis vor kurzem waren die beliebtesten Technologien, die der Markt zum Scannen von Objekten in Bewegung anbietet, Time of Flight oder aktive Stereosysteme . Ihr Hauptvorteil ist Geschwindigkeit und große Reichweite . Aber sie haben eine große Einschränkung – ihre Auflösung ist oft VGA (Video Graphics Array =ein Auflösungsstandard zur Darstellung von Grafiken auf Monitoren) und ihre Genauigkeit kann nur wenige Millimeter erreichen. Außerdem können sie keine schönen Details an den Rändern liefern und das gesamte 3D-Bild hat ein ziemlich starkes Rauschen.

Wenn Sie also qualitativ hochwertige Streifenlichtsensoren benötigen kann die richtige Wahl sein. Sie können alle Arten von Materialien und Oberflächen unter verschiedenen Arbeitsbedingungen scannen und dabei robuste Daten und hohe Genauigkeit liefern . Sie haben jedoch auch eine grundlegende Einschränkung – sie können nur verwendet werden, wenn die Szene vollkommen statisch ist, da sie keine sich bewegenden oder vibrierenden Objekte scannen können. Dies liegt daran, dass ein strukturiertes Lichtsystem eine Folge von Lichtmustern auf eine Szene projiziert und wenn sich das gescannte Objekt bewegt, wird das projizierte Muster unterbrochen. Das Ergebnis sind starkes Rauschen, fliegende Artefakte oder sogar eine unvollständige Punktwolke.

Wie erreicht man also sowohl eine hohe Qualität als auch eine hohe Geschwindigkeit beim 3D-Scannen?

Die neuartige, bahnbrechende Technologie von Photoneo kombiniert die Geschwindigkeit von ToF/Aktiv-Stereo-Systemen und die Qualität von strukturierten Lichtsystemen – als einzige auf dem Markt. Es heißt Parallel Structured Light und bietet eine hochauflösende Punktwolke mit 900.000 3D-Punkten, Submillimetergenauigkeit, geringes Rauschen, detaillierte Konturen, hohe Robustheit, Vollständigkeit des Scans auf verschiedenen Materialien und hohe Qualität an Kanten. Und das Wichtigste ist – das alles kann in Bewegung passieren.

Dies transformiert IIoT-Anwendungen von Grund auf.

Erweiterung der Palette von IIoT-Anwendungen mit motion

Das Parallel Structured Light, das in der Photoneo 3D-Kamera MotionCam-3D implementiert ist, transformiert die Automatisierung, indem es völlig neue Anwendungen ermöglicht und Zykluszeiten und Latenzzeiten in den bestehenden verkürzt.

Bei der Hand-Augen-Robotik muss der Roboter nicht mehr anhalten, um einen Scan durchzuführen und dann die erforderliche Aktion auszuführen, da die Technologie selbst bei zufälligen Bewegungen oder Vibrationen einen kontinuierlichen Strom hochwertiger 3D-Daten liefert.

Das parallel strukturierte Licht kann auch herkömmliche 3D-Anwendungen wie die Manipulation von Objekten im 3D-Raum oder die Bewertung ihrer Qualität während des Herstellungsprozesses beschleunigen. Ein Beispiel für eine solche Anwendung ist das Erkennen und Kommissionieren von auf einem bewegten Träger platzierten Objekten und deren anschließendes Sortieren nach bestimmten Kriterien – wie z. B. OK oder NICHT OK.

Neben Herstellungsprozessen erweitert die Technologie das Potenzial des IIoT auch auf Branchen wie Logistik, E-Commerce und andere. Es kann zur Identifizierung von Paketen verwendet werden, die auf einem Förderband oder einem Hängeförderer passieren, und zur Navigation eines Roboters, um sie zu kommissionieren, zu sortieren und in den richtigen Behälter oder an einen anderen Ort zu werfen. Durch die Kombination des parallel strukturierten Lichts mit künstlicher Intelligenz (KI) erweitern sich sein Potenzial und sein Anwendungsbereich noch weiter.

Die 3D-Bildverarbeitung ist ein Schlüsselelement des industriellen IoT, und während ihre Fortschritte die gesamte IIoT-Welt prägen, prägt das IIoT seinerseits die Trends der 3D-Bildverarbeitung. Da das IIoT in modernen Fabriken zum Standard wird, können wir ein schnelles Wachstum bei vernetzten Bildverarbeitungssystemen, KI und anderen Kernelementen erwarten. Dieses verbundene Netzwerk wird es ermöglichen, die Herstellungs- und Logistikprozesse in jedem industriellen Umfeld zu analysieren, zu verstehen und zu optimieren.