Pick-Prozesse durch Industrial IoT revolutionieren

Laut Market Research Engine wird der Industrial Internet of Things (IIoT)-Markt in den nächsten fünf Jahren mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von über 8 % wachsen.

Als solches kann das IIoT als nächste Grenze gesehen werden, die ein neues Niveau an Produktivität und Effizienz in Fabriken weltweit bringt. Es ist ein Schlüsselelement smarter Fertigung und eine Notwendigkeit für alle Unternehmen, die einen Wettbewerbsvorteil suchen.

Natürlich existiert das IIoT nicht isoliert – es basiert auf einem Zusammenspiel fortschrittlichster Technologien, einschließlich Robotik, Künstlicher Intelligenz (KI), Machine Vision, Cloud Computing, Data Analytics und anderen. Dieser Artikel fokussiert auf die Bedeutung von Machine Vision und die neuesten Fortschritte, die das IIoT prägen und definieren, welche Anwendungen in seinem Kontext automatisierbar sind.

Lassen Sie uns dies Schritt für Schritt aufschlüsseln, indem wir zuerst erklären, was das Industrial Internet of Things tatsächlich ist.

Was ist das Industrial Internet of Things (IIoT)?

Das Industrial Internet of Things ist ein Netzwerk vernetzter smarter Geräte und Echtzeit-Datenanalysen – und die Nutzung dieser Technologien – in industriellen Anwendungen der Fertigungsindustrie. Es stellt die fortschrittlichste Form der Automatisierung dar, um nahtlose Produktion und kontinuierliche Optimierung durch vorausschauende Wartung und Remote Monitoring zu ermöglichen. IIoT-Technologien treiben schnelle und präzise Geschäftsentscheidungen an, steigern Produktivität und Effizienz, maximieren Produktqualität, erhöhen Arbeitssicherheit, sparen Zeit und reduzieren Kosten durch Minimierung von Ressourcenverschwendung.

Das IIoT ist ein Schlüsselelement einer Smart Factory und als solches eng mit der 4. Industriellen Revolution, Industry 4.0, verknüpft.

Nun, welche Rolle spielt Machine Vision im IIoT?

Machine Vision im IIoT

Der industrielle Machine-Vision-Markt wächst in Rekordtempo. Fortschritte in der Machine Vision gehören zu den Haupttreibern fortschrittlicher industrieller Anwendungen und Fabrikautomation; insbesondere 3D-Imaging wird in dieser Nische als paramount wichtig angesehen.

Die wachsende Adoption von 3D-Machine-Vision-Technologien in IIoT-Anwendungen wird durch zunehmende Erschwinglichkeit, verbesserte Fähigkeiten sowohl auf Software- als auch Hardwareseite und ein expandierendes Anwendungsspektrum getrieben. Dazu gehören Roboterführung, Objekthandling und -sortierung, Produktinspektion und Qualitätskontrolle, Echtzeit-Prozesskontrolle und viele weitere Anwendungen.

Bis vor Kurzem beschränkte 3D-Machine-Vision die oben genannten Anwendungsbereiche auf statische Szenen. Das bedeutete:

Objekte, die sich auf einem Träger bewegen, mussten angehalten werden, um von einem Roboter gescannt und gehandhabt zu werden. Ebenso musste ein Roboter, der von 3D-Vision an seinem Arm geführt wird, für jede Scanerfassung anhalten. Dafür gibt es einen einfachen Grund.

Konventionelle 3D-Sensing-Technologien für große Arbeitsbereiche können bewegte Objekte nicht in hoher Qualität scannen.

Bis vor Kurzem waren die populärsten Technologien am Markt für das Scannen von Objekten in Bewegung Time-of-Flight oder aktive Stereo-Systeme. Ihr Hauptvorteil: Geschwindigkeit und große Scanreichweite. Aber sie haben eine große Limitation – ihre Auflösung ist oft VGA (Video Graphics Array = Auflösungsstandard für Grafikdarstellung) und ihre Genauigkeit erreicht nur wenige Millimeter. Zudem liefern sie keine schönen Details an Kanten und das gesamte 3D-Bild hat hohes Rauschen.

Daher, wenn Sie hohe Qualität benötigen, sind strukturierte Lichtsensoren die richtige Wahl. Sie scannen alle Materialien und Oberflächen unter verschiedenen Arbeitsbedingungen und liefern robuste Daten und hohe Genauigkeit. Aber auch sie haben eine fundamentale Limitation – sie können nur verwendet werden, wenn die Szene perfekt statisch ist, da sie bewegte oder vibrierende Objekte nicht scannen können. Denn ein strukturiertes Lichtsystem projiziert eine Folge von Lichtmustern auf eine Szene; bewegt sich das gescannte Objekt, bricht das projizierte Muster. Das Ergebnis: hohes Rauschen, fliegende Artefakte oder sogar unvollständige Punktwolken.

Also, wie bekommt man sowohl hohe Qualität als auch schnelle 3D-Scan-Geschwindigkeit?

Photoneos neuartige, bahnbrechende Technologie kombiniert die Geschwindigkeit von ToF/aktivem Stereo mit der Qualität strukturierter Lichtsysteme – als einzige am Markt. Sie heißt Parallel Structured Light und liefert eine hochauflösende Punktwolke mit 900.000 3D-Punkten, Submillimeter-Genauigkeit, geringem Rauschen, detaillierten Konturen, hoher Robustheit, vollständigen Scans auf verschiedenen Materialien und hoher Kantengenauigkeit. Und das Wichtigste: All das passiert in Bewegung.

Das transformiert IIoT-Anwendungen grundlegend.

Erweiterung des IIoT-Anwendungsspektrums durch Bewegung

Parallel Structured Light, implementiert in der Photoneo 3D-Kamera MotionCam-3D, transformiert Automatisierung, indem sie völlig neue Anwendungen ermöglicht und Zykluszeiten und Latenz in bestehenden verkürzt.

In Hand-Auge-Robotik muss der Roboter nicht mehr anhalten, um einen Scan zu machen und dann die erforderliche Aktion auszuführen, da die Technologie einen kontinuierlichen Strom hochwertiger 3D-Daten auch während zufälliger Bewegungen oder Vibrationen liefert.

Parallel Structured Light kann auch konventionelle 3D-Anwendungen beschleunigen, wie die Manipulation von Objekten im 3D-Raum oder die Bewertung ihrer Qualität während des Fertigungsprozesses. Ein Beispiel: Erkennung und Greifen von Objekten auf einem bewegten Träger und deren anschließendes Sortieren nach bestimmten Kriterien – z. B. OK oder NICHT OK.

Neben Fertigungsprozessen erweitert die Technologie das IIoT-Potenzial auch auf Sektoren wie Logistik, E-Commerce und andere. Sie kann zur Identifikation von Paketen auf Förderbändern oder Hängeförderern genutzt werden, um einen Roboter zu navigieren, sie zu picken, zu sortieren und in den richtigen Behälter oder Ort abzulegen. Durch Kombination von Parallel Structured Light mit Künstlicher Intelligenz (KI) erweitern sich Potenzial und Anwendungsbereich noch weiter.

3D-Machine-Vision ist ein Schlüsselelement des Industrial IoT und während seine Fortschritte die gesamte IIoT-Welt formen, formt das IIoT wiederum 3D-Machine-Vision-Trends. Wenn IIoT zum Standard in modernen Fabriken wird, können wir rasantes Wachstum bei vernetzten Machine-Vision-Systemen, KI und anderen Kernelementen erwarten. Dieses vernetzte Netzwerk wird es ermöglichen, Fertigungs- und Logistikprozesse in jedem industriellen Umfeld zu analysieren, zu verstehen und zu optimieren.