Bildverarbeitung

Machine Vision für automatisierte Lagersysteme

06.12.2023 - 3D-Vision mit Farbkamera für die Intralogistik

Roboterbasierte Lösungen als Ersatz für Gabelstapler können mit geringen bis gar keinen Änderungen an der ­Infrastruktur traditioneller Lagerhäuser realisiert werden. Damit profitiert das Unternehmen schnell von den ­Vorteilen: ein Betrieb rund um die Uhr ohne Pausen, eine geringere Fehlerquote oder optimierte Routen für eine Zeit- und Energieersparnis. Möglich macht all das ein Bildverarbeitungssystem.

Autonome Fahrzeuge (Autonomous Guided Vehicles, AGVs) und mobile Roboter (Automated Mobile Robots, AMRs) ersetzen in Lagern nach und nach die traditionellen Gabelstapler. Ihre Fähigkeit zur autonomen Navigation mithilfe von Bildverarbeitungssystemen bietet erhebliche Vorteile: Sie können rund um die Uhr ohne Pausen oder Schichtwechsel arbeiten, was einen kontinuierlichen Betrieb gewährleistet und Ausfallzeiten reduziert, während gleichzeitig Fehler bei der Materialhand­habung und Auftragsabwicklung vermieden werden. Optimierte Routen können programmiert werden, um die Fahrzeit und den Energieverbrauch im Vergleich zu Gabelstaplern oder manueller Handhabung zu reduzieren. Der Lagerraum lässt sich nicht nur zwei­dimensional, sondern auch dreidimensional optimal nutzen, da AGVs so konzipiert sind, dass sie auf engem Raum manövrieren und vertikale Lagersysteme optimal erreichen.

Der zunehmende Einsatz von Robotern in der Lagerautomatisierung bringt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen und spezifischen Anforderungen mit sich. Die gemeinsame Nutzung des Arbeitsbereichs mit menschlichen Mitarbeitern wirft Sicherheitsbedenken auf. Die sichere Koexistenz zu gewährleisten und Unfälle zu vermeiden, hat oberste Priorität. Die meisten autonomen Roboter sind batteriebetrieben, was zu häufigen Ausfallzeiten für das Aufladen oder Auswechseln der Batterien führen kann. Die Optimierung der Betriebsdauer kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere in großen Lagern.


Automatisierter Lagerbetrieb

Diese logistische Herausforderung zu lösen, haben sich spezialisierte Technologie- und Ingenieursunternehmen auf dem Markt zur Aufgabe gemacht. Sie entwerfen, entwickeln und bauen Robotiklösungen für die Handelslogistik. Unter anderem bieten sie Lagerroboter für die Kommissionierung von Waren an. Die Implementierung einer roboterbasierten Lösung für Lageroperationen kann mit geringen bis gar keinen erforderlichen Änderungen an der Infra­struktur traditioneller Lagerhäuser realisiert werden. Der Einsatz eines solchen autonomen Roboters ist besonders in einem Hochregallager sinnvoll. Er kann sich auch auf engem Raum zwischen den Regalen bewegen.

Um Pakete nicht nur zu transportieren, sondern auch ins Regal legen und aus dem Regal nehmen zu können, benötigt er einen beweglichen Roboterarm, der auf einem fahrerlosen Fahrzeug montiert ist. Der kompakte Arm ermöglicht dem Pick‘n‘Place-Roboter den Zugang zu beengten Bereichen. Ein Vakuumgreifer am Ende des Roboterarms muss auch schwere Pakete oder Gegenstände ergreifen und ablegen können.


Ein Roboter mit Tiefenwahrnehmung

Das Bildverarbeitungssystem ist eine entscheidende Komponente, die die Fähigkeiten des Roboters verbessert und einen sicheren und effizienten Betrieb gewährleistet. Der Roboter benötigt eine genaue Tiefenwahrnehmung, damit er sich präzise in alle drei Richtungen bewegen kann. Dies wird durch Stereovision erreicht, die von zwei Kameras ausgeführt wird, die durch Triangulation dreidimensionale Bilder erzeugen. Diese Tiefenwahrnehmung kann auch eine 3D-Kamera wie die Nerian Ruby-Kamera von Allied Vision übernehmen. Die Tiefenkamera verfügt über drei Bildsensoren: zwei monochrome Sensoren für die Tiefenwahrnehmung und einen zusätzlichen Farbsensor.

Außerdem ist ein Infrarotmusterprojektor integriert, der die Tiefenwahrnehmung verbessert, aber für den Farbsensor unsichtbar ist. Die verwendeten S-Mount-Objektive werden bei der Herstellung sicher fixiert und haben keine beweglichen Elemente, sodass die Kalibrierung sehr langlebig ist. Zudem wird erreicht, dass Erschütterungen und Vibrationen keinen Einfluss auf die Bildqualität haben.


Computer Vision für Intralogistikanwendungen

Um den Roboter im Lagersystem optimal zu unterstützen, werden grundsätzlich Bildverarbeitungssysteme benötigt, die spezifische Anforderungen erfüllen: 

  • Echtzeitverarbeitung und geringe Latenzzeit, um Kollisionen mit Menschen und Objekten zu vermeiden 
     
  • Hohe Auflösung zum Erfassen detaillierter Bilder für eine genaue Objekt­erkennung und -erfassung
     
  • Multikameralösungen für eine 360-Grad-Ansicht
     
  • Bewährte Lösungen mit langen Kabeln zum Anschluss mehrerer Kameras an einen Host
     
  • Geringe Größe und Gewicht für einfache Integration und kompakte Aufbauten
     
  • Hohe Energieeffizienz für eine lange Betriebsdauer
     
  • Robuste, stoß- und vibrationsfeste, wasserdichte Gehäuse


Zunehmend werden derartige Intralogistikanwendungen mit Computer-Vision-Algorithmen auf einem Embedded Vision System entwickelt. Diese Systeme profitieren von einem geringen Gewicht und Größe, einem niedrigem Stromverbrauch und verursachen zudem nur geringe Kosten für die Hardware. Die benötigten Bilddaten werden häufig von MIPI-CSI-2-Sensoren erfasst und von SoCs (System on Chips) verarbeitet. Obwohl sie in vielen Systemen erfolgreich eingesetzt werden, hat die maximale Kabellänge von etwa 0,5 m zwischen Kamera und Prozessor die Verbreitung von CSI-2-Kameras eingeschränkt. 


Zusammenarbeit von Mensch und Maschine 

Abhilfe schaffen hier neue Entwicklungen von CSI-2-basierten Kameras mit Range-Extender-Technologien. So kann ein AGV beispielsweise zusätzlich zur Stereovision-Lösung mit Allied Visions kompakten Alvium-Kameras mit FPD-Link III oder GMSL2 Interface ausgestattet sein. Je nach Modell und Aufgabenstellung (zum Beispiel Barcode Scanning oder Objekterkennung) verfügen sie über Bildsensoren mit einer Auflösung zwischen 0,5 und 25 Megapixeln. Alvium Kameras mit FPD-Link III oder GMSL2-Schnittstelle lassen sich mit langen, flexiblen Kabeln mit dem Lagerverwaltungssystem verbinden und sorgen so für ausreichend Bewegungsfreiheit für Drehungen und Aufwärtsbewegungen.

Die Kameras wurden auf Nvidia-Jetson-Systemen mit Nvidia Jetpack 5.1.2 mit dem Open-Source-Alvium-CSI-2-Kameratreiber getestet. Unterstützt werden neben Systems on Modules (SoMs) der Reihen Jetson Xavier NX, AGX Xavier, Orin Nano, Orin NX, AGX Orin auch NXP i.MX 8M Plus, AMD-Xilinx-Zynq-UltraScale+-SoCs und Kria-SoMs. 

Für einen Rundumblick können mehrere Kameras in einem Multikamera-Setup betrieben werden. Die geringe Latenzzeit der Kameras macht die Zusammenarbeit von Menschen und Maschinen sicher. Der geringe Strombedarf der Kamera ermöglicht dem batteriebetriebenen Robotern lange Laufzeiten, bevor er wieder aufgeladen werden muss. 

Ausgestattet mit beschriebenen kompakten, leistungsfähigen Embedded-Vision-Systemen kann ein automatischer Lagerroboter dazu beitragen, Antworten auf die drängendsten Aufgabenstellungen zu liefern: Durch den schlanken Systemaufbau und seiner Betriebskapazitäten ist er gut geeignet, die Betriebskosten zu senken. HSE-Probleme (Gesundheit, Sicherheit, Umwelt) im Zusammenhang mit schweren, sich wiederholenden Arbeiten lassen sich ebenfalls verringern.

Autorin
Nathalie Többen, Marketing Manager bei Allied Vision

Kontakt

Allied Vision Technologies GmbH

Taschenweg 2A
07646 Stadtroda
Deutschland

+49 36428 / 677- 0
+49 36428 / 677- 28

Nerian Vision GmbH

Zettachring 2
70567 Stuttgart
Deutschland

+49 711 2195 9414

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