KI-gesteuertes robotergestütztes Beutelgreifen: Von der Herausforderung zur Realität

Zufällig angeordnete Objekte unregelmäßiger Form, aus flexiblen, leicht verformbaren, gefalteten Materialien, die sich schwer lokalisieren lassen? Das ist jetzt ein Problem der Vergangenheit.

„Wir beschlossen, unsere Erfahrung, unser Wissen und unsere Fähigkeiten zu nutzen, um die Leistung unserer KI-gestützten Lösungen noch weiter zu steigern und sie zu ‚lehren‘, Beutel zu erkennen und zu greifen.“

Bin Picking – also das robotergestützte Erkennen und Greifen zufällig angeordneter Objekte aus einem Behälter auf Basis von CAD-Modellen – ist eine gängige Anwendung, die wir selbst in anspruchsvollen industriellen Umgebungen bewältigen. Unser Bin Picking Studio ist eine All-in-One-Picking-Lösung für Roboterintegratoren, die keine Computer-Vision-Kenntnisse für die Einrichtung benötigen. Seine robusten Eigenschaften ermöglichten den Einstieg in praktisch alle Industriesektoren – Automobil, Fertigung, Logistik und andere.

Allerdings erhielten wir zunehmend Kundenanfragen nach einer Lösung für das Greifen von Objekten unregelmäßiger Form und in zufälligen Positionen im Behälter. Wir entwickelten Algorithmen, die dies ermöglichen, und nach intensiver Arbeit erblickten unsere KI-gestützten Lösungen das Licht der Welt. Dank raffinierter Algorithmen konnten wir Objekte unterschiedlicher Größe, verschiedener Texturen und willkürlicher Formen einschließlich Verformungen lokalisieren und greifen. Zudem müssen die Objekte nicht in geordneten Mustern gestapelt sein, sondern können absolut zufällig platziert werden – der Roboter erkennt und greift sie dennoch. Unsere KI-gestützten Lösungen, ermöglicht durch die Kombination präziser 3D-Vision und fortschrittlicher KI-Algorithmen, eröffneten der Welt die immensen Automatisierungsmöglichkeiten für Materialhandling, Fertigung, Logistik und vieles mehr.

Und es war die Logistik, die uns zeigte, dass eine letzte Lücke blieb, um alle Objektarten und Anwendungen abzudecken – nämlich dass Waren nicht immer in festen Kartons transportiert werden, sondern manche in Beuteln kommen. Diese stellen eine große Herausforderung für automatisiertes Sortieren dar, da sie ihre Form nicht behalten – sie sind flexibel, gefaltet, leicht verformbar und somit sehr schwer zu lokalisieren. Wir nutzten unsere Erfahrung, unser Wissen und unsere Fähigkeiten, um die Leistung unserer KI-gestützten Lösungen noch weiter zu pushen und sie zu ‚lehren‘, Beutel zu erkennen und zu greifen.

Die Erkennung von Grenzen zwischen chaotisch in einem Behälter platzierten Beuteln kann selbst für Menschen oft schwierig sein. Die Aufgabe wird für transparente Beutel noch komplizierter. Schwierig – aber möglich. Wir entwickelten ein Netzwerk, das Beutel erkennen kann, manchmal besser als wir. Sie mögen sich überlappen und sich gegenseitig vom Greifen abhalten, aber unser System handhabt dies mühelos und verhindert, dass der Roboter vollständig oder teilweise verdeckte Beutel greift.

Eine weitere häufige Schwierigkeit ergibt sich aus dem Material der Beutel – sie sind voller Falten und Knitter, was oft dazu führt, dass sie nach erfolgreicher Erkennung und Anheben vom Greifer fallen. Wir empfehlen die Verwendung eines Vakuumgreifers mit Rückmeldung, um solche Fehlgriffe zu vermeiden.

Photoneo KI-gestützte Lösungen sind nun intelligenter denn je. Und sie stehen bereit, Sie zu unterstützen!