Der Einsatz von Robotern für Anwendungen in der industriellen Automatisierung nimmt stark zu. Immer mehr Hersteller straffen ihre Produktionslinien, indem sie einfache, sich wiederholende Aufgaben aus den Händen von Mitarbeitern geben und stattdessen kleine bis mittelgroße kollaborative Roboter einsetzen, die präziser und effizienter arbeiten können.

Die Bedeutsamkeit von Pick-and-Place

Roboter können zwar aufwendige Aufgaben wie Sichtführung oder bewegungsbasierte Scannen ausführen, doch die meisten Anwendungen für Roboter sind Pick-and-Place-Aufgaben, bei denen das Robotersystem Objekte von einer Zelle zur anderen lokalisieren und bewegen muss. Dabei können Objekte systematisch oder zufällig auf sich bewegenden Förderbändern, gestapelten Behältern oder Paletten positioniert werden.

Solche Systeme beinhalten normalerweise einen Roboterarm, der mit einem Vakuum- oder Pneumatik-basierten Griff ausgestattet ist und es dem Roboter ermöglicht, das Objekt auf verschiedenen Oberflächen zu berühren und effektiv zu transportieren, während Kollisionen mit anderen Gegenständen zu vermeiden sind. Einige spezielle Anwendungen erfordern mechanische Griffe, die “Finger” haben, um das Objekt aufzunehmen, zu manipulieren und zu platzieren.

In dieser Anwendung führt ein Gocator 2340 Linienprofilsensor einen Braas UR Roboter, um einzelne Objekte aufzuheben und in einer vorgegebenen Reihenfolge und Position zu platzieren, selbst dann, wenn die genaue Position und 3D-Orientierung des Objekts variable ist.

Roboter smart machen

Roboter sind nicht “smart” genug, um selbst Pick-and-Place-Anwendungen durchzuführen. Dies liegt daran, dass sie nicht “sehen” oder “denken” können. Deshalb benötigen Roboter die Bildverarbeitung, um die Umgebung zu visualisieren, Informationen für Steuerungsentscheidungen zu verarbeiten und präzise mechanische Bewegungen auszuführen.

Um diese kritischen Funktionen bereitzustellen, können Hersteller für eine vollständige Automatisierungslösung, 3D-Smart-Sensoren mit Robotern kombinieren.

Warum Sie 3D benötigen

2D-gesteuerte Systeme können Objekte nur in einer flachen Ebene relativ zum Roboter lokalisieren. Robotersysteme, die mit einer 3D-Sicht ausgestattet sind, können Objekte hingegen identifizieren, die zufällig in drei Dimensionen (d. H. X-Y-Z) angeordnet sind und die 3D-Ausrichtung jedes Objekts genau erkennen. Dies ist eine Schlüsselfunktion für effektives Roboter-Pick-and-Place – 3D liefert sowohl Position als auch Orientierung.

Teil 2 folgt bald, in diesem Teil werden wir die Vorteile von 3D-Snapshot-Sensoren in Robotersystemen behandeln und auf die einfache Roboterintegration des Gocator® eingehen.